Esplora gli annunci di OpenAI DevDay 2025, tra cui Apps SDK, Agent Kit e Model Context Protocol. Scopri perché il prompting è più importante che mai per costruire agenti e applicazioni AI efficaci.
Il DevDay 2025 di OpenAI ha segnato una tappa fondamentale nell’evoluzione dell’infrastruttura per lo sviluppo dell’AI. L’evento ha presentato tre annunci tecnologici principali che stanno ridefinendo il modo in cui gli sviluppatori progettano, distribuiscono e scalano applicazioni AI: Apps SDK, Agent Kit e l’adozione del Model Context Protocol (MCP). Oltre a questi lanci tecnici, è emerso un tema critico durante tutta la conferenza: la consapevolezza che il prompting è più importante che mai nell’era degli agenti AI autonomi. Questa guida approfondita esplora ciascuno di questi sviluppi, le loro implicazioni per gli sviluppatori e il motivo per cui padroneggiare l’arte del prompting è diventata una competenza fondamentale per chiunque lavori con i sistemi AI moderni.
Il passaggio da semplici endpoint API a sistemi agentici sofisticati rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui l’intelligenza artificiale viene distribuita e utilizzata. Quando OpenAI ha lanciato la sua API, ha scelto deliberatamente di rendere la tecnologia accessibile agli sviluppatori di tutto il mondo, riconoscendo che nessuna organizzazione da sola poteva portare i benefici dell’AI avanzata ovunque. Questa filosofia è rimasta costante nell’evoluzione di OpenAI, ma i meccanismi per raggiungere questa distribuzione sono diventati sempre più sofisticati. Il modello API originale permetteva agli sviluppatori di chiamare specifici endpoint e ricevere risposte, ma era fondamentalmente reattivo: lo sviluppatore doveva orchestrare tutto il workflow. Il panorama attuale è molto diverso: gli sviluppatori si aspettano strumenti che abilitino agenti autonomi, integrazioni fluide ed esperienze utente ricche e native sulle piattaforme su cui vengono distribuiti.
I numeri della crescita raccontano chiaramente questa evoluzione. OpenAI serve ora oltre 800 milioni di utenti attivi settimanali di ChatGPT, rendendola una delle piattaforme più grandi al mondo. Ancora più significativo per gli sviluppatori, la piattaforma supporta ora 4 milioni di sviluppatori che costruiscono applicazioni, rispetto ai 3 milioni dell’anno precedente. Questa crescita esplosiva riflette non solo una maggiore adozione, ma un cambiamento radicale nella percezione dello sviluppatore: l’AI non è più solo una funzione accessoria, ma una capacità centrale che può trasformare interi modelli di business. L’infrastruttura che supporta questo ecosistema si è dovuta evolvere di conseguenza, passando da semplici chiamate API a sistemi complessi di orchestrazione in grado di gestire tool calling, gestione del contesto e interazioni utente sofisticate.
Il Model Context Protocol rappresenta un punto di svolta nello sviluppo dell’infrastruttura AI. Invece di costruire soluzioni proprietarie per ogni sfida di integrazione, OpenAI ha riconosciuto che uno standard aperto avrebbe favorito l’intero ecosistema. MCP è di fatto un modo standardizzato per fornire contesto e strumenti ai large language model, funzionando come un connettore universale tra diverse piattaforme e applicazioni AI. Il protocollo è stato originariamente sviluppato da Anthropic, ma la decisione di OpenAI di adottarlo e integrarlo dimostra un impegno verso gli standard aperti che va oltre gli interessi della singola azienda. Questo è particolarmente significativo perché significa che gli sviluppatori possono realizzare integrazioni una sola volta e distribuirle su più piattaforme AI, invece di creare implementazioni separate per ogni sistema.
La forza di MCP sta nella sua semplicità e generalità. Invece di costringere gli sviluppatori a imparare pattern di integrazione specifici per ogni piattaforma, MCP fornisce un’interfaccia coerente sia che tu stia collegando Claude, ChatGPT o altri sistemi AI. L’integrazione di MCP nell’Agent SDK di OpenAI nel marzo 2025 è stata un momento cruciale, a dimostrazione che l’azienda vede questo protocollo aperto come l’evoluzione naturale della connessione tra sistemi AI e strumenti o fonti dati esterni. Il protocollo gestisce tutto, dalla definizione di strumenti semplici alla gestione di contesti complessi, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sul valore delle integrazioni invece che sulla meccanica tecnica. Con membri del team come Nick Cooper nel comitato direttivo di MCP, OpenAI assicura che il protocollo si evolva per servire la comunità degli sviluppatori e le specificità delle diverse piattaforme AI.
Per anni, l’approccio standard per integrare l’AI nelle applicazioni seguiva un pattern prevedibile: avevi un sito o un’applicazione e in un angolo c’era un chatbot AI. L’Apps SDK ribalta fondamentalmente questa relazione. Ora ChatGPT diventa l’interfaccia principale e le applicazioni vengono incorporate in esso come esperienze ricche e interattive. Questa inversione è più che cosmetica: rappresenta un cambiamento profondo nel modo in cui gli utenti interagiscono con l’AI e nel modo in cui gli sviluppatori pensano alla distribuzione. Invece di cercare di portare gli utenti sul tuo sito, ora puoi incontrarli dove già si trovano: su ChatGPT, che è diventato una destinazione primaria per milioni di persone in cerca di informazioni, assistenza e soluzioni.
L’Apps SDK si basa direttamente su MCP, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni che sembrano native su ChatGPT, mantenendo però il pieno controllo sull’esperienza utente. Questa è una differenza cruciale rispetto ai precedenti sistemi di plugin, criticati per i limiti imposti agli sviluppatori. Con l’Apps SDK, aziende come Canva possono creare esperienze che mantengono il look&feel del proprio brand, con componenti UI personalizzati e design coerente, accessibili direttamente da ChatGPT. Gli utenti possono chattare con l’AI, ricevere raccomandazioni e interagire con l’applicazione senza mai lasciare ChatGPT. Questa integrazione fluida è resa possibile dagli strumenti che l’Apps SDK fornisce per definire componenti UI, gestire lo stato e creare esperienze che sembrano estensioni naturali di ChatGPT.
Le lezioni apprese dalle versioni precedenti sono evidenti nel design dell’Apps SDK. Quando OpenAI ha lanciato i plugin nel marzo 2023, gli sviluppatori hanno richiesto maggiore controllo su aspetto e funzionalità delle loro integrazioni. L’azienda ha ascoltato e l’Apps SDK ne è la sintesi. Ora gli sviluppatori possono gestire ogni dettaglio, da come appare l’applicazione a come funziona all’interno dell’ambiente ChatGPT. Questo cambiamento da integrazione basata su strumenti a integrazione basata sull’esperienza è fondamentale per le aziende che investono nell’identità e nell’esperienza utente: non devono più scendere a compromessi per raggiungere la vasta utenza di ChatGPT.
Agent Kit rappresenta il tentativo più ambizioso di OpenAI di democratizzare lo sviluppo di sistemi AI autonomi. Lanciato al DevDay 2025, Agent Kit fornisce agli sviluppatori un toolkit completo per costruire agenti in grado di svolgere task complessi e multi-step con il minimo intervento umano. Il toolkit include API specifiche per applicazioni agentiche, funzionalità di valutazione per testare il comportamento degli agenti e integrazione con MCP per collegarsi a strumenti e dati esterni. Il valore di Agent Kit sta proprio nell’abbassare la barriera d’ingresso: non servono più competenze da ricercatore AI o grande esperienza di prompt engineering per creare agenti efficaci.
Agent Kit comprende diversi componenti fondamentali che lavorano insieme per abilitare lo sviluppo di agenti. L’Agents API permette di definire il comportamento degli agenti, gli strumenti a cui hanno accesso e la gestione dei diversi scenari. Le funzionalità di valutazione consentono di testare sistematicamente gli agenti, usando dataset e trace grading per capire dove funzionano e dove falliscono. L’ottimizzazione automatica dei prompt aiuta a raffinare i system prompt senza prove ed errori manuali. Le integrazioni di terze parti permettono di collegare agenti a strumenti e servizi esistenti, creando workflow che attraversano più sistemi. Questi componenti consentono agli sviluppatori di concentrarsi su cosa devono fare gli agenti, non sui dettagli tecnici di come farli funzionare.
Il significato di Agent Kit va oltre le capacità tecniche. Fornendo un toolkit standardizzato, OpenAI afferma che costruire agenti autonomi dovrebbe essere accessibile quanto costruire applicazioni tradizionali. Questa democratizzazione ha profonde implicazioni per la diffusione dell’AI: aziende che prima dovevano assumere specialisti possono ora costruire agenti per customer service, analisi dati, creazione contenuti e molto altro. Il toolkit astrae le complessità, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica di business e sull’esperienza utente.
In questo panorama in rapida evoluzione di strumenti e framework AI, piattaforme come FlowHunt stanno emergendo come infrastrutture essenziali per sviluppatori e team che sfruttano queste nuove capacità. FlowHunt riconosce che strumenti come Apps SDK, Agent Kit e MCP forniscono i blocchi di base, ma che serve una piattaforma unificata per orchestrare, monitorare e ottimizzare i workflow. FlowHunt si integra con strumenti e protocolli AI moderni, consentendo di costruire workflow AI complessi senza dover gestire sistemi scollegati. Offrendo una piattaforma centrale per la gestione dei workflow, FlowHunt permette agli sviluppatori di creare valore senza doversi occupare dell’infrastruttura.
L’approccio della piattaforma è perfettamente in linea con la filosofia di Apps SDK e Agent Kit: fornire strumenti che astraggono la complessità mantenendo flessibilità e controllo. FlowHunt consente di definire workflow che coinvolgono più modelli AI, integrare servizi esterni tramite MCP e monitorare le prestazioni di tutte le applicazioni AI. Questo è particolarmente prezioso quando le organizzazioni scalano le iniziative AI, passando da singoli casi d’uso a deployment enterprise. L’integrazione di FlowHunt con questi nuovi standard garantisce che gli sviluppatori possano costruire su basi solide, mantenendo la flessibilità necessaria per adattarsi all’evoluzione del settore.
Forse il messaggio più importante emerso dal DevDay 2025 è la consapevolezza che il prompting—l’arte e la scienza di istruire i sistemi AI—è più critico che mai. Con agenti AI sempre più autonomi e capaci, la qualità dei prompt che li guidano determina direttamente efficacia, affidabilità e allineamento con le intenzioni dell’utente. Si tratta di un cambio di paradigma nello sviluppo AI. Nei primi tempi dei large language model, il prompting veniva spesso trattato come un aspetto secondario, da esplorare con tentativi ed errori. Oggi il prompting è un aspetto centrale che merita la stessa attenzione dell’ingegneria del software tradizionale.
Il motivo per cui il prompting è diventato così cruciale sta proprio nel funzionamento degli agenti AI moderni. A differenza del software tradizionale, che segue istruzioni codificate, gli agenti AI interpretano istruzioni in linguaggio naturale e prendono decisioni basandosi su questa comprensione. La qualità di tale interpretazione dipende dalla chiarezza, specificità e completezza del prompt. Un system prompt ben strutturato guida un agente a prendere decisioni coerenti, gestire situazioni limite e mantenere l’allineamento con le intenzioni dell’utente anche in situazioni nuove. Al contrario, un prompt ambiguo può generare comportamenti imprevedibili, allucinazioni e fallimenti difficili da diagnosticare.
Per scrivere prompt efficaci per agenti AI occorre considerare diversi aspetti chiave. Primo, la chiarezza è fondamentale: i system prompt devono usare un linguaggio semplice e diretto, con il giusto livello di astrazione. Invece di essere esaustivi, i prompt efficaci si concentrano sui vincoli e comportamenti più importanti. Secondo, il contesto è cruciale: gli agenti devono capire non solo cosa fare, ma anche perché e entro quali limiti. Terzo, gli esempi sono preziosissimi: fornire esempi concreti di comportamento desiderato aiuta l’agente a riconoscere pattern e applicarli a nuove situazioni. Infine, il raffinamento iterativo è essenziale. Anche prompt ben fatti possono essere migliorati con test sistematici e valutazione, sfruttando strumenti come quelli di Agent Kit per capire dove l’agente ha successo e dove fallisce.
L’importanza del prompting va oltre la correttezza tecnica. I system prompt sono anche il veicolo con cui gli sviluppatori possono codificare linee guida etiche, vincoli di sicurezza e valori negli agenti AI. Curando i prompt, si possono definire processi che assicurano un uso responsabile dell’AI, e non solo l’ottimizzazione per metriche ristrette che possono portare a conseguenze indesiderate. Il prompting diventa così una responsabilità, oltre che una skill tecnica, per chi costruisce sistemi AI. Con agenti sempre più autonomi e potenti, il prompt che li guida è lo strumento principale per garantire comportamenti efficaci e allineati ai valori umani.
Le implicazioni pratiche di questi sviluppi sono significative per sviluppatori di ogni livello. Costruire agenti AI efficaci richiede un approccio sistematico che unisca competenze tecniche e attenzione al prompting e alla valutazione. Il primo passo è definire chiaramente cosa deve fare l’agente. Può sembrare ovvio, ma molti sviluppatori iniziano l’implementazione senza aver riflettuto sugli obiettivi, i vincoli e i criteri di successo dell’agente. Prendersi il tempo per scrivere specifiche chiare semplifica tutto il processo successivo. Quali decisioni deve prendere l’agente? A quali strumenti deve accedere? Cosa deve fare in situazioni ambigue? Queste domande meritano risposta prima ancora di scrivere codice.
Una volta chiarite le specifiche, il passo successivo è la scrittura del system prompt. Qui entra in gioco l’arte del prompting. Il tuo system prompt deve comunicare chiaramente il ruolo dell’agente, i suoi obiettivi e i vincoli operativi. Deve includere esempi di comportamento desiderato e spiegare come gestire i casi limite. Invece di essere esaustivo, concentrati sui comportamenti più importanti e lascia che il training del modello gestisca il resto. Molti sviluppatori commettono l’errore di scrivere prompt lunghi e complessi per coprire ogni scenario. In pratica, prompt più brevi e mirati funzionano spesso meglio perché sono più facili da comprendere e applicare in modo coerente.
Il terzo passo è la valutazione sistematica. Agent Kit offre strumenti per questo, ma il principio vale sempre: testa il tuo agente su una varietà di scenari, sia tipici che limite. Usa dataset per valutare sistematicamente le prestazioni e il trace grading per capire dove l’agente ha successo e dove fallisce. La valutazione non è un’attività da svolgere una sola volta: deve essere continua, man mano che migliori l’agente e che il contesto cambia. Considerare la valutazione una priorità ti permette di individuare i problemi in anticipo e migliorare costantemente le prestazioni dell’agente. Questo approccio iterativo è molto diverso dallo sviluppo software tradizionale, dove si scrive codice e poi si mantiene: con gli agenti AI, il raffinamento continuo basato sulla valutazione è essenziale per mantenere la qualità.
La crescita fino a 4 milioni di sviluppatori rappresenta un cambiamento profondo nel modo in cui l’AI viene distribuita. Non si tratta più di una nicchia di ricercatori e early adopter: l’ecosistema degli sviluppatori è ora mainstream, in ogni settore e area geografica. Questa scala comporta opportunità e sfide. Sul fronte delle opportunità, la comunità ampia consente la condivisione delle best practice, la costruzione di strumenti comuni e una crescente sofisticazione dell’ecosistema. Sul fronte delle sfide, la qualità degli strumenti per sviluppatori deve essere altissima: ci si aspetta facilità d’uso, documentazione completa e affidabilità anche in grandi numeri.
Apps SDK e Agent Kit sono pensati per questa scala. Offrono astrazioni che rendono facile costruire applicazioni sofisticate senza conoscere tutta la complessità sottostante, ma anche la flessibilità per personalizzare e ottimizzare casi d’uso avanzati. Questo equilibrio è fondamentale per strumenti che servono una comunità così eterogenea. L’adozione di MCP come standard aperto è altrettanto importante: consente di costruire integrazioni multi-piattaforma, senza lock-in.
Le implicazioni di questa scala vanno oltre gli aspetti tecnici. Con 4 milioni di sviluppatori sulla piattaforma OpenAI, l’azienda ha la responsabilità di fornire strumenti, documentazione e supporto adeguati. È per questo che il DevDay 2025 ha offerto non solo annunci tecnici, ma anche un focus sull’esperienza degli sviluppatori. Lo studio podcast, i giochi arcade e le installazioni artistiche erano tutti pensati per creare un ambiente coinvolgente dove imparare, fare networking e sentirsi parte della community. Dettagli apparentemente piccoli, ma che testimoniano come l’esperienza dello sviluppatore sia importante tanto quanto le capacità tecniche per costruire un ecosistema florido.
Uno degli insight più profondi dal DevDay 2025 è che il rapporto tra applicazioni e AI si è invertito. Per anni il modello è stato: hai un’applicazione e aggiungi un chatbot. Ora il modello è: hai ChatGPT e incorpori le applicazioni al suo interno. Questa inversione ha un enorme impatto su come pensare la progettazione di prodotti AI. Invece di portare utenti sulla tua app, ora li puoi incontrare dove già sono. ChatGPT è diventato una delle principali destinazioni e l’Apps SDK permette di creare esperienze ricche direttamente su questa piattaforma.
Questa inversione è resa possibile dalla combinazione di Apps SDK e MCP. L’Apps SDK offre il meccanismo per creare esperienze ricche all’interno di ChatGPT, mentre MCP standardizza la connessione a strumenti e dati esterni. Insieme, permettono di costruire applicazioni che sembrano native su ChatGPT, mantenendo il pieno controllo sull’esperienza utente. È un approccio profondamente diverso rispetto alle integrazioni “agganciate” del passato: ora le applicazioni sono parte integrante della piattaforma. L’esempio di Canva, mostrato nel keynote, lo illustra perfettamente: gli utenti possono discutere idee di design con ChatGPT e poi interagire con Canva senza mai lasciare la piattaforma.
Questa inversione cambia anche la logica della distribuzione e acquisizione utenti. Tradizionalmente, portare utenti su un’app richiedeva marketing, SEO e strategie di acquisizione. Con Apps SDK, la distribuzione dipende dalla qualità dell’esperienza offerta: se la tua applicazione è utile su ChatGPT, gli utenti la scopriranno e la useranno. Non elimina il bisogno di marketing, ma cambia la natura della sfida: non devi più portare traffico al sito, ma costruire un’esperienza che gli utenti vogliono utilizzare direttamente su ChatGPT. Il che rende la qualità dell’esperienza ancora più cruciale.
Man mano che gli sviluppatori realizzano agenti più sofisticati, la capacità di valutarli e ottimizzarli diventa sempre più importante. Agent Kit include diversi strumenti in tal senso, ma i principi valgono sempre: la valutazione deve essere sistematica, costante e focalizzata sulle metriche rilevanti per il tuo caso d’uso. Oltre all’accuratezza, è importante misurare la soddisfazione dell’utente, il tasso di completamento dei task e la qualità del ragionamento dell’agente. Ogni applicazione ha metriche diverse, quindi bisogna riflettere bene su cosa si vuole davvero ottimizzare.
Una delle funzionalità più preziose di Agent Kit è l’ottimizzazione automatica dei prompt. Questo strumento utilizza valutazione sistematica per suggerire miglioramenti al system prompt, aiutando a raffinare il comportamento dell’agente senza prove manuali infinite. È particolarmente utile perché l’ottimizzazione dei prompt può essere noiosa e lunga se fatta a mano. Automatizzando il processo, Agent Kit lascia agli sviluppatori il tempo per occuparsi di aspetti più di alto livello, mentre lo strumento si occupa dei dettagli. Va però ricordato che l’ottimizzazione automatica aiuta il giudizio umano, non lo sostituisce: bisogna comunque capire cosa fa l’agente e perché, anche quando si usano strumenti automatici.
Il processo di valutazione deve includere anche test su casi limite e modalità di fallimento. Cosa succede se l’agente si trova in una situazione mai vista? Come gestisce richieste ambigue? Cosa fa se non ha abbastanza informazioni per decidere? Testando sistematicamente questi scenari, si possono scoprire problemi prima che impattino gli utenti. Questo è particolarmente importante per agenti in produzione, dove i fallimenti possono avere conseguenze reali. Il trace grading di Agent Kit aiuta in questo: consente di esaminare in dettaglio cosa ha fatto l’agente in uno scenario specifico e perché ha preso certe decisioni.
Guardando avanti, la direzione è chiara: l’infrastruttura per lo sviluppo AI diventerà sempre più sofisticata, accessibile e standardizzata. L’adozione di MCP come standard aperto indica che il settore si sta muovendo verso l’interoperabilità e contro i lock-in. È un bene per gli sviluppatori, che possono costruire su basi solide senza temere che gli investimenti diventino obsoleti se un vendor cambia direzione. Apps SDK e Agent Kit rappresentano lo stato dell’arte attuale per rendere lo sviluppo AI accessibile alla massa degli sviluppatori, ma non sono la fine della storia. Con la maturazione dell’ecosistema, vedremo strumenti sempre più avanzati per costruire, distribuire e scalare applicazioni AI.
Un’area destinata a grande sviluppo è quella degli strumenti per prompting e valutazione. Con sempre più sviluppatori che creano agenti, la necessità di strumenti migliori per gestire prompt, testare agenti e ottimizzare le prestazioni sarà sempre più sentita. I primi passi si vedono già con l’ottimizzazione automatica dei prompt in Agent Kit, ma è solo l’inizio. In futuro, ci aspettiamo strumenti ancora più sofisticati per comprendere il comportamento degli agenti, identificare problemi e ottimizzare le performance, magari usando machine learning per suggerire miglioramenti e best practice.
Un altro ambito sarà quello della sicurezza e dell’allineamento. Con agenti AI sempre più autonomi e potenti, garantire comportamenti sicuri e allineati ai valori umani sarà essenziale. Questo stimolerà lo sviluppo di strumenti per specificare vincoli, testare comportamenti indesiderati e monitorare agenti in produzione. Il focus sul prompting come meccanismo per codificare valori e vincoli va in questa direzione, ma emergeranno approcci ancora più avanzati con la maturazione del settore. Qui gli sviluppatori hanno la responsabilità di riflettere sulle implicazioni dei sistemi che costruiscono e usare gli strumenti disponibili per assicurare comportamenti responsabili.
Per chi vuole sfruttare questi nuovi strumenti e capacità, ci sono vari step pratici. Primo, familiarizza con la documentazione di Apps SDK e Agent Kit. Sono progettati per essere accessibili, ma richiedono comunque un po’ di apprendimento. Dedica tempo a capire i concetti base, segui i tutorial e costruisci un’app semplice per fare esperienza. Secondo, pensa bene a cosa vuoi costruire. Invece di puntare subito all’agente più sofisticato possibile, inizia da un caso d’uso chiaro e definito. Sarà più facile valutare il funzionamento dell’agente e migliorarlo.
Terzo, investi tempo nel system prompt: qui il prompting fa la differenza. Scrivi prompt chiari e mirati che comunichino ruolo e obiettivi dell’agente. Testali su diversi scenari e migliorali in base ai risultati. Non cercare la perfezione al primo tentativo: considera il prompt come un processo iterativo da affinare col tempo. Quarto, usa gli strumenti di valutazione disponibili in Agent Kit per testare sistematicamente l’agente. Crea dataset che coprano sia scenari tipici che limite, usa il trace grading per capire i punti di forza e debolezza. Questo processo di valutazione è essenziale per costruire agenti affidabili in produzione.
Infine, partecipa alla community di sviluppatori. Ormai sono milioni a lavorare con questi strumenti e molti condividono esperienze, best practice e soluzioni ai problemi comuni. Partecipa ai forum, leggi blogpost, apprendi dalle esperienze altrui. La community AI è ancora giovane e l’apprendimento è continuo. Contribuendo, puoi accelerare la tua crescita e quella dell’intero ecosistema.
Gli annunci del DevDay 2025 di OpenAI rappresentano una svolta nell’evoluzione dell’infrastruttura di sviluppo AI. Apps SDK, Agent Kit e l’adozione di MCP creano insieme un ambiente dove si possono costruire applicazioni AI sofisticate senza essere ricercatori o esperti di machine learning. L’inversione del modello di integrazione AI—da chatbot-in-app ad app-in-ChatGPT—apre nuove possibilità di distribuzione e accesso all’AI. Soprattutto, la consapevolezza che il prompting è più importante che mai segna un cambio di paradigma nello sviluppo AI. Con agenti sempre più autonomi e potenti, la qualità dei prompt diventa la leva principale per garantirne efficacia e responsabilità. Per chi opera in questo settore, la combinazione di strumenti potenti, standard chiari e una community attiva crea opportunità senza precedenti per costruire applicazioni AI di valore, capaci di raggiungere milioni di utenti.
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Il Model Context Protocol è una specifica aperta che standardizza il modo in cui le applicazioni forniscono contesto ai large language model. Pensalo come una porta USB-C per le applicazioni AI: consente un’integrazione fluida tra client LLM e strumenti e risorse esterni.
L’Apps SDK offre agli sviluppatori un controllo molto maggiore sull’esperienza utente rispetto ai precedenti sistemi di plugin. Ora è possibile creare componenti UI personalizzati, preservare la propria identità di brand e guidare l’intera esperienza all’interno di ChatGPT, invece di essere limitati a semplici chiamate di strumenti.
Man mano che gli agenti AI diventano più autonomi e in grado di svolgere compiti complessi, la qualità dei system prompt determina direttamente il comportamento, l’affidabilità e l’efficacia degli agenti. Prompt chiari e ben strutturati sono essenziali per definire i processi, garantire un uso etico e ottenere risultati coerenti.
OpenAI ha comunicato che 4 milioni di sviluppatori stanno attivamente costruendo sulla loro piattaforma, rispetto ai 3 milioni dell’anno precedente. Questo ecosistema in crescita riflette la crescente adozione di applicazioni alimentate dall’AI in tutti i settori.
Arshia è una AI Workflow Engineer presso FlowHunt. Con una formazione in informatica e una passione per l'IA, è specializzata nella creazione di workflow efficienti che integrano strumenti di intelligenza artificiale nelle attività quotidiane, migliorando produttività e creatività.
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