OpenAI DevDay 2025: Apps SDK, Agent Kit, MCP en Waarom Prompten Cruciaal Blijft voor AI-succes

De Evolutie van AI-ontwikkelaarstools Begrijpen

De reis van eenvoudige API-eindpunten naar geavanceerde agentsystemen vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe kunstmatige intelligentie wordt ingezet en verspreid. Toen OpenAI voor het eerst haar API lanceerde, koos het bedrijf er bewust voor haar technologie open te stellen voor ontwikkelaars wereldwijd, met het besef dat geen enkele organisatie de voordelen van geavanceerde AI overal ter wereld kon brengen. Deze filosofie is onveranderd gebleven tijdens de evolutie van OpenAI, maar de mechanismen om deze verspreiding te realiseren zijn steeds geavanceerder geworden. Het oorspronkelijke API-model stelde ontwikkelaars in staat om specifieke eindpunten aan te roepen en antwoorden te ontvangen, maar was in wezen reactief—ontwikkelaars moesten zelf de volledige workflow orkestreren. Het huidige landschap is radicaal anders, met ontwikkelaars die tools verwachten waarmee autonome agenten, naadloze integraties en rijke gebruikerservaringen mogelijk zijn, die aanvoelen als een natuurlijk onderdeel van de platformen waarop ze worden ingezet.

De groeicijfers vertellen een boeiend verhaal over deze evolutie. OpenAI bedient nu meer dan 800 miljoen wekelijkse actieve ChatGPT-gebruikers, waarmee het een van de grootste websites ter wereld is. Nog belangrijker voor ontwikkelaars: het platform ondersteunt nu 4 miljoen ontwikkelaars die applicaties bouwen, tegenover 3 miljoen het jaar ervoor. Deze explosieve groei weerspiegelt niet alleen een toename in adoptie, maar ook een fundamentele verandering in hoe ontwikkelaars tegen AI aankijken—niet langer als een leuke extra voor bestaande producten, maar als een kernfunctie die complete bedrijfsmodellen kan transformeren. De infrastructuur die dit ecosysteem ondersteunt moest zich dienovereenkomstig ontwikkelen, van simpele API-calls naar complexe orkestratiesystemen die toolintegratie, contextbeheer en geavanceerde gebruikersinteracties aankunnen.

Wat is het Model Context Protocol en Waarom is het Belangrijk

Het Model Context Protocol betekent een mijlpaal in de ontwikkeling van AI-infrastructuur. In plaats van dat OpenAI voor elk integratievraagstuk eigen oplossingen bouwt, erkende het bedrijf dat een open standaard het hele ecosysteem ten goede zou komen. MCP is in feite een gestandaardiseerde manier waarop applicaties context en tools aan grote taalmodellen bieden, werkend als een universele connector die over verschillende AI-platformen en applicaties heen werkt. Het protocol is oorspronkelijk ontwikkeld door Anthropic, maar OpenAI’s besluit om het te omarmen en te integreren, toont een toewijding aan open standaarden die verder gaat dan het eigen bedrijfsbelang. Dit is vooral belangrijk omdat ontwikkelaars nu integraties één keer kunnen bouwen en ze op meerdere AI-platformen kunnen inzetten, in plaats van voor elk systeem aparte implementaties te maken.

De kracht van MCP zit in de eenvoud en algemeenheid. In plaats van dat ontwikkelaars platformspecifieke integratiepatronen moeten leren, biedt MCP een consistente interface die werkt of je nu verbindt met Claude, ChatGPT of andere AI-systemen. OpenAI’s integratie van MCP in haar Agent SDK in maart 2025 was een keerpunt, waarmee het bedrijf liet zien dat dit open protocol de natuurlijke evolutie is van hoe AI-systemen met externe tools en databronnen moeten verbinden. Het protocol regelt alles van simpele tooldefinities tot complex contextbeheer, zodat ontwikkelaars zich kunnen richten op waardevolle integraties bouwen in plaats van worstelen met integratietechniek. Door teamleden als Nick Cooper te laten deelnemen aan het MCP-stuurgroep, zorgt OpenAI ervoor dat het protocol blijft evolueren in dienst van de bredere ontwikkelaarscommunity én de specifieke behoeften van verschillende AI-platformen.

De Apps SDK: Het AI-integratiemodel Op z’n Kop

Jarenlang volgde de standaardbenadering voor het integreren van AI in applicaties een voorspelbaar patroon: je had een website of app, en ergens in een hoekje zat een chatbot met AI. De Apps SDK draait deze relatie fundamenteel om. Nu wordt ChatGPT de primaire interface, en worden applicaties als rijke, interactieve ervaringen daarin ingebed. Deze omkering is meer dan cosmetisch—het betekent een diepgaande verandering in hoe gebruikers met AI omgaan en hoe ontwikkelaars over distributie nadenken. In plaats van gebruikers naar je website of app te trekken, kunnen ontwikkelaars gebruikers ontmoeten waar ze al zijn: in ChatGPT, dat voor miljoenen mensen een primaire bestemming is geworden voor informatie, hulp en oplossingen.

De Apps SDK bouwt direct voort op MCP, waardoor ontwikkelaars applicaties kunnen maken die aanvoelen als een natuurlijk onderdeel van ChatGPT, terwijl ze volledige controle houden over de gebruikerservaring. Dit is een belangrijk verschil met eerdere plugin-systemen, die werden bekritiseerd omdat ze de controle van ontwikkelaars beperkten. Met de Apps SDK kunnen bedrijven als Canva ervaringen creëren die eruitzien en aanvoelen als Canva, compleet met eigen UI-componenten en merkconsistent design, en toch direct toegankelijk binnen ChatGPT. Gebruikers kunnen chatten met de AI, aanbevelingen krijgen en vervolgens met de ingebedde app interacteren zonder ChatGPT te verlaten. Deze naadloze integratie is mogelijk omdat de Apps SDK ontwikkelaars in staat stelt aangepaste UI-componenten te definiëren, status te beheren en ervaringen te creëren die als natuurlijke extensies van ChatGPT voelen in plaats van eraan vastgeplakte functies.

De lessen van eerdere iteraties zijn duidelijk terug te zien in het ontwerp van de Apps SDK. Toen OpenAI in maart 2023 plugins lanceerde, gaven ontwikkelaars aan dat ze meer controle wilden over hoe hun integraties binnen ChatGPT verschenen en functioneerden. Het bedrijf luisterde, en de Apps SDK is het resultaat van die feedback. Ontwikkelaars kunnen nu de volledige ervaring bepalen, van het uiterlijk van hun applicatie tot de werking binnen de ChatGPT-omgeving. Deze verschuiving van tool-gebaseerde naar ervaring-gebaseerde integratie is vooral belangrijk voor bedrijven die veel hebben geïnvesteerd in hun merk en gebruikerservaring—ze hoeven niet langer concessies te doen aan hun identiteit om de grote gebruikersbasis van ChatGPT te bereiken.

Agent Kit: Ontwikkeling van Autonome AI voor Iedereen

Agent Kit is OpenAI’s meest ambitieuze poging tot nu toe om de ontwikkeling van autonome AI-systemen te democratiseren. Gelanceerd op DevDay 2025, biedt Agent Kit ontwikkelaars een uitgebreide toolkit voor het bouwen van agenten die complexe, meerstappige taken met minimale menselijke tussenkomst kunnen uitvoeren. De toolkit omvat API’s die speciaal zijn ontworpen voor agent-applicaties, evaluatiemogelijkheden voor het testen van agentgedrag, en integratie met MCP voor aansluiting op externe tools en databronnen. Wat Agent Kit vooral belangrijk maakt, is dat het de drempel voor het bouwen van geavanceerde agenten verlaagt—ontwikkelaars hoeven geen AI-onderzoekers of experts in prompt engineering te zijn om werkende agenten te creëren.

De Agent Kit bevat meerdere essentiële onderdelen die samenwerken om agentontwikkeling mogelijk te maken. De Agents API stelt ontwikkelaars in staat vast te leggen hoe agenten zich moeten gedragen, tot welke tools ze toegang hebben en hoe ze met verschillende scenario’s moeten omgaan. Evaluatiemogelijkheden maken het mogelijk agenten systematisch te testen, met datasets en trace grading om te begrijpen waar agenten slagen en waar ze falen. Geautomatiseerde promptoptimalisatie helpt ontwikkelaars hun systeem-prompts te verfijnen zonder handmatig trial-and-error. Integraties van derden zorgen ervoor dat agenten met bestaande tools en diensten kunnen worden verbonden, zodat workflows over meerdere systemen heen kunnen lopen. Samen creëren deze componenten een omgeving waarin ontwikkelaars zich kunnen concentreren op wat ze willen dat hun agenten doen, in plaats van zich druk te maken over technische details.

Het belang van Agent Kit reikt verder dan technische mogelijkheden. Door een gestandaardiseerde toolkit te bieden, zegt OpenAI feitelijk dat het bouwen van autonome agenten net zo toegankelijk zou moeten zijn als het bouwen van traditionele applicaties. Deze democratisering heeft grote gevolgen voor de inzet van AI in verschillende sectoren. Bedrijven die voorheen gespecialiseerd AI-talent moesten inhuren, kunnen nu met Agent Kit agenten bouwen voor klantenservice, data-analyse, contentcreatie en talloze andere taken. De toolkit neemt veel complexiteit weg, zodat ontwikkelaars zich kunnen richten op bedrijfslogica en gebruikerservaring in plaats van onderliggende AI-mechanica.

FlowHunt en de Toekomst van AI-workflowautomatisering

In dit veranderende landschap van AI-ontwikkeltools en frameworks zijn platformen als FlowHunt onmisbare infrastructuur geworden voor ontwikkelaars en teams die bouwen met deze nieuwe mogelijkheden. FlowHunt begrijpt dat, hoewel tools als de Apps SDK, Agent Kit en MCP de bouwstenen zijn voor AI-applicaties, ontwikkelaars nog altijd een uniform platform nodig hebben om deze workflows te orkestreren, monitoren en optimaliseren. FlowHunt integreert met moderne AI-tools en protocollen, zodat ontwikkelaars complexe AI-workflows kunnen bouwen zonder meerdere losse systemen te hoeven beheren. Door een centraal platform voor workflowmanagement te bieden, stelt FlowHunt ontwikkelaars in staat zich te concentreren op waardecreatie in plaats van infrastructuurbeheer.

De aanpak van het platform sluit naadloos aan bij de filosofie achter de Apps SDK en Agent Kit—ontwikkelaars tools bieden die complexiteit abstraheren, maar wel flexibiliteit en controle behouden. FlowHunt stelt teams in staat workflows te definiëren die meerdere AI-modellen omvatten, te integreren met externe diensten via MCP, en prestaties te monitoren over de hele AI-applicatieportfolio. Dit is vooral waardevol als organisaties hun AI-initiatieven opschalen, van één use-case naar uitrol op enterpriseniveau. Door integratie met deze nieuwe standaarden kunnen ontwikkelaars bouwen op solide fundamenten en toch flexibel blijven als het AI-landschap zich verder ontwikkelt.

Waarom Prompten Belangrijker is dan Ooit

Misschien wel het belangrijkste inzicht van DevDay 2025 is het besef dat prompten—de kunst en wetenschap van het instrueren van AI-systemen—belangrijker is dan ooit. Nu AI-agenten steeds autonomer en capabeler worden, bepaalt de kwaliteit van de prompts die hen aansturen direct hun effectiviteit, betrouwbaarheid en afstemming op gebruikersintenties. Dit betekent een fundamentele verschuiving in hoe ontwikkelaars naar AI-ontwikkeling moeten kijken. In de beginperiode van grote taalmodellen werd prompten vaak als een bijzaak gezien, iets wat je al doende kon uitzoeken. Nu is prompten een eerste klas zorg die dezelfde aandacht en nauwkeurigheid verdient als traditionele software-engineering.

De reden dat prompten zo kritiek is geworden, ligt in hoe moderne AI-agenten werken. In tegenstelling tot traditionele software, die expliciete instructies volgt, interpreteren AI-agenten instructies in natuurlijke taal en nemen beslissingen op basis van hun begrip daarvan. De kwaliteit van die interpretatie hangt bijna volledig af van de helderheid, specificiteit en volledigheid van de prompt. Een goed geformuleerde systeem-prompt kan een agent sturen om consequent goede beslissingen te nemen, uitzonderingen netjes af te handelen en zelfs bij nieuwe situaties afgestemd te blijven op de gebruikersintentie. Omgekeerd kan een slecht geformuleerde prompt leiden tot onvoorspelbaar gedrag, hallucinaties en fouten die lastig te debuggen zijn, omdat ze voortkomen uit de interpretatie van vage instructies.

Effectief prompten voor AI-agenten vereist aandacht voor een aantal belangrijke dimensies. Ten eerste is helderheid essentieel—systeem-prompts moeten simpele, directe taal gebruiken die ideeën op het juiste abstractieniveau presenteert. In plaats van allesomvattend te zijn, focussen effectieve prompts op de belangrijkste beperkingen en gedragingen. Ten tweede is context van enorm belang. Agenten moeten niet alleen begrijpen wat ze moeten doen, maar ook waarom en binnen welke grenzen. Ten derde zijn voorbeelden onmisbaar. Door concrete voorbeelden van gewenst gedrag te geven, help je agenten patronen te herkennen en toe te passen in nieuwe situaties. Tot slot is iteratieve verfijning essentieel. Zelfs goed opgestelde prompts kunnen worden verbeterd door systematisch te testen en evalueren, bijvoorbeeld met tools uit Agent Kit om te begrijpen waar agenten slagen en waar niet.

Het belang van prompten gaat verder dan alleen technische correctheid. Systeem-prompts zijn ook het mechanisme waarmee ontwikkelaars ethische richtlijnen, veiligheidsgrenzen en waarden in AI-agenten kunnen verankeren. Door prompts zorgvuldig te formuleren, kunnen ontwikkelaars processen definiëren die zorgen dat AI doordacht en verantwoord wordt ingezet, in plaats van alleen te optimaliseren op beperkte meetwaarden die tot ongewenste gevolgen kunnen leiden. Daarmee is prompten niet alleen een technische vaardigheid, maar ook een kritieke verantwoordelijkheid voor iedereen die AI-systemen bouwt. Nu AI-agenten steeds autonomer en krachtiger worden, wordt het prompt dat hen stuurt steeds belangrijker om ervoor te zorgen dat AI-systemen zich gedragen op een wijze die nuttig en afgestemd is op menselijke waarden.

Effectieve AI-agenten Bouwen: Praktische Inzichten

De praktische implicaties van deze ontwikkelingen zijn groot voor ontwikkelaars op ieder niveau. Effectieve AI-agenten bouwen vereist een systematische aanpak die technische kennis combineert met zorgvuldige aandacht voor prompten en evaluatie. De eerste stap is om duidelijk te definiëren wat je wilt dat je agent doet. Dit lijkt misschien vanzelfsprekend, maar veel ontwikkelaars beginnen met bouwen zonder het doel, de beperkingen en succescriteria van de agent volledig te doordenken. Tijd besteden aan het schrijven van heldere specificaties voor het gedrag van je agent maakt alles wat volgt eenvoudiger. Welke beslissingen moet de agent nemen? Tot welke tools heeft hij toegang? Wat moet hij doen als hij met onduidelijke situaties wordt geconfronteerd? Deze vragen moet je beantwoorden voordat je één regel code schrijft.

Zodra je heldere specificaties hebt, is de volgende stap het opstellen van je systeem-prompt. Hier wordt de kunst van het prompten cruciaal. Je systeem-prompt moet duidelijk de rol van de agent, zijn doelen en de grenzen waarin hij opereert communiceren. Het moet voorbeelden geven van gewenst gedrag en uitleggen hoe de agent met uitzonderingen om moet gaan. Probeer niet uitputtend te zijn; focus op het belangrijkste gedrag en laat de training van het model de rest doen. Veel ontwikkelaars maken de fout om te lange, complexe prompts te schrijven die elk mogelijk scenario proberen af te dekken. In de praktijk werken kortere, meer gerichte prompts vaak beter omdat ze makkelijker te begrijpen en consistent toe te passen zijn.

De derde stap is systematische evaluatie. Agent Kit biedt hier tools voor, maar het principe geldt ongeacht welke tool je gebruikt. Test je agent in allerlei scenario’s, inclusief standaardgevallen en randgevallen. Gebruik datasets om prestaties systematisch te evalueren, en gebruik trace grading om te begrijpen waar de agent slaagt en waar niet. Deze evaluatie is geen eenmalige activiteit—het moet doorlopend gebeuren terwijl je je agent verfijnt en de omgeving verandert. Door evaluatie als eerste klas zorg te behandelen, kun je problemen vroegtijdig opsporen en de prestaties van je agent continu verbeteren. Deze iteratieve benadering van agentontwikkeling verschilt fundamenteel van traditionele softwareontwikkeling, waarbij je code eenmaal schrijft en daarna onderhoudt. Bij AI-agenten is voortdurende verfijning op basis van evaluatie essentieel voor het behouden van kwaliteit.

Het Ontwikkelaarsecosysteem op Schaal

De groei naar 4 miljoen ontwikkelaars betekent een fundamentele verschuiving in hoe AI wordt ingezet. Dit is niet langer een niche van AI-onderzoekers en early adopters—het is een mainstream ontwikkelaarsecosysteem dat alle sectoren en regio’s omspant. Deze schaal brengt zowel kansen als uitdagingen met zich mee. Aan de kansenkant betekent de grote ontwikkelaarscommunity dat best practices worden gedeeld, tools worden gebouwd voor veelvoorkomende problemen en het ecosysteem steeds volwassener wordt. Aan de uitdagingenkant betekent deze schaal dat de kwaliteitslat voor ontwikkelaarstools fors is gestegen. Ontwikkelaars verwachten dat tools gebruiksvriendelijk, goed gedocumenteerd en betrouwbaar op schaal zijn.

De Apps SDK en Agent Kit zijn ontworpen met deze schaal in gedachten. Ze bieden abstracties waarmee ontwikkelaars eenvoudig geavanceerde applicaties kunnen bouwen zonder alle onderliggende complexiteit te hoeven begrijpen. Tegelijkertijd bieden ze voldoende flexibiliteit voor gevorderde ontwikkelaars om gedrag aan te passen en te optimaliseren voor hun specifieke use-cases. Dit evenwicht tussen eenvoud en flexibiliteit is cruciaal voor tools die een diverse ontwikkelaarspopulatie moeten bedienen. De adoptie van MCP als open standaard is ook belangrijk voor schaalbaarheid—het betekent dat ontwikkelaars integraties kunnen bouwen die op meerdere platformen werken, zonder vast te zitten aan één leverancier.

De implicaties van deze schaal gaan verder dan alleen technische overwegingen. Met 4 miljoen ontwikkelaars op OpenAI’s platform heeft het bedrijf de verantwoordelijkheid om te zorgen dat deze ontwikkelaars de tools, documentatie en support krijgen die ze nodig hebben om te slagen. Daarom omvatte DevDay 2025 niet alleen technische aankondigingen, maar ook een focus op de ontwikkelaarservaring. De podcaststudio op het evenement, de arcadespellen en de kunstinstallaties waren allemaal bedoeld om een inspirerende omgeving te creëren waar ontwikkelaars konden leren, netwerken en zich gewaardeerd voelen. Dit lijken misschien kleine details, maar ze tonen aan dat ontwikkelaarservaring net zo belangrijk is als technische mogelijkheden voor een bloeiend ecosysteem.

De Omkering van AI-integratie: Van Chatbot naar Platform

Een van de meest fundamentele inzichten van DevDay 2025 is het besef dat de relatie tussen applicaties en AI fundamenteel is omgekeerd. Jarenlang was het model: je hebt een applicatie, en je voegt daar een chatbot aan toe. Nu is het model: je hebt ChatGPT, en je embedt applicaties daarin. Deze omkering heeft grote gevolgen voor hoe ontwikkelaars AI-gedreven producten zouden moeten bouwen. In plaats van te proberen gebruikers naar je applicatie te krijgen, kun je gebruikers nu ontmoeten waar ze al zijn. ChatGPT is voor miljoenen mensen een primaire bestemming geworden, en de Apps SDK maakt het mogelijk om rijke, interactieve ervaringen binnen dat platform te creëren.

Deze omkering is mogelijk dankzij de combinatie van de Apps SDK en MCP. De Apps SDK biedt het mechanisme om rijke ervaringen binnen ChatGPT te creëren, terwijl MCP de gestandaardiseerde manier biedt om die ervaringen te koppelen aan externe tools en data. Samen creëren ze een omgeving waarin ontwikkelaars applicaties kunnen bouwen die aanvoelen als een natuurlijk onderdeel van ChatGPT, terwijl ze volledige controle over de gebruikerservaring behouden. Dit is wezenlijk anders dan eerdere benaderingen, waarbij integraties als een soort opzetstukje op ChatGPT voelden in plaats van een integraal onderdeel. Het Canva-voorbeeld uit de keynote illustreert dit perfect—gebruikers kunnen met ChatGPT chatten over ontwerpideeën, en vervolgens direct binnen ChatGPT met Canva interacteren, zonder het platform te verlaten.

De implicaties van deze omkering strekken zich uit tot hoe ontwikkelaars over distributie en gebruikersacquisitie zouden moeten denken. Traditioneel vereiste het krijgen van gebruikers naar je applicatie marketing, SEO en andere acquisitiestrategieën. Met de Apps SDK wordt distributie een functie van het bouwen van een goede ervaring die gebruikers willen gebruiken. Als jouw applicatie waarde biedt binnen ChatGPT, zullen gebruikers hem ontdekken en gebruiken. Dit neemt de noodzaak van marketing niet weg, maar verandert wel de aard van de uitdaging. In plaats van verkeer naar je website te sturen, bouw je een ervaring die gebruikers binnen ChatGPT willen gebruiken. Dit is een directere weg naar gebruikers, maar betekent ook dat de kwaliteit van je ervaring nog belangrijker wordt.

AI-agenten Evalueren en Optimaliseren

Naarmate ontwikkelaars geavanceerdere agenten bouwen, wordt het vermogen om ze te evalueren en optimaliseren steeds belangrijker. Agent Kit bevat hiervoor meerdere tools, maar de principes gelden ongeacht de gebruikte middelen. Evaluatie moet systematisch, doorlopend en gericht zijn op de metrics die voor jouw use-case belangrijk zijn. Meet niet alleen accuraatheid, maar ook zaken als gebruikerstevredenheid, taakvoltooiingsgraad en de kwaliteit van de redenering van de agent. Verschillende applicaties hebben verschillende succesmetrics, dus denk goed na over wat je eigenlijk wilt optimaliseren.

Een van de waardevolste functies in Agent Kit is geautomatiseerde promptoptimalisatie. Deze tool gebruikt systematische evaluatie om verbeteringen aan je systeem-prompt voor te stellen, zodat je het gedrag van je agent kunt verfijnen zonder handmatig trial-and-error. Dit is vooral waardevol, omdat promptoptimalisatie tijdrovend en saai kan zijn als je het met de hand doet. Door dit proces te automatiseren, kunnen ontwikkelaars zich richten op hogere doelen terwijl de tool de details van promptverfijning afhandelt. Wel is het belangrijk te onthouden dat geautomatiseerde optimalisatie een hulpmiddel is ter ondersteuning van menselijk beoordelingsvermogen, geen vervanging ervan. Ontwikkelaars moeten nog altijd begrijpen wat hun agenten doen en waarom, ook als ze automatische tools gebruiken.

Het evaluatieproces moet ook het testen van randgevallen en faalmodi omvatten. Wat gebeurt er als je agent een situatie tegenkomt waarvoor hij niet getraind is? Hoe gaat hij om met vage verzoeken? Wat doet hij als hij niet genoeg informatie heeft om een beslissing te nemen? Door deze scenario’s systematisch te testen, kun je problemen identificeren voordat ze gebruikers raken. Dit is vooral belangrijk voor agenten die in productieomgevingen worden ingezet, waar fouten echte gevolgen kunnen hebben. De trace grading-feature in Agent Kit is hierbij waardevol—je kunt exact zien wat je agent in bepaalde situaties deed en begrijpen waarom hij die keuzes maakte.

De Toekomst van AI-ontwikkelinfrastructuur

De blik vooruit is duidelijk: AI-ontwikkelinfrastructuur zal steeds geavanceerder, toegankelijker en gestandaardiseerder worden. De adoptie van MCP als open standaard is een signaal dat de industrie richting interoperabiliteit beweegt en weg van vendor lock-in. Dit is goed voor ontwikkelaars omdat ze hierdoor kunnen bouwen op solide fundamenten zonder bang te zijn dat hun investeringen waardeloos worden als een leverancier van koers verandert. De Apps SDK en Agent Kit zijn de huidige stand van zaken in het toegankelijk maken van AI-ontwikkeling voor mainstream ontwikkelaars, maar ze zijn niet het eindpunt. Naarmate het ecosysteem volwassen wordt, mogen we nog geavanceerdere tools verwachten die het bouwen, uitrollen en opschalen van AI-applicaties verder vereenvoudigen.

Een gebied waar we waarschijnlijk veel ontwikkeling gaan zien, is tooling rond prompten en evaluatie. Hoe meer ontwikkelaars agenten bouwen, hoe groter de behoefte aan betere tools om prompts te beheren, agenten te testen en prestaties te optimaliseren. De eerste stapjes zien we al met functies als geautomatiseerde promptoptimalisatie in Agent Kit, maar dit is pas het begin. In de toekomst zullen er waarschijnlijk tools komen die ontwikkelaars helpen agentgedrag te begrijpen, problemen te identificeren en prestaties te verbeteren. Deze tools zullen waarschijnlijk zelf ook machine learning gebruiken, op basis van data van miljoenen agenten om verbeteringen en best practices te suggereren.

Een ander belangrijk ontwikkelpunt zal veiligheid en alignment zijn. Naarmate AI-agenten autonomer en capabeler worden, wordt het steeds belangrijker om te zorgen dat ze zich veilig en in lijn met menselijke waarden gedragen. Dit zal waarschijnlijk leiden tot betere tools voor het specificeren van beperkingen, testen op ongewenst gedrag en monitoren van agenten in productie. De nadruk op prompten als mechanisme om waarden en grenzen te coderen is een stap in die richting, maar waarschijnlijk ontstaan er meer geavanceerde benaderingen naarmate het veld rijpt. Dit is een gebied waarin ontwikkelaars de verantwoordelijkheid hebben goed na te denken over de implicaties van hun systemen en de beschikbare tools te gebruiken om te zorgen dat hun agenten zich verantwoordelijk gedragen.

Praktische Eerste Stappen voor Ontwikkelaars

Voor ontwikkelaars die van deze nieuwe tools en mogelijkheden willen profiteren, zijn er verschillende praktische stappen om te beginnen. Maak je eerst vertrouwd met de documentatie van de Apps SDK en Agent Kit. Deze tools zijn ontworpen om toegankelijk te zijn, maar vereisen wel enige leercurve. Neem de tijd om de basisconcepten te begrijpen, doorloop de tutorials en bouw een eenvoudige applicatie om praktijkervaring op te doen. Denk vervolgens goed na over wat je wilt bouwen. In plaats van meteen een ultrageavanceerde agent te maken, start met een duidelijke, goed afgebakende use-case. Zo kun je beter beoordelen of je agent werkt en makkelijker itereren.

Investeer vervolgens tijd in het schrijven van je systeem-prompt. Hier wordt de kunst van het prompten doorslaggevend. Schrijf een heldere, gerichte prompt die de rol en doelen van je agent communiceert. Test hem in verschillende scenario’s en verfijn op basis van de resultaten. Probeer niet in één keer de perfecte prompt te schrijven—zie het als een iteratief proces waarbij je continu verbetert op basis van evaluatie. Gebruik ook de evaluatietools in Agent Kit om je agent systematisch te testen. Maak datasets die typische en randgevallen dekken, en gebruik trace grading om te begrijpen waar je agent slaagt en waar niet. Deze evaluatie is essentieel om agenten te bouwen die betrouwbaar presteren in productie.

Tot slot: sluit je aan bij de ontwikkelaarscommunity. Er zijn nu miljoenen ontwikkelaars die met deze tools bouwen, en velen delen hun ervaringen, best practices en oplossingen voor veelvoorkomende problemen. Doe mee aan fora, lees blogposts, en leer van de ervaringen van anderen. De AI-ontwikkelcommunity is nog relatief jong, en er wordt veel in real time geleerd. Door actief deel te nemen, kun je je eigen leercurve versnellen en bijdragen aan de collectieve kennis die het hele ecosysteem helpt groeien.

Conclusie

De aankondigingen op OpenAI’s DevDay 2025 betekenen een belangrijk keerpunt in de evolutie van AI-ontwikkelinfrastructuur. De Apps SDK, Agent Kit en de adoptie van MCP creëren samen een omgeving waarin ontwikkelaars geavanceerde AI-applicaties kunnen bouwen zonder AI-onderzoeker of machine learning-expert te hoeven zijn. De omkering van het AI-integratiemodel—van chatbot-in-applicatie naar applicatie-in-ChatGPT—opent nieuwe mogelijkheden voor distributie en toegankelijkheid van AI. Het belangrijkste is echter het besef dat prompten belangrijker is dan ooit, wat een fundamentele verschuiving betekent in de manier waarop ontwikkelaars AI-ontwikkeling zouden moeten benaderen. Nu AI-agenten steeds autonomer en capabeler worden, is de kwaliteit van de prompts die hen sturen de belangrijkste hefboom om effectief en verantwoordelijk gedrag te waarborgen. Voor ontwikkelaars in dit domein biedt de combinatie van krachtige tools, heldere standaarden en een bloeiende community ongekende kansen om waardevolle AI-applicaties te bouwen die miljoenen gebruikers bereiken.