OpenAI DevDay 2025: Apps SDK, Agent Kit, MCP i dlaczego promptowanie pozostaje kluczowe dla sukcesu AI

Ewolucja narzędzi deweloperskich AI

Droga od prostych endpointów API do zaawansowanych systemów agentowych to fundamentalna zmiana w sposobie wdrażania i dystrybucji sztucznej inteligencji. Gdy OpenAI uruchomiło swoje pierwsze API, firma celowo otworzyła technologię dla deweloperów z całego świata, uznając, że żadna organizacja nie wdroży zaawansowanej AI wszędzie samodzielnie. Ta filozofia pozostała niezmienna, lecz mechanizmy dystrybucji stawały się coraz bardziej wyrafinowane. Pierwotny model API pozwalał deweloperom wywoływać określone endpointy i otrzymywać odpowiedzi, ale był zasadniczo reaktywny—cały workflow leżał po stronie dewelopera. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej: deweloperzy oczekują narzędzi umożliwiających budowanie autonomicznych agentów, płynnych integracji i bogatych doświadczeń użytkownika, które są natywne dla platform, na których są wdrażane.

Dane o wzroście pokazują skalę tej zmiany. OpenAI obsługuje już ponad 800 milionów tygodniowych użytkowników ChatGPT, czyniąc go jednym z największych serwisów na świecie. Co ważniejsze dla deweloperów, platforma wspiera teraz 4 miliony deweloperów budujących aplikacje, w porównaniu do 3 milionów rok wcześniej. Ten gwałtowny wzrost to nie tylko większa adopcja, lecz fundamentalna zmiana postrzegania AI przez deweloperów—już nie jako ciekawostki do istniejących produktów, ale jako kluczowej funkcjonalności zmieniającej całe modele biznesowe. Infrastruktura wspierająca ten ekosystem musiała się odpowiednio rozwinąć: od prostych wywołań API do złożonych systemów orkiestrujących, obsługujących tool calling, zarządzanie kontekstem i zaawansowane interakcje z użytkownikiem.

Czym jest Model Context Protocol i dlaczego jest ważny

Model Context Protocol to przełom w rozwoju infrastruktury AI. Zamiast budować własnościowe rozwiązania dla każdego problemu integracyjnego, OpenAI uznało, że otwarty standard przyniesie korzyści całemu ekosystemowi. MCP to w zasadzie ustandaryzowany sposób przekazywania kontekstu i narzędzi do dużych modeli językowych, działający jak uniwersalny łącznik pomiędzy różnymi platformami i aplikacjami AI. Protokół powstał pierwotnie w Anthropic, ale decyzja OpenAI o jego przyjęciu i integracji pokazuje zaangażowanie w otwarte standardy wykraczające poza interesy jednej firmy. To szczególnie istotne, bo oznacza, że deweloperzy mogą tworzyć integracje raz i wdrażać je na wielu platformach AI, zamiast pisać osobne implementacje dla każdego systemu.

Piękno MCP polega na prostocie i uniwersalności. Zamiast wymagać nauki specyficznych wzorców integracji dla każdej platformy, MCP zapewnia spójny interfejs—niezależnie, czy łączysz się z Claude, ChatGPT czy innym systemem AI. Włączenie MCP do Agent SDK w marcu 2025 roku było przełomem, sygnalizującym, że OpenAI widzi w tym otwartym protokole naturalny kierunek rozwoju integracji AI z narzędziami i danymi zewnętrznymi. Protokół obsługuje wszystko: od prostych definicji narzędzi po złożone zarządzanie kontekstem, dzięki czemu deweloperzy mogą skupić się na tworzeniu wartościowych integracji zamiast zmagania się ze szczegółami technicznymi. Udział członków zespołu OpenAI, jak Nick Cooper, w komitecie sterującym MCP gwarantuje, że protokół będzie się rozwijał zgodnie z potrzebami całej społeczności deweloperskiej oraz specyfiką poszczególnych platform AI.

Apps SDK: Odwrócenie modelu integracji AI

Przez lata standardowe wdrażanie AI do aplikacji wyglądało przewidywalnie: była strona lub aplikacja, a gdzieś w rogu działał chatbot zasilany AI. Apps SDK zupełnie odwraca tę relację. Teraz to ChatGPT jest głównym interfejsem, a aplikacje są w nim osadzane jako bogate, interaktywne doświadczenia. To odwrócenie ma głębsze znaczenie—zmienia sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z AI i jak deweloperzy myślą o dystrybucji. Zamiast starać się przyciągnąć użytkowników na swoją stronę, deweloperzy mogą dotrzeć do nich tam, gdzie już są: w ChatGPT, który stał się podstawowym miejscem poszukiwania informacji, pomocy i rozwiązań dla milionów ludzi.

Apps SDK bazuje bezpośrednio na MCP, umożliwiając tworzenie aplikacji, które są natywne dla ChatGPT, przy zachowaniu pełnej kontroli nad doświadczeniem użytkownika. To kluczowa różnica w stosunku do wcześniejszych systemów pluginów, często krytykowanych za ograniczanie wpływu dewelopera. Dzięki Apps SDK firmy takie jak Canva mogą stworzyć doświadczenia wyglądające jak Canva, z własnymi komponentami UI i spójnym brandingiem, a jednocześnie dostępne bezpośrednio w ChatGPT. Użytkownicy mogą rozmawiać z AI, otrzymywać rekomendacje, a następnie korzystać z aplikacji, nie opuszczając ChatGPT. Ta płynna integracja jest możliwa, ponieważ Apps SDK daje narzędzia do definiowania własnych komponentów UI, zarządzania stanem i budowania doświadczeń będących naturalnym rozszerzeniem ChatGPT, a nie tylko „doklejoną” funkcją.

Wnioski z wcześniejszych wersji są widoczne w konstrukcji Apps SDK. Gdy w marcu 2023 OpenAI uruchomiło pluginy, deweloperzy zgłaszali, że chcą większej kontroli nad wyglądem i funkcjonowaniem integracji w ChatGPT. Firma odpowiedziała, a Apps SDK to efekt tej współpracy. Teraz deweloperzy mogą kontrolować całe doświadczenie: od wyglądu aplikacji po jej działanie w środowisku ChatGPT. Przejście od integracji opartej na narzędziach do integracji opartej na doświadczeniu jest szczególnie ważne dla firm inwestujących w markę i user experience—nie muszą już rezygnować z własnej tożsamości, by dotrzeć do ogromnej bazy użytkowników ChatGPT.

Agent Kit: Demokratyzacja rozwoju autonomicznych agentów AI

Agent Kit to najbardziej ambitna próba OpenAI demokratyzacji tworzenia autonomicznych systemów AI. Zaprezentowany na DevDay 2025 Agent Kit to kompletny zestaw narzędzi do budowy agentów realizujących złożone, wieloetapowe zadania przy minimalnej ingerencji człowieka. Zestaw zawiera API dedykowane aplikacjom agentowym, narzędzia ewaluacyjne do testowania zachowania agentów oraz integrację z MCP dla podłączenia zewnętrznych narzędzi i danych. Szczególnie istotne jest to, że Agent Kit obniża próg wejścia w tworzenie zaawansowanych agentów—deweloperzy nie muszą być badaczami AI ani ekspertami od promptowania, by zbudować skutecznego agenta.

Agent Kit składa się z kilku kluczowych komponentów, które wspólnie umożliwiają rozwój agentów. Agents API pozwala zdefiniować zachowanie agenta, dostępne narzędzia i sposoby radzenia sobie z różnymi scenariuszami. Narzędzia ewaluacyjne pozwalają systematycznie testować agentów, wykorzystując zbiory danych i grading śladów, by zrozumieć, gdzie agent radzi sobie dobrze, a gdzie zawodzi. Automatyczna optymalizacja promptów pomaga dopracować prompt systemowy bez ręcznego eksperymentowania. Integracje z narzędziami firm trzecich pozwalają łączyć agentów z istniejącymi usługami i tworzyć workflowy przekraczające granice wielu systemów. Razem tworzy to środowisko, w którym deweloper może skupić się na „co” ma robić agent, zamiast na „jak” to osiągnąć od strony technicznej.

Znaczenie Agent Kit wykracza poza możliwości techniczne. Oferując ustandaryzowany zestaw narzędzi, OpenAI mówi: budowa autonomicznych agentów powinna być równie dostępna, jak tworzenie zwykłych aplikacji. Ta demokratyzacja ma ogromne znaczenie dla wdrażania AI w różnych branżach. Firmy, które dotąd musiały zatrudniać specjalistów AI, mogą teraz wykorzystać Agent Kit do tworzenia agentów obsługujących obsługę klienta, analizę danych, tworzenie treści i wiele innych zadań. Zestaw narzędzi ukrywa większość złożoności, pozwalając deweloperom skupić się na logice biznesowej i doświadczeniu użytkownika, nie na technicznych niuansach AI.

FlowHunt i przyszłość automatyzacji workflowów AI

W tym zmieniającym się świecie narzędzi i frameworków AI platformy takie jak FlowHunt stają się niezbędną infrastrukturą dla zespołów budujących rozwiązania z wykorzystaniem nowych możliwości. FlowHunt rozumie, że choć Apps SDK, Agent Kit i MCP to fundamenty aplikacji AI, deweloperzy nadal potrzebują zintegrowanej platformy do orkiestracji, monitorowania i optymalizacji workflowów. FlowHunt współpracuje z nowoczesnymi narzędziami i protokołami AI, pozwalając budować złożone workflowy bez zarządzania wieloma rozproszonymi systemami. Oferując scentralizowane narzędzie do zarządzania workflowami, FlowHunt pozwala skupić się na tworzeniu wartości, a nie na utrzymaniu infrastruktury.

Podejście platformy doskonale wpisuje się w filozofię Apps SDK i Agent Kit—dostarczanie narzędzi, które ukrywają złożoność, zachowując elastyczność i kontrolę. FlowHunt umożliwia zespołom definiowanie workflowów obejmujących wiele modeli AI, integrację z usługami zewnętrznymi przez MCP oraz monitorowanie działania całego portfolio aplikacji AI. To szczególnie istotne, gdy organizacje skalują wdrożenia AI: od pojedynczych przypadków użycia do wdrożeń na poziomie przedsiębiorstwa. Integracja FlowHunt z nowymi standardami zapewnia, że deweloperzy mogą budować na solidnych fundamentach i łatwo adaptować się do zmian w świecie AI.

Dlaczego promptowanie jest ważniejsze niż kiedykolwiek

Być może najważniejszym wnioskiem z DevDay 2025 jest uznanie, że promptowanie—sztuka i nauka instruowania systemów AI—stało się krytyczne jak nigdy przedtem. Wraz ze wzrostem autonomii i możliwości agentów AI, jakość promptów, które nimi kierują, bezpośrednio wpływa na ich skuteczność, niezawodność i zgodność z intencjami użytkownika. To fundamentalna zmiana w podejściu do rozwoju AI. W początkach dużych modeli językowych promptowanie często traktowano drugoplanowo, licząc na metodę prób i błędów. Dziś promptowanie jest priorytetem, wymagającym takiej samej rzetelności i uwagi jak tradycyjne inżynieria oprogramowania.

Przyczyna tej kluczowej roli promptowania tkwi w sposobie działania współczesnych agentów AI. W odróżnieniu od tradycyjnego oprogramowania, które wykonuje jasno zakodowane instrukcje, agenci AI interpretują polecenia w języku naturalnym i podejmują decyzje na podstawie ich zrozumienia. Jakość tej interpretacji zależy niemal wyłącznie od jasności, precyzji i kompletności prompta. Dobrze skonstruowany prompt systemowy pozwala agentowi podejmować konsekwentnie dobre decyzje, obsługiwać sytuacje nietypowe i zachowywać zgodność z intencjami użytkownika nawet w nowych okolicznościach. Z drugiej strony, źle przygotowany prompt prowadzi do nieprzewidywalnych zachowań, halucynacji i trudnych do zdiagnozowania błędów wynikających z niejasności instrukcji.

Skuteczne promptowanie agentów AI wymaga przemyślenia kilku kluczowych aspektów. Po pierwsze, liczy się jasność—prompt systemowy powinien używać prostego, bezpośredniego języka, przedstawiając zagadnienia na odpowiednim poziomie abstrakcji. Zamiast być wyczerpujący, skuteczny prompt skupia się na najważniejszych ograniczeniach i zachowaniach. Po drugie, kontekst ma ogromne znaczenie. Agenci muszą rozumieć nie tylko, co mają zrobić, ale także dlaczego i w jakich ramach działać. Po trzecie, przykłady są nieocenione. Podanie konkretnych przykładów pożądanego zachowania pomaga agentom rozpoznać wzorce i zastosować je w nowych sytuacjach. Wreszcie, iteracyjna poprawa jest kluczowa. Nawet dobrze napisane prompt można ulepszać poprzez systematyczne testy i ewaluację, korzystając z narzędzi takich jak Agent Kit, by zrozumieć, gdzie agent działa dobrze, a gdzie zawodzi.

Znaczenie promptowania wykracza poza aspekty techniczne. Prompt systemowy to także narzędzie, przez które deweloperzy kodują wytyczne etyczne, ograniczenia bezpieczeństwa i wartości w agentach AI. Starannie konstruując prompt, można zdefiniować procesy zapewniające, że AI będzie używana odpowiedzialnie, a nie tylko optymalizowana pod kątem wąskich wskaźników prowadzących do niezamierzonych konsekwencji. To czyni promptowanie nie tylko umiejętnością techniczną, ale i kluczową odpowiedzialnością każdego, kto tworzy systemy AI. W miarę rozwoju agentów AI, to właśnie prompt, który nimi kieruje, staje się coraz ważniejszy dla zapewnienia, że technologie te przynoszą korzyści i są zgodne z wartościami ludzi.

Budowanie skutecznych agentów AI: praktyczne wskazówki

Praktyczne konsekwencje tych zmian są istotne dla deweloperów na każdym poziomie. Budowa skutecznych agentów AI wymaga systematycznego podejścia łączącego wiedzę techniczną z dbałością o promptowanie i ewaluację. Pierwszym krokiem jest jasne zdefiniowanie, co agent ma robić. To może wydawać się oczywiste, ale wielu deweloperów zaczyna implementację bez przemyślenia celów, ograniczeń i kryteriów sukcesu agenta. Poświęcenie czasu na napisanie klarownej specyfikacji zachowania agenta ułatwia wszystko, co następuje później. Jakie decyzje ma podejmować agent? Z jakich narzędzi korzystać? Co zrobić w niejasnych sytuacjach? Na te pytania trzeba odpowiedzieć przed rozpoczęciem kodowania.

Gdy już masz jasną specyfikację, czas przygotować prompt systemowy. Tu zaczyna się sztuka promptowania. Prompt powinien jasno określać rolę agenta, jego cele i ograniczenia działania. Powinien zawierać przykłady pożądanych zachowań i wyjaśniać, jak agent ma sobie radzić z sytuacjami brzegowymi. Zamiast próbować być wyczerpującym, skup się na najważniejszych zachowaniach i pozwól, by resztą zajęło się wytrenowanie agenta. Wielu deweloperów popełnia błąd pisząc zbyt długie, złożone prompt, które próbują przewidzieć każdy przypadek. W praktyce krótsze, bardziej skoncentrowane prompt często sprawdzają się lepiej, bo są łatwiejsze do zrozumienia i konsekwentnego stosowania przez agenta.

Trzeci krok to systematyczna ewaluacja. Agent Kit oferuje ku temu narzędzia, ale zasada pozostaje aktualna niezależnie od narzędzi. Należy testować agenta w różnych scenariuszach—zarówno typowych, jak i brzegowych. Wykorzystuj zbiory danych do systematycznej oceny wydajności i grading śladów, by zrozumieć, gdzie agent odnosi sukces, a gdzie zawodzi. Ten proces ewaluacji nie jest jednorazowy—powinien być stałym elementem pracy nad agentem wraz ze zmianami w środowisku. Traktując ewaluację priorytetowo, można szybciej wykrywać problemy i stale poprawiać wydajność agenta. To iteracyjne podejście różni się od tradycyjnego rozwoju oprogramowania, gdzie kod piszemy raz, a potem utrzymujemy. W przypadku agentów AI ciągłe doskonalenie na podstawie ewaluacji jest kluczowe dla zachowania jakości.

Ekosystem deweloperów na dużą skalę

Wzrost do 4 milionów deweloperów to fundamentalna zmiana w sposobie wykorzystywania AI. Nie jest to już niszowa społeczność badaczy i pionierów AI, lecz mainstreamowy ekosystem obejmujący wszystkie branże i regiony. Ta skala niesie zarówno szanse, jak i wyzwania. Z jednej strony, duża społeczność oznacza szybkie dzielenie się dobrymi praktykami, powstawanie narzędzi rozwiązujących wspólne problemy i coraz większą dojrzałość środowiska. Z drugiej strony, oznacza to znacznie wyższe oczekiwania wobec narzędzi deweloperskich. Użytkownicy oczekują narzędzi łatwych w obsłudze, dobrze udokumentowanych i niezawodnych w skali masowej.

Apps SDK i Agent Kit są zaprojektowane z myślą o tej skali. Oferują abstrakcje ułatwiające budowę zaawansowanych aplikacji bez potrzeby rozumienia wszystkich detali technicznych. Jednocześnie pozostawiają dość elastyczności, by zaawansowani deweloperzy mogli optymalizować rozwiązania pod własne potrzeby. Balans pomiędzy prostotą a elastycznością jest kluczowy dla narzędzi adresowanych do różnorodnej społeczności. Przyjęcie MCP jako otwartego standardu także ma tu znaczenie—daje deweloperom możliwość tworzenia integracji działających na wielu platformach, bez zamykania się w ekosystemie jednego dostawcy.

Konsekwencje tej skali wykraczają poza kwestie techniczne. Przy 4 milionach deweloperów budujących na platformie OpenAI, firma ma obowiązek zapewnić im narzędzia, dokumentację i wsparcie niezbędne do osiągania sukcesów. Dlatego na DevDay 2025 pojawiły się nie tylko ogłoszenia technologiczne, ale także nacisk na doświadczenie deweloperów. Studio podcastowe, gry arcade i instalacje artystyczne podczas wydarzenia stworzono z myślą o budowaniu angażującego środowiska do nauki i networkingu. Może się wydawać, że to detale, ale pokazują one, jak ważne jest dla OpenAI doświadczenie deweloperów, a nie tylko możliwości techniczne.

Odwrócenie integracji AI: od chatbota do platformy

Jednym z najważniejszych wniosków z DevDay 2025 jest uznanie, że relacja między aplikacjami a AI uległa fundamentalnemu odwróceniu. Przez lata model wyglądał tak: masz aplikację i dodajesz do niej chatbota. Dziś model brzmi: masz ChatGPT i osadzasz w nim aplikacje. To odwrócenie ma ogromne konsekwencje dla deweloperów budujących produkty z AI. Zamiast przyciągać użytkowników do własnej aplikacji, możesz spotkać ich tam, gdzie już są. ChatGPT stał się głównym miejscem dla milionów ludzi, a Apps SDK umożliwia tworzenie bogatych, interaktywnych doświadczeń właśnie na tej platformie.

To odwrócenie umożliwia połączenie Apps SDK i MCP. Apps SDK daje mechanizm do tworzenia bogatych doświadczeń w ChatGPT, a MCP zapewnia standaryzowany sposób łączenia tych doświadczeń z narzędziami i danymi zewnętrznymi. Wspólnie tworzą środowisko, w którym aplikacje są natywne dla ChatGPT, a deweloperzy zachowują pełną kontrolę nad doświadczeniem użytkownika. To jakościowo nowe podejście, w przeciwieństwie do wcześniejszych, gdzie integracje wydawały się „doklejone”. Przykład Canvy z keynote świetnie to ilustruje—użytkownicy mogą rozmawiać z ChatGPT o projektach graficznych i od razu korzystać z Canvy w tym samym interfejsie, nie opuszczając platformy.

Konsekwencje tego odwrócenia dotyczą też sposobu myślenia o dystrybucji i akwizycji użytkowników. Tradycyjnie zdobycie użytkownika oznaczało marketing, SEO i inne strategie pozyskiwania. Z Apps SDK dystrybucja staje się funkcją jakości doświadczenia, jakie oferujesz. Jeśli twoja aplikacja jest wartościowa w ChatGPT, użytkownicy ją znajdą i zaczną używać. To nie eliminuje potrzeby marketingu, ale zmienia charakter wyzwania. Zamiast kierować ruch na swoją stronę, budujesz doświadczenie, po które użytkownicy sami sięgną w ChatGPT. Jakość staje się więc jeszcze ważniejsza.

Ewaluacja i optymalizacja agentów AI

W miarę jak deweloperzy tworzą coraz bardziej zaawansowanych agentów, rośnie znaczenie możliwości ich ewaluacji i optymalizacji. Agent Kit oferuje szereg narzędzi w tym zakresie, ale zasady są uniwersalne. Ewaluacja powinna być systematyczna, ciągła i skupiona na metrykach istotnych dla danego zastosowania. Zamiast mierzyć tylko dokładność, warto oceniać takie wskaźniki jak satysfakcja użytkownika, wskaźnik ukończenia zadania czy jakość rozumowania agenta. Różne aplikacje będą mieć różne kryteria sukcesu, dlatego trzeba starannie przemyśleć, co naprawdę chcemy optymalizować.

Jedną z najbardziej wartościowych funkcji Agent Kit jest automatyczna optymalizacja promptów. To narzędzie wykorzystuje systematyczną ewaluację do sugerowania poprawek w promcie systemowym, pomagając rozwijać zachowanie agenta bez żmudnych prób i błędów. To szczególnie przydatne, bo ręczna optymalizacja promptów bywa czasochłonna. Automatyzacja pozwala skupić się na zagadnieniach wyższego poziomu, oddając szczegóły dopracowywania promptów narzędziu. Warto jednak pamiętać, że automatyczna optymalizacja wspiera ludzką ocenę, a nie ją zastępuje. Deweloper powinien rozumieć, co robi agent i dlaczego, nawet jeśli korzysta z automatycznych narzędzi poprawiających wydajność.

Proces ewaluacji powinien obejmować także testowanie przypadków brzegowych i sytuacji awaryjnych. Co się dzieje, gdy agent trafi na sytuację, do której nie został przygotowany? Jak radzi sobie z niejasnymi poleceniami? Co robi, gdy nie ma wystarczających danych do podjęcia decyzji? Systematyczne testowanie tych scenariuszy pozwala wykryć problemy, zanim dotkną użytkowników. To szczególnie ważne dla agentów wdrażanych w środowisku produkcyjnym, gdzie błędy mogą mieć realne konsekwencje. Funkcja gradingu śladów w Agent Kit jest tu bardzo przydatna—umożliwia dokładną analizę działania agenta w konkretnych sytuacjach i zrozumienie podejmowanych przez niego decyzji.

Przyszłość infrastruktury rozwoju AI

Patrząc w przyszłość, kierunek jest jasny: infrastruktura do tworzenia AI będzie coraz bardziej zaawansowana, dostępna i ustandaryzowana. Przyjęcie MCP jako otwartego standardu to znak, że branża zmierza w stronę interoperacyjności, odchodząc od uzależnienia od jednego dostawcy. To dobra wiadomość dla deweloperów, bo oznacza, że mogą budować na solidnych podstawach bez obaw, że inwestycje przestaną być aktualne, jeśli dostawca zmieni kierunek rozwoju. Apps SDK i Agent Kit to obecny szczyt możliwości w zakresie udostępniania rozwoju AI szerokiemu gronu deweloperów, ale to nie koniec drogi. Wraz z dojrzewaniem ekosystemu możemy spodziewać się jeszcze lepszych narzędzi do budowy, wdrażania i skalowania aplikacji AI.

Jednym z obszarów, który najprawdopodobniej szybko się rozwinie, są narzędzia do zarządzania promptami i ewaluacji. Wraz ze wzrostem liczby agentów rośnie potrzeba lepszych narzędzi do zarządzania promptami, testowania agentów i optymalizacji wydajności. Już dziś widzimy pierwsze kroki w tym kierunku, jak automatyczna optymalizacja promptów w Agent Kit, ale to dopiero początek. W przyszłości pojawią się jeszcze bardziej zaawansowane narzędzia, pomagające deweloperom zrozumieć zachowanie agentów, identyfikować problemy i optymalizować działanie. Takie narzędzia najpewniej same będą wykorzystywać uczenie maszynowe, analizując dane z milionów agentów, by sugerować poprawki i dobre praktyki.

Kolejny obszar rozwoju to bezpieczeństwo i zgodność z wartościami. Wraz z rozwojem autonomii agentów AI, kluczowe staje się zapewnienie, że działają one bezpiecznie i w zgodzie z wartościami użytkowników. To wymusi stworzenie lepszych narzędzi do określania ograniczeń, testowania niepożądanych zachowań i monitorowania agentów w produkcji. Nacisk na promptowanie jako mechanizm kodowania wartości i ograniczeń to krok w tym kierunku, ale można się spodziewać jeszcze dojrzalszych rozwiązań wraz z rozwojem branży. To obszar, w którym deweloperzy mają szczególną odpowiedzialność: muszą myśleć o konsekwencjach swoich systemów i korzystać z dostępnych narzędzi, by agenci działali odpowiedzialnie.

Praktyczne kroki dla deweloperów na start

Dla deweloperów chcących wykorzystać nowe narzędzia i możliwości, istnieje kilka praktycznych kroków na początek. Po pierwsze, warto zapoznać się z dokumentacją Apps SDK i Agent Kit. Narzędzia są zaprojektowane tak, by były dostępne, ale wymagają pewnej nauki. Poświęć czas na zrozumienie podstawowych pojęć, przejdź przez tutoriale i zbuduj prostą aplikację, by zdobyć praktyczne doświadczenie. Po drugie, dobrze przemyśl, co chcesz zbudować. Zamiast od razu porywać się na najbardziej zaawansowanego agenta, zacznij od jasnego, dobrze zdefiniowanego przypadku użycia. To ułatwi ocenę poprawności działania agenta i szybkie wprowadzanie ulepszeń.

Po trzecie, zainwestuj czas w przygotowanie promptu systemowego. To tutaj sztuka promptowania nabiera znaczenia. Napisz jasny, skoncentrowany prompt, który określa rolę i cele agenta. Przetestuj go w różnych scenariuszach i poprawiaj na podstawie wyników. Nie próbuj od razu napisać promptu idealnego—traktuj to jako proces iteracyjny, w którym stale usprawniasz na podstawie ewaluacji. Po czwarte, korzystaj z narzędzi ewaluacyjnych dostępnych w Agent Kit do systematycznego testowania agenta. Przygotuj zbiory danych obejmujące typowe i brzegowe przypadki, korzystaj z gradingu śladów, by zrozumieć, gdzie agent radzi sobie dobrze, a gdzie zawodzi. Ten proces jest kluczowy dla budowy agentów niezawodnych w produkcji.

Na koniec, angażuj się w społeczność deweloperów. Teraz miliony osób budują z użyciem tych narzędzi i dzielą się swoimi doświadczeniami, dobrymi praktykami i rozwiązaniami typowych problemów. Uczestnicz w forach, czytaj blogi, czerp z doświadczeń innych. Społeczność AI wciąż jest stosunkowo młoda, a nauka odbywa się w czasie rzeczywistym. Aktywnie uczestnicząc w tym środowisku, przyspieszysz własny rozwój i przyczynisz się do rozwoju całego ekosystemu.

Podsumowanie

Ogłoszenia z DevDay 2025 od OpenAI to ważny krok w rozwoju infrastruktury do tworzenia AI. Apps SDK, Agent Kit i przyjęcie MCP razem tworzą środowisko, w którym można budować zaawansowane aplikacje AI bez bycia badaczem AI czy ekspertem od machine learningu. Odwrócenie modelu integracji AI—od chatbotów w aplikacji do aplikacji w ChatGPT—otwiera nowe możliwości dystrybucji i dostępu do AI. Najważniejsze jednak jest uznanie, że promptowanie jest ważniejsze niż kiedykolwiek—zmienia to fundamentalnie podejście do rozwoju AI. Wraz z rozwojem autonomii agentów AI, to jakość promptów kierujących ich działaniem staje się główną dźwignią zapewniającą skuteczność i odpowiedzialność. Dla deweloperów pracujących w tej przestrzeni, kombinacja potężnych narzędzi, jasnych standardów i kwitnącej społeczności tworzy bezprecedensowe możliwości budowania wartościowych aplikacji AI, które dotrą do milionów użytkowników.