OpenAI DevDay 2025: Apps SDK, Agent Kit, MCP și de ce Prompting-ul rămâne esențial pentru succesul AI

Înțelegerea evoluției uneltelor pentru dezvoltatori AI

Trecerea de la simple endpoint-uri API la sisteme agentice sofisticate reprezintă o schimbare fundamentală în modul în care inteligența artificială este distribuită și implementată. Când OpenAI a lansat pentru prima dată API-ul său, compania a făcut o alegere deliberată de a-și deschide tehnologia către dezvoltatori din întreaga lume, recunoscând că nicio organizație nu poate aduce beneficiile AI avansate în fiecare colț al globului. Această filozofie a rămas constantă pe tot parcursul evoluției OpenAI, însă mecanismele de realizare a acestei distribuții au devenit tot mai sofisticate. Modelul API original permitea dezvoltatorilor să apeleze endpoint-uri specifice și să primească răspunsuri, dar era fundamental reactiv — dezvoltatorii trebuiau să orchestreze întregul flux de lucru singuri. Peisajul de astăzi este dramatic diferit, dezvoltatorii așteptând unelte care să permită agenți autonomi, integrări fără probleme și experiențe bogate, native platformelor unde sunt implementate.

Metricile de creștere spun o poveste convingătoare despre această evoluție. OpenAI deservește acum peste 800 de milioane de utilizatori ChatGPT activi săptămânal, făcându-l unul dintre cele mai mari site-uri la nivel global. Mai important pentru dezvoltatori, platforma sprijină acum 4 milioane de dezvoltatori care construiesc aplicații, față de 3 milioane anul trecut. Această creștere explozivă reflectă nu doar o adopție crescută, ci o schimbare fundamentală în modul în care dezvoltatorii privesc AI-ul — nu mai este o funcționalitate de nișă, ci o capabilitate de bază care poate transforma modele de business întregi. Infrastructura care sprijină acest ecosistem a trebuit să evolueze în consecință, trecând de la simple apeluri API la sisteme complexe de orchestrare care pot gestiona apeluri de instrumente, management de context și interacțiuni sofisticate cu utilizatorii.

Ce este Model Context Protocol și de ce contează

Model Context Protocol reprezintă un moment definitoriu în dezvoltarea infrastructurii AI. În loc ca OpenAI să construiască soluții proprietare pentru fiecare provocare de integrare, compania a recunoscut că un standard deschis ar aduce beneficii întregului ecosistem. MCP este practic un mod standardizat prin care aplicațiile oferă context și instrumente modelelor lingvistice mari, funcționând ca un conector universal care lucrează între diferite platforme AI și aplicații. Protocolul a fost dezvoltat inițial de Anthropic, dar decizia OpenAI de a-l adopta și integra demonstrează un angajament față de standarde deschise care depășesc interesele individuale ale companiei. Acest lucru este deosebit de semnificativ deoarece înseamnă că dezvoltatorii pot construi integrări o singură dată și le pot implementa pe mai multe platforme AI, în loc să creeze implementări separate pentru fiecare sistem.

Frumusețea MCP constă în simplitatea și generalitatea sa. În loc să ceară dezvoltatorilor să învețe modele de integrare specifice platformei, MCP oferă o interfață consistentă care funcționează indiferent dacă te conectezi la Claude, ChatGPT sau alte sisteme AI. Integrarea MCP în Agent SDK de către OpenAI, în martie 2025, a fost un moment pivotant, semnalând că firma vede acest protocol deschis ca evoluția naturală a modului în care sistemele AI ar trebui să se conecteze la instrumente și surse de date externe. Protocolul gestionează totul, de la definiții simple de instrumente la management complex de context, permițând dezvoltatorilor să se concentreze pe crearea de integrări valoroase, nu pe mecanica integrării. Prin participarea membrilor echipei, precum Nick Cooper, la comitetul de direcție MCP, OpenAI se asigură că protocolul continuă să evolueze pentru a servi comunitatea largă de dezvoltatori, răspunzând totodată nevoilor specifice ale diverselor platforme AI.

Apps SDK: Inversarea modelului de integrare AI

Timp de ani de zile, abordarea standard pentru integrarea AI în aplicații a urmat un tipar previzibil: aveai un website sau o aplicație, iar undeva într-un colț era un chatbot alimentat de AI. Apps SDK inversează fundamental această relație. Acum, ChatGPT devine interfața principală, iar aplicațiile sunt încorporate în aceasta ca experiențe interactive bogate. Această inversare este mai mult decât o schimbare cosmetică — reprezintă o transformare profundă a modului în care utilizatorii interacționează cu AI-ul și a modului în care dezvoltatorii gândesc distribuția. În loc să încerci să aduci utilizatorii la website-ul sau aplicația ta, poți să îi întâlnești direct acolo unde sunt deja: în ChatGPT, care a devenit destinația principală pentru milioane de oameni ce caută informații, asistență și soluții.

Apps SDK se bazează direct pe MCP, permițând dezvoltatorilor să creeze aplicații care par native pentru ChatGPT, păstrând totodată controlul complet asupra experienței utilizatorului. Aceasta este o diferență crucială față de sistemele anterioare de pluginuri, criticate pentru limitarea controlului dezvoltatorilor. Cu Apps SDK, companii precum Canva pot crea experiențe care arată și se simt ca Canva, cu componente UI personalizate și design coerent cu brandul, dar care sunt accesibile direct în ChatGPT. Utilizatorii pot discuta cu AI-ul, primi recomandări și apoi interacționa cu aplicația integrată fără a părăsi interfața ChatGPT. Această integrare perfectă este posibilă pentru că Apps SDK oferă dezvoltatorilor instrumente pentru a defini componente UI personalizate, a gestiona starea și a crea experiențe care par extensii naturale ale ChatGPT, nu funcționalități „lipite”.

Învățăturile din iterațiile anterioare sunt evidente în designul Apps SDK. Când OpenAI a lansat plugin-urile în martie 2023, dezvoltatorii au transmis că doresc mai mult control asupra modului în care apar și funcționează integrările lor în ChatGPT. Compania a ascultat, iar Apps SDK este rezultatul acestui feedback. Acum, dezvoltatorii pot controla întreaga experiență, de la cum apare aplicația până la modul în care funcționează în mediul ChatGPT. Această trecere de la integrarea bazată pe instrumente la integrarea bazată pe experiență este esențială mai ales pentru companiile care au investit mult în brand și experiența utilizatorului — nu mai trebuie să facă compromisuri pentru a ajunge la baza masivă de utilizatori ChatGPT.

Agent Kit: Democratizarea dezvoltării AI autonome

Agent Kit reprezintă cea mai ambițioasă încercare OpenAI de până acum de a democratiza dezvoltarea sistemelor AI autonome. Lansat la DevDay 2025, Agent Kit oferă dezvoltatorilor un set complet de instrumente pentru a construi agenți care pot realiza sarcini complexe, în mai mulți pași, cu intervenție umană minimă. Setul include API-uri special proiectate pentru aplicații agentice, capabilități de evaluare pentru testarea comportamentului agenților și integrare cu MCP pentru conectarea la instrumente și date externe. Ce face Agent Kit deosebit de important este faptul că reduce bariera de intrare pentru construirea de agenți sofisticați — dezvoltatorii nu mai trebuie să fie cercetători AI sau experți în prompt engineering pentru a crea agenți eficienți.

Agent Kit conține mai multe componente critice care lucrează împreună pentru a permite dezvoltarea de agenți. Agents API permite dezvoltatorilor să definească comportamentul agenților, instrumentele la care au acces și modul de gestionare a diverselor scenarii. Capabilitățile de evaluare permit testarea sistematică a agenților, folosind seturi de date și notare de traseu pentru a înțelege unde au succes și unde eșuează. Optimizarea automată a prompturilor ajută la rafinarea prompturilor de sistem fără încercări manuale repetate. Integrarea cu terți permite conectarea agenților la instrumente și servicii existente, creând fluxuri de lucru care traversează mai multe sisteme. Împreună, aceste componente creează un mediu în care dezvoltatorii se pot concentra pe ce vor să facă agenții, nu pe detaliile tehnice ale funcționării acestora.

Semnificația Agent Kit depășește capabilitățile tehnice. Oferind un set standardizat de instrumente, OpenAI transmite că dezvoltarea de agenți autonomi ar trebui să fie la fel de accesibilă ca dezvoltarea aplicațiilor tradiționale. Această democratizare are implicații profunde pentru modul în care AI-ul va fi distribuit în industrii. Companiile care înainte aveau nevoie de experți AI pot folosi acum Agent Kit pentru a construi agenți ce gestionează relații clienți, analiză de date, creare de conținut și multe alte sarcini. Kit-ul elimină mult din complexitate, astfel încât dezvoltatorii se pot concentra pe logică de business și experiența utilizatorului, nu pe mecanica AI-ului.

FlowHunt și viitorul automatizării fluxurilor AI

În acest peisaj în continuă evoluție al uneltelor și cadrelor AI, platforme precum FlowHunt devin infrastructură esențială pentru dezvoltatori și echipe care construiesc cu aceste noi capabilități. FlowHunt recunoaște că, deși instrumente precum Apps SDK, Agent Kit și MCP oferă blocurile de construcție pentru aplicații AI, dezvoltatorii au totuși nevoie de o platformă unificată pentru a orchestra, monitoriza și optimiza aceste fluxuri de lucru. FlowHunt se integrează cu uneltele și protocoalele AI moderne, permițând dezvoltatorilor să construiască fluxuri AI complexe fără a gestiona sisteme disparate. Prin oferirea unei platforme centralizate de management, FlowHunt permite dezvoltatorilor să se concentreze pe crearea de valoare, nu pe administrarea infrastructurii.

Abordarea platformei se aliniază perfect cu filosofia Apps SDK și Agent Kit — oferind instrumente care elimină complexitatea, dar mențin flexibilitatea și controlul. FlowHunt permite echipelor să definească fluxuri care implică mai multe modele AI, să se integreze cu servicii externe prin MCP și să monitorizeze performanța pe tot portofoliul de aplicații AI. Acest lucru devine deosebit de valoros pe măsură ce organizațiile își extind inițiativele AI, trecând de la cazuri unice la implementări enterprise. Integrarea FlowHunt cu aceste standarde emergente asigură că dezvoltatorii pot construi pe baze solide, menținând flexibilitatea de a se adapta pe măsură ce peisajul AI evoluează.

De ce prompting-ul este mai important ca niciodată

Poate cea mai importantă concluzie de la DevDay 2025 este recunoașterea faptului că prompting-ul — arta și știința de a instrui sistemele AI — a devenit mai esențial ca niciodată. Pe măsură ce agenții AI devin mai autonomi și capabili, calitatea prompturilor care îi ghidează le determină direct eficiența, fiabilitatea și alinierea la intențiile utilizatorilor. Acesta este o schimbare fundamentală în modul în care dezvoltatorii ar trebui să abordeze dezvoltarea AI. În primele zile ale modelelor lingvistice mari, prompting-ul era tratat adesea ca o preocupare secundară, rezolvată prin încercări și erori. Astăzi, prompting-ul este o preocupare de prim rang, care merită aceeași rigoare și atenție ca ingineria software tradițională.

Motivul pentru care prompting-ul a devenit atât de critic își are rădăcinile în modul de funcționare al agenților AI moderni. Spre deosebire de software-ul tradițional, care urmează instrucțiuni explicite codificate, agenții AI interpretează instrucțiuni în limbaj natural și iau decizii pe baza acestei interpretări. Calitatea interpretării depinde aproape în totalitate de claritatea, specificitatea și completitudinea promptului. Un prompt de sistem bine construit poate ghida un agent să ia decizii bune în mod constant, să gestioneze cazuri limită cu grație și să rămână aliniat la intențiile utilizatorului chiar și în situații noi. În schimb, un prompt slab poate duce la comportamente imprevizibile, halucinații și eșecuri greu de depistat pentru că provin din interpretarea ambiguă a instrucțiunilor.

Prompting-ul eficient pentru agenți AI presupune atenție la câteva dimensiuni cheie. În primul rând, claritatea este esențială — prompturile de sistem trebuie să folosească un limbaj simplu și direct, la nivelul potrivit de abstractizare. În loc să încerci să fii exhaustiv, prompturile eficiente se concentrează pe cele mai importante constrângeri și comportamente. În al doilea rând, contextul contează enorm. Agenții trebuie să înțeleagă nu doar ce trebuie să facă, ci și de ce și în ce limite. În al treilea rând, exemplele sunt de neprețuit. Oferirea de exemple concrete de comportament dorit ajută agenții să recunoască tipare și să le aplice în situații noi. În final, rafinarea iterativă este esențială. Chiar și prompturile bine concepute pot fi îmbunătățite prin testare sistematică și evaluare, folosind instrumente precum cele din Agent Kit pentru a identifica succesele și eșecurile.

Importanța prompting-ului depășește corectitudinea tehnică. Prompturile de sistem sunt și mecanismul prin care dezvoltatorii pot codifica linii directoare etice, constrângeri de siguranță și valori în agenții AI. Prin conceperea atentă a prompturilor, dezvoltatorii pot defini procese care asigură utilizarea responsabilă a AI, nu doar optimizarea pentru metrici înguste ce pot duce la consecințe neintenționate. Prompting-ul devine astfel nu doar o abilitate tehnică, ci și o responsabilitate critică pentru oricine construiește sisteme AI. Pe măsură ce agenții AI devin mai autonomi și capabili, prompturile care îi ghidează devin tot mai importante pentru a garanta că sistemele AI acționează benefic și aliniat la valorile umane.

Construirea de agenți AI eficienți: Perspective practice

Implicarea practică a acestor dezvoltări este semnificativă pentru dezvoltatorii de orice nivel. Construirea de agenți AI eficienți necesită o abordare sistematică care combină cunoașterea tehnică cu atenție la prompting și evaluare. Primul pas este să definești clar ce vrei să facă agentul tău. Poate părea evident, dar mulți dezvoltatori încep implementarea fără a gândi complet obiectivele, constrângerile și criteriile de succes ale agentului. Scrierea unor specificații clare pentru comportamentul agentului face ca tot ce urmează să fie mai ușor. Ce decizii ar trebui să ia agentul? Ce instrumente ar trebui să aibă la dispoziție? Ce să facă în situații ambigue? Aceste întrebări ar trebui clarificate înainte de a scrie o linie de cod.

După specificații clare, urmează crearea promptului de sistem. Aici intervine arta prompting-ului. Promptul trebuie să comunice clar rolul agentului, obiectivele și constrângerile. Trebuie să ofere exemple de comportament dorit și să explice cum să gestioneze cazurile limită. În loc să fie exhaustiv, concentrează-te pe comportamentele cele mai importante și lasă antrenamentul agentului să acopere restul. Mulți dezvoltatori greșesc scriind prompturi lungi și complicate, încercând să acopere toate scenariile posibile. În practică, prompturile mai scurte și concentrate funcționează mai bine, fiind mai ușor de înțeles și aplicat constant de către agent.

Al treilea pas este evaluarea sistematică. Agent Kit oferă instrumente în acest sens, dar principiul se aplică indiferent de uneltele folosite. Testează agentul în diverse scenarii, atât tipice cât și limite. Folosește seturi de date pentru evaluare sistematică și notare de traseu pentru a înțelege succesele și eșecurile agentului. Evaluarea nu este o activitate singulară — ar trebui să fie continuă, pe măsură ce rafinezi agentul și contextul se schimbă. Prin tratarea evaluării ca o preocupare principală, poți identifica probleme devreme și îmbunătăți constant performanța agentului. Această abordare iterativă este diferită de dezvoltarea software clasică, unde scrii codul o dată și apoi îl menții. Cu agenții AI, rafinarea continuă bazată pe evaluare este esențială pentru calitate.

Ecosistemul dezvoltatorilor la scară

Creșterea la 4 milioane de dezvoltatori reprezintă o schimbare fundamentală în modul în care AI-ul este implementat. Nu mai este vorba despre o comunitate de nișă a cercetătorilor AI și a primilor adoptați — este un ecosistem mainstream, care acoperă toate industriile și geografii. Această scară aduce atât oportunități, cât și provocări. Pe partea de oportunități, comunitatea mare înseamnă împărtășirea bunelor practici, construirea de unelte pentru probleme comune și o sofisticare tot mai mare a ecosistemului. Pe partea de provocări, această scară înseamnă că standardul de calitate pentru unelte a crescut enorm. Dezvoltatorii se așteaptă la unelte ușor de folosit, bine documentate și fiabile la scară.

Apps SDK și Agent Kit sunt proiectate cu această scară în minte. Oferă abstracții care fac ușoară construirea de aplicații sofisticate fără a înțelege toată complexitatea de dedesubt. În același timp, lasă destulă flexibilitate pentru personalizare avansată și optimizare pentru cazuri particulare. Acest echilibru între simplitate și flexibilitate este crucial pentru unelte care trebuie să deservească o comunitate diversă. Adoptarea MCP ca standard deschis este și ea importantă pentru scalare — înseamnă că dezvoltatorii pot construi integrări ce funcționează pe mai multe platforme, nu doar într-un ecosistem de vendor.

Implicațiile acestei scări depășesc aspectele tehnice. Cu 4 milioane de dezvoltatori pe platforma OpenAI, compania are responsabilitatea de a le oferi unelte, documentație și suport pentru succes. De aceea, DevDay 2025 a inclus nu doar anunțuri tehnice, ci și accent pe experiența dezvoltatorului. Studioul de podcast de la eveniment, jocurile arcade și instalațiile de artă au fost concepute pentru a crea un mediu atractiv în care dezvoltatorii să învețe, să facă networking și să se simtă valorizați. Aceste detalii, deși pot părea minore, reflectă recunoașterea că experiența dezvoltatorului este la fel de importantă ca abilitățile tehnice pentru un ecosistem sănătos.

Inversarea integrării AI: de la chatbot la platformă

Una dintre cele mai profunde concluzii de la DevDay 2025 este recunoașterea faptului că relația dintre aplicații și AI s-a inversat fundamental. Ani la rând, modelul era: ai o aplicație și adaugi un chatbot AI. Acum, modelul este: ai ChatGPT și integrezi aplicații în acesta. Această inversare are implicații uriașe pentru modul în care dezvoltatorii ar trebui să abordeze construirea de produse AI. În loc să încerci să atragi utilizatorii la aplicația ta, îi poți întâlni direct unde sunt. ChatGPT a devenit destinația principală pentru milioane de oameni, iar Apps SDK face posibilă crearea de experiențe interactive bogate direct în acea platformă.

Această inversare este posibilă datorită combinației dintre Apps SDK și MCP. Apps SDK oferă mecanismul pentru experiențe bogate în ChatGPT, iar MCP oferă standardizarea conectării acestor experiențe la instrumente și date externe. Împreună, creează un mediu în care dezvoltatorii pot construi aplicații care par native pentru ChatGPT, păstrând totodată controlul complet asupra experienței utilizatorului. Este fundamental diferit față de abordările anterioare, unde integrările păreau adăugate peste ChatGPT, nu parte integrantă. Exemplul Canva din keynote ilustrează perfect acest lucru — utilizatorii pot discuta cu ChatGPT despre idei de design, apoi pot interacționa cu Canva direct în ChatGPT, fără a părăsi platforma.

Implicațiile acestei inversări se extind la modul în care dezvoltatorii ar trebui să abordeze distribuția și achiziția de utilizatori. Tradițional, atragerea utilizatorilor la aplicație presupunea marketing, SEO și alte strategii. Cu Apps SDK, distribuția devine o funcție a construirii unei experiențe valoroase pe care utilizatorii o doresc. Dacă aplicația ta aduce plusvaloare în ChatGPT, utilizatorii o vor descoperi și folosi. Nu elimină total nevoia de marketing, dar schimbă natura provocării. În loc să aduci trafic pe site, construiești o experiență pe care utilizatorii vor dori să o folosească în ChatGPT. Este o cale mai directă către utilizatori, dar calitatea experienței devine chiar mai critică.

Evaluarea și optimizarea agenților AI

Pe măsură ce dezvoltatorii construiesc agenți tot mai sofisticați, abilitatea de a-i evalua și optimiza devine esențială. Agent Kit conține mai multe instrumente pentru acest scop, însă principiile se aplică indiferent de uneltele folosite. Evaluarea trebuie să fie sistematică, continuă și axată pe metrici relevanți pentru cazul tău de utilizare. Nu doar acuratețea contează, ci și satisfacția utilizatorului, rata de finalizare a sarcinilor și calitatea raționamentului agentului. Aplicațiile diferite vor avea metrici de succes diferite, deci este important să gândești cu atenție la ce vrei să optimizezi.

Una dintre cele mai valoroase funcții din Agent Kit este optimizarea automată a prompturilor. Acest instrument folosește evaluarea sistematică pentru a sugera îmbunătățiri ale promptului de sistem, ajutând la rafinarea comportamentului agentului fără încercări manuale obositoare. Este deosebit de util pentru că optimizarea prompturilor manual poate fi anevoioasă și consumatoare de timp. Automatizarea acestui proces permite dezvoltatorilor să se concentreze pe aspecte superioare, în timp ce unealta se ocupă de detaliile optimizării. Totuși, este important de reținut că optimizarea automată este un sprijin pentru judecata umană, nu un înlocuitor. Dezvoltatorii trebuie să înțeleagă în continuare ce fac agenții lor și de ce, chiar dacă folosesc instrumente automate pentru optimizare.

Procesul de evaluare ar trebui să includă și testarea cazurilor limită și a modurilor de eșec. Ce se întâmplă când agentul întâlnește o situație pentru care nu a fost antrenat? Cum gestionează cererile ambigue? Ce face când nu are suficiente informații pentru o decizie? Testând sistematic aceste scenarii poți identifica probleme înainte să afecteze utilizatorii. Este esențial pentru agenții lansați în producție unde eșecurile pot avea consecințe reale. Funcția de notare a traseului din Agent Kit este valoroasă pentru acest scop — îți permite să examinezi exact ce a făcut agentul în anumite scenarii și de ce a luat acele decizii.

Viitorul infrastructurii de dezvoltare AI

Privind înainte, traiectoria este clară: infrastructura de dezvoltare AI va deveni tot mai sofisticată, accesibilă și standardizată. Adoptarea MCP ca standard deschis arată că industria se îndreaptă spre interoperabilitate și renunță la blocarea de vendor. Este benefic pentru dezvoltatori, pentru că pot construi pe baze solide fără grija că investițiile vor deveni inutile dacă un anumit vendor își schimbă direcția. Apps SDK și Agent Kit reprezintă stadiul actual de dezvoltare pentru a face AI-ul accesibil dezvoltatorilor obișnuiți, dar nu sunt finalul poveștii. Odată cu maturizarea ecosistemului, vor apărea unelte și mai sofisticate pentru construirea, lansarea și scalarea aplicațiilor AI.

Un domeniu care va vedea probabil dezvoltări majore este cel al uneltelor pentru prompting și evaluare. Pe măsură ce tot mai mulți dezvoltatori construiesc agenți, nevoia de instrumente mai bune pentru gestionarea prompturilor, testarea agenților și optimizarea performanței va deveni tot mai acută. Deja vedem începutul acestui trend cu funcții precum optimizarea automată a prompturilor în Agent Kit, dar acesta este doar începutul. În viitor, ne putem aștepta la instrumente care ajută dezvoltatorii să înțeleagă comportamentul agenților, să identifice problemele și să optimizeze performanța. Aceste instrumente vor utiliza probabil machine learning, analizând date de la milioane de agenți pentru a sugera îmbunătățiri și a identifica bune practici.

Un alt domeniu de dezvoltare va fi cel al siguranței și alinierii. Pe măsură ce agenții AI devin mai autonomi și capabili, asigurarea faptului că acționează în moduri sigure și aliniate la valorile umane devine tot mai importantă. Acest lucru va stimula dezvoltarea unor instrumente mai bune pentru specificarea constrângerilor, testarea comportamentelor neintenționate și monitorizarea agenților în producție. Accentul pus pe prompting ca mecanism de codificare a valorilor și constrângerilor este un pas în această direcție, dar vor apărea abordări mai sofisticate pe măsură ce domeniul evoluează. Este un domeniu unde dezvoltatorii au responsabilitatea de a reflecta cu atenție la implicațiile sistemelor create și de a folosi instrumentele disponibile pentru a garanta comportamentul responsabil al agenților.

Pași practici pentru dezvoltatorii care pornesc la drum

Pentru dezvoltatorii care doresc să profite de aceste instrumente și capabilități noi, există câțiva pași practici de urmat. În primul rând, familiarizează-te cu documentația Apps SDK și Agent Kit. Aceste instrumente sunt concepute să fie accesibile, dar necesită învățare. Acordă timp pentru a înțelege conceptele de bază, parcurge tutorialele și construiește o aplicație simplă pentru experiență practică. În al doilea rând, gândește-te cu atenție la ce vrei să construiești. În loc să încerci să faci cel mai sofisticat agent posibil, începe cu un caz de utilizare clar și bine definit. Astfel vei putea evalua mai ușor dacă agentul funcționează corect și vei putea itera îmbunătățiri.

În al treilea rând, investește timp în crearea promptului de sistem. Aici arta prompting-ului este critică. Scrie un prompt clar, concentrat, care să comunice rolul și obiectivele agentului. Testează-l în diverse scenarii și rafinează-l în funcție de rezultate. Nu încerca să fie perfect din prima — tratează-l ca pe un proces iterativ, de îmbunătățire continuă pe baza evaluării. În al patrulea rând, folosește instrumentele de evaluare din Agent Kit pentru a testa sistematic agentul. Creează seturi de date care acoperă scenarii tipice și limită și folosește notarea traseului pentru a identifica succesele și eșecurile agentului. Acest proces de evaluare este esențial pentru a construi agenți fiabili în producție.

În final, implică-te în comunitatea dezvoltatorilor. Sunt acum milioane de dezvoltatori care construiesc cu aceste instrumente și mulți împărtășesc experiențe, bune practici și soluții la probleme comune. Participă la forumuri, citește bloguri și învață din experiența altora. Comunitatea dezvoltatorilor AI este încă tânără și se învață mult în timp real. Prin implicare, poți accelera propria învățare și contribui la cunoașterea colectivă care va ajuta întregul ecosistem să se maturizeze.

Concluzie

Anunțurile OpenAI de la DevDay 2025 reprezintă o piatră de hotar în evoluția infrastructurii de dezvoltare AI. Apps SDK, Agent Kit și adoptarea MCP creează împreună un mediu în care dezvoltatorii pot construi aplicații AI sofisticate fără a fi cercetători AI sau experți în machine learning. Inversarea modelului de integrare AI — de la chatbot-în-aplicație la aplicație-în-ChatGPT — deschide noi posibilități pentru distribuția și accesul AI. Cel mai important, recunoașterea faptului că prompting-ul este mai important ca niciodată reflectă o schimbare fundamentală în abordarea dezvoltării AI. Pe măsură ce agenții devin mai autonomi și capabili, calitatea prompturilor devine principalul levier pentru a asigura comportament eficient și responsabil. Pentru dezvoltatorii din acest domeniu, combinația dintre unelte puternice, standarde clare și o comunitate înfloritoare creează oportunități fără precedent de a construi aplicații AI valoroase pentru milioane de utilizatori.