OpenAI DevDay 2025: Apps SDK, Agent Kit, MCP a prečo je promptovanie stále kľúčom k úspechu AI

Ako sa vyvíjali nástroje pre AI vývojárov

Cesta od jednoduchých API endpointov k sofistikovaným agentickým systémom predstavuje zásadný posun v nasadzovaní a distribúcii umelej inteligencie. Keď OpenAI spustilo svoje prvé API, rozhodlo sa otvoriť technológiu vývojárom po celom svete, pretože žiadna organizácia by sama nedokázala rozšíriť výhody AI všade. Táto filozofia pretrváva, no mechanizmy distribúcie sa stali oveľa sofistikovanejšími. Pôvodný API model umožňoval vývojárom volať konkrétne endpointy a dostávať odpovede, ale bol v podstate reaktívny – celý workflow si museli orchestrátori zabezpečiť sami. Dnešné prostredie je dramaticky iné: vývojári očakávajú nástroje umožňujúce autonómnych agentov, bezproblémové integrácie a bohaté používateľské zážitky, ktoré pôsobia nativne na platformách, kde sú nasadené.

Rastové metriky hovoria jasnou rečou. OpenAI dnes obsluhuje viac ako 800 miliónov týždenne aktívnych používateľov ChatGPT, čo z nej robí jednu z najväčších webstránok na svete. Pre vývojárov je ešte dôležitejšie, že platforma už podporuje 4 milióny vývojárov, ktorí na nej budujú aplikácie – nárast z 3 miliónov v predchádzajúcom roku. Tento prudký rast odráža nielen zvýšené prijatie AI, ale aj zásadnú zmenu v pohľade vývojárov na AI – už to nie je len zaujímavá funkcia do existujúcich produktov, ale základná schopnosť, ktorá dokáže meniť celé biznis modely. Tomu sa musela prispôsobiť aj infraštruktúra – od jednoduchých API volaní až po komplexné systémy na orchestráciu, správu kontextu a pokročilé interakcie s používateľom.

Čo je Model Context Protocol a prečo je dôležitý

Model Context Protocol predstavuje zlomový moment vo vývoji AI infraštruktúry. Namiesto toho, aby OpenAI budovalo proprietárne riešenia pre každý integračný problém, rozhodlo sa, že otvorený štandard bude prínosom pre celý ekosystém. MCP je v podstate štandardizovaný spôsob, ako aplikácie poskytujú kontext a nástroje veľkým jazykovým modelom – funguje ako univerzálny konektor použiteľný naprieč AI platformami a aplikáciami. Protokol bol pôvodne vyvinutý spoločnosťou Anthropic, no rozhodnutie OpenAI prijať a integrovať ho demonštruje záväzok k otvoreným štandardom, ktoré presahujú záujmy jednotlivých firiem. To je obzvlášť dôležité, lebo vývojári môžu budovať integrácie raz a nasadzovať ich na viacerých AI platformách, namiesto vytvárania separátnych implementácií pre každý systém.

Krása MCP spočíva v jeho jednoduchosti a univerzálnosti. Vývojári sa nemusia učiť špecifické integračné vzory pre každú platformu – MCP poskytuje konzistentné rozhranie, ktoré funguje, či už sa pripájate na Claude, ChatGPT alebo iné AI systémy. Integrácia MCP do Agent SDK v marci 2025 bola kľúčovým momentom, ktorý signalizoval, že OpenAI vníma tento otvorený protokol ako prirodzený vývoj spôsobu, akým by mali AI systémy komunikovať s externými nástrojmi a dátovými zdrojmi. Protokol zvláda všetko od jednoduchého definovania nástrojov až po komplexnú správu kontextu, takže vývojári sa môžu sústrediť na hodnotné integrácie namiesto zápasenia s technickými detailmi. Účasť členov tímu, ako je Nick Cooper, v riadiacom výbore MCP zaručuje ďalší rozvoj protokolu v prospech celej vývojárskej komunity aj špecifických potrieb jednotlivých AI platforiem.

Apps SDK: Obrátenie modelu AI integrácie

Roky bol štandardný spôsob integrácie AI do aplikácií predvídateľný: mali ste web alebo aplikáciu a niekde v rohu bol chatbot poháňaný AI. Apps SDK tento vzťah zásadne obracia. Teraz sa ChatGPT stáva hlavným rozhraním a aplikácie sú doň vkladané ako bohaté, interaktívne zážitky. Toto nie je len kozmetická zmena – ide o zásadný posun v spôsobe, ako používatelia interagujú s AI a ako vývojári premýšľajú o distribúcii. Namiesto snahy priviesť používateľov na váš web či aplikáciu môžete byť priamo tam, kde už sú – v ChatGPT, ktorý sa stal primárnym miestom pre milióny ľudí hľadajúcich informácie, pomoc a riešenia.

Apps SDK stavia priamo na MCP a umožňuje vývojárom vytvárať aplikácie, ktoré pôsobia nativne v ChatGPT a zároveň si zachovávajú plnú kontrolu nad používateľskou skúsenosťou. To je zásadný rozdiel oproti starším plugin systémom, ktoré boli kritizované za obmedzenú kontrolu vývojárov. S Apps SDK môžu firmy ako Canva vytvárať zážitky, ktoré vyzerajú a pôsobia ako Canva – vrátane vlastných UI komponentov a dizajnu v súlade so značkou – a pritom sú dostupné priamo v ChatGPT. Používatelia môžu chatovať s AI, dostať odporúčania a následne interagovať s vloženou aplikáciou bez opustenia rozhrania ChatGPT. Takáto bezproblémová integrácia je možná preto, že Apps SDK dáva vývojárom nástroje na definovanie vlastných UI, správu stavu a tvorbu zážitkov, ktoré pôsobia ako prirodzené rozšírenie ChatGPT, nie ako pridaný doplnok.

Poučenie z predchádzajúcich iterácií je zrejmé v dizajne Apps SDK. Keď OpenAI v marci 2023 spustilo pluginy, vývojári požadovali väčšiu kontrolu nad tým, ako integrácie vyzerajú a fungujú v ChatGPT. Firma si tieto pripomienky osvojila a Apps SDK je vyústením tohto spätnoväzbového cyklu. Vývojári teraz ovládajú celý zážitok – od vzhľadu aplikácie až po jej fungovanie v ChatGPT. Tento posun od integrácie na báze nástrojov k integrácii na báze zážitku je mimoriadne dôležitý pre firmy, ktoré investovali do svojej značky a UX – už nemusia robiť kompromisy, aby sa dostali k obrovskému používateľskému základu ChatGPT.

Agent Kit: Demokracia vo vývoji autonómnych AI agentov

Agent Kit je zatiaľ najambicióznejším pokusom OpenAI o demokratizáciu vývoja autonómnych AI systémov. Predstavený na DevDay 2025, poskytuje vývojárom komplexnú sadu nástrojov pre tvorbu agentov, ktorí zvládnu zložité, viacstupňové úlohy s minimálnou intervenciou človeka. Toolkit zahŕňa API špeciálne navrhnuté pre agentické aplikácie, hodnotiace nástroje na testovanie správania agentov, aj integráciu s MCP na prepojenie s externými nástrojmi a dátami. Význam Agent Kit spočíva v znížení bariér – vývojári už nemusia byť AI výskumníci či mať hlboké znalosti promptovania, aby vytvorili efektívnych agentov.

Agent Kit obsahuje niekoľko kľúčových komponentov, ktoré spolu umožňujú vývoj agentov. Agents API umožňuje vývojárom definovať správanie agentov, ich dostupné nástroje a spôsob riešenia rôznych scenárov. Hodnotiace nástroje umožňujú systematicky testovať agentov pomocou datasetov a trace gradingu pre pochopenie úspechov a zlyhaní. Automatizovaná optimalizácia promptov pomáha zlepšovať systémové prompty bez manuálneho skúšania. Integrácie tretích strán zas umožňujú prepojiť agentov s existujúcimi nástrojmi a službami a vytvárať workflowy naprieč systémami. Tieto komponenty vytvárajú prostredie, kde sa vývojári môžu sústrediť na definovanie cieľov agenta namiesto technických detailov fungovania.

Význam Agent Kit presahuje len technické možnosti. Poskytnutím štandardizovaných nástrojov dáva OpenAI najavo, že tvorba autonómnych agentov by mala byť rovnako dostupná ako tvorba tradičných aplikácií. Táto demokratizácia má zásadné dôsledky pre nasadenie AI v praxi. Firmy, ktoré by predtým museli najímať špecialistov na AI, môžu teraz pomocou Agent Kit vyvinúť agentov na zákaznícky servis, analýzu dát, tvorbu obsahu a iné úlohy. Nástroje abstrahujú väčšinu zložitostí, takže vývojári sa môžu sústrediť na biznis logiku a UX, nie na AI technikálie.

FlowHunt a budúcnosť automatizácie AI workflowov

V tomto meniacom sa prostredí AI nástrojov a frameworkov sa platformy ako FlowHunt stávajú nevyhnutnou infraštruktúrou pre vývojárov a tímy, ktoré chcú využiť nové možnosti. FlowHunt si uvedomuje, že hoci Apps SDK, Agent Kit a MCP poskytujú stavebné kamene pre AI aplikácie, vývojári stále potrebujú jednotnú platformu na orchestráciu, monitoring a optimalizáciu workflowov. FlowHunt sa integruje s modernými AI nástrojmi a protokolmi, takže umožňuje budovať komplexné AI workflowy bez správy viacerých nesúvisiacich systémov. Vďaka centralizovanému workflow manažmentu sa vývojári môžu sústrediť na tvorbu hodnoty, nie na správu infraštruktúry.

Prístup platformy je v súlade s filozofiou Apps SDK a Agent Kit – poskytovať nástroje, ktoré abstrahujú zložitosť, ale zachovávajú flexibilitu a kontrolu. FlowHunt umožňuje tímom definovať workflowy naprieč viacerými AI modelmi, integrovať sa s externými službami cez MCP a monitorovať výkon naprieč portfóliom AI aplikácií. To je obzvlášť hodnotné pre organizácie, ktoré škálujú AI iniciatívy z jedného prípadu použitia na celopodnikové nasadenie. Integrácia FlowHunt s týmito otvorenými štandardmi zaručuje, že vývojári môžu stavať na stabilných základoch a pritom si zachovať flexibilitu prispôsobiť sa ďalšiemu vývoju AI.

Prečo je promptovanie dôležitejšie než kedykoľvek predtým

Najdôležitejším poznatkom z DevDay 2025 je uvedomenie si, že promptovanie – umenie a veda o inštruovaní AI systémov – je dnes kľúčové. S rastúcou autonómiou a schopnosťami AI agentov kvalita promptov, ktoré ich riadia, priamo určuje ich efektivitu, spoľahlivosť a súlad so zámermi používateľa. Je to zásadná zmena v prístupe k vývoju AI. V začiatkoch veľkých jazykových modelov bolo promptovanie často druhoradé a riešilo sa pokusmi a omylmi. Dnes je promptovanie prvotriednou disciplínou, ktorá si zaslúži rovnakú dôslednosť ako tradičné softvérové inžinierstvo.

Dôvod, prečo sa promptovanie stalo tak kritickým, spočíva v tom, ako moderní AI agenti fungujú. Na rozdiel od tradičného softvéru, ktorý sa riadi explicitným kódom, AI agenti interpretujú inštrukcie v prirodzenom jazyku a rozhodujú sa na základe ich pochopenia. Kvalita tejto interpretácie závisí takmer výlučne od jasnosti, konkrétnosti a úplnosti promptu. Dobre vytvorený systémový prompt môže agenta viesť k konzistentne správnym rozhodnutiam, zvládaniu okrajových prípadov a zachovaniu súladu so zámerom používateľa aj v nových situáciách. Naopak, zle napísaný prompt môže viesť k nepredvídateľnému správaniu, halucináciám a chybám, ktoré sa ťažko diagnostikujú, lebo vyplývajú z interpretácie nejednoznačných inštrukcií.

Efektívne promptovanie agentov si vyžaduje uvažovať o viacerých dimenziách. Po prvé, absolútna jasnosť – systémové prompty by mali využívať jednoduchý, priamy jazyk na prezentáciu myšlienok na správnej úrovni abstrakcie. Namiesto snahy byť komplexný sa efektívne prompty sústreďujú na najdôležitejšie obmedzenia a správania. Po druhé, mimoriadne dôležitý je kontext. Agenti musia chápať nielen čo majú robiť, ale aj prečo a v akých hraniciach. Po tretie, príklady sú neoceniteľné. Poskytnutím konkrétnych príkladov želaného správania pomáhate agentom pochopiť vzory a preniesť ich na nové situácie. Napokon, nevyhnutná je iteratívna optimalizácia. Aj dobre navrhnuté prompty sa dajú zlepšovať systematickým testovaním a hodnotením, napríklad s nástrojmi ako Agent Kit pre identifikáciu úspechov a zlyhaní agentov.

Význam promptovania presahuje len technickú správnosť. Systémové prompty sú aj mechanizmom na zakódovanie etických princípov, bezpečnostných obmedzení a hodnôt do AI agentov. Precíznym tvorbou promptov môžu vývojári definovať procesy, ktoré zaručujú zodpovedné a uvážené používanie AI namiesto optimalizácie pre úzke metriky s rizikom neželaných následkov. Promptovanie je preto nielen technická zručnosť, ale aj kľúčová zodpovednosť každého, kto buduje AI systémy. S rastúcou autonómiou a schopnosťami AI agentov je prompt hlavnou pákou na zabezpečenie efektívneho a zodpovedného správania AI.

Ako budovať efektívnych AI agentov: Praktické poznatky

Praktické dôsledky týchto zmien sú významné pre vývojárov na všetkých úrovniach. Budovanie efektívnych AI agentov si vyžaduje systematický prístup spájajúci technické znalosti s dôkladným promptovaním a hodnotením. Prvým krokom je jasne si definovať, čo má agent robiť. To sa môže zdať samozrejmé, ale mnohí vývojári sa vrhajú do implementácie bez úplného premyslenia cieľov, obmedzení a kritérií úspechu. Investícia do napísania jasnej špecifikácie správania agenta všetko následne zjednoduší. Aké rozhodnutia má agent robiť? Aké nástroje by mal mať k dispozícii? Ako má postupovať v nejednoznačných situáciách? Tieto otázky si treba zodpovedať ešte pred napísaním prvého riadku kódu.

Po jasnej špecifikácii nasleduje tvorba systémového promptu. Tu je umenie promptovania zásadné. System prompt by mal jasne komunikovať rolu agenta, jeho ciele a obmedzenia. Mal by obsahovať príklady želaného správania a vysvetliť, ako má agent riešiť okrajové prípady. Namiesto snahy byť vyčerpávajúci sa sústreďte na najdôležitejšie správania a zvyšok nechajte na tréning agenta. Mnohí vývojári robia chybu, že píšu príliš dlhé a komplexné prompty, ktoré sa snažia pokryť každý scenár. V praxi však často lepšie fungujú kratšie a zamerané prompty, lebo sú pre agenta zrozumiteľnejšie a ľahšie aplikovateľné.

Tretím krokom je systematické hodnotenie. Agent Kit na to poskytuje nástroje, no princíp platí všeobecne. Agenta by ste mali testovať na rôznych scenároch, vrátane typických aj okrajových prípadov. Používajte datasety na systematické hodnotenie výkonu, využívajte trace grading na pochopenie silných a slabých stránok. Toto hodnotenie nie je jednorazová aktivita – mal by to byť nepretržitý proces, ako agent v čase dolaďujete. Systematické hodnotenie je pri AI agentoch zásadne iné než pri tradičnom softvéri, kde kód často napíšete raz a potom len udržiavate. Pri AI agentoch je nepretržité dolaďovanie na základe hodnotenia kľúčom k zachovaniu kvality.

Vývojársky ekosystém vo veľkom meradle

Nárast na 4 milióny vývojárov znamená zásadnú zmenu v nasadzovaní AI. Už to nie je okrajová komunita AI výskumníkov a skorých osvojiteľov – ide o mainstreamový vývojársky ekosystém naprieč odvetviami a krajinami. Toto meradlo prináša príležitosti aj výzvy. Na strane príležitostí znamená veľká komunita rýchle zdieľanie best practices, vznik nástrojov na riešenie bežných problémov a rastúcu sofistikovanosť ekosystému. Výzvou však je, že nároky na kvalitu vývojárskych nástrojov prudko stúpli. Vývojári očakávajú nástroje, ktoré sú ľahko použiteľné, dobre zdokumentované a spoľahlivé v škále.

Apps SDK a Agent Kit sú navrhnuté s ohľadom na túto škálu. Poskytujú abstrakcie, ktoré umožňujú jednoducho budovať sofistikované aplikácie bez znalosti všetkých technických detailov. Zároveň však umožňujú skúseným vývojárom dostatočne prispôsobiť správanie pre špecifické prípady použitia. Táto rovnováha medzi jednoduchosťou a flexibilitou je kľúčová pre nástroje, ktoré musia slúžiť rôznorodej komunite. Prijatie MCP ako otvoreného štandardu je tiež dôležité – vývojári môžu budovať integrácie použiteľné naprieč platformami, nie len v rámci jedného ekosystému.

Dôsledky tohto rozmachu presahujú technické aspekty. S 4 miliónmi vývojárov na platforme má OpenAI zodpovednosť poskytnúť nástroje, dokumentáciu a podporu potrebnú k úspechu. Preto DevDay 2025 nepriniesol len technické novinky, ale aj dôraz na vývojársku skúsenosť. Podcast štúdio, arkádové hry či umelecké inštalácie vytvorili prostredie, kde vývojári mohli získavať poznatky, prepájať sa a cítiť sa ocenení. Možno sa to zdá ako drobnosť, no odzrkadľuje to pochopenie, že vývojárska skúsenosť je rovnako dôležitá ako technické možnosti pre rast ekosystému.

Obrátenie modelu AI integrácie: Od chatbota k platforme

Jedným z najzásadnejších poznatkov z DevDay 2025 je uvedomenie si, že vzťah medzi aplikáciami a AI sa zásadne obrátil. Roky platil model: máte aplikáciu a pridáte do nej chatbota. Dnes je to naopak: máte ChatGPT a vkladáte doň aplikácie. Tento obrat má obrovské dôsledky na spôsob uvažovania o AI produktoch. Namiesto snahy priviesť používateľov do vašej aplikácie ich môžete osloviť tam, kde už sú. ChatGPT sa stal primárnym cieľom pre milióny ľudí a Apps SDK umožňuje vytvárať bohaté, interaktívne zážitky priamo v tejto platforme.

Tento obrat umožňuje kombinácia Apps SDK a MCP. Apps SDK poskytuje mechanizmus na tvorbu bohatých zážitkov v ChatGPT, zatiaľ čo MCP štandardizuje ich prepojenie s externými nástrojmi a dátami. Spolu vytvárajú prostredie, kde možno budovať aplikácie pôsobiace nativne v ChatGPT a pritom si zachovať plnú kontrolu nad UX. Je to zásadne odlišné od predchádzajúcich prístupov, kde integrácie pôsobili ako doplnok, nie integrálna súčasť ChatGPT. Príklad Canvy z keynote to dokonale ilustruje – používatelia sa môžu rozprávať s ChatGPT o dizajne, následne priamo v rozhraní ChatGPT pracovať s Canvou, bez potreby opustiť platformu.

Obrat má dopad aj na prístup k distribúcii a získavaniu používateľov. Tradične bolo potrebné investovať do marketingu, SEO a ďalších stratégií pre získanie používateľov. S Apps SDK sa distribúcia stáva otázkou vytvorenia kvalitného zážitku, ktorý používateľov zaujme priamo v ChatGPT. Ak vaša aplikácia poskytuje hodnotu v ChatGPT, používatelia ju objavia a budú používať. To nemení potrebu marketingu, ale mení jeho charakter – namiesto zháňania návštevnosti na web budujete zážitok, ktorý používateľ chce využívať priamo v ChatGPT. Je to priamejšia cesta k používateľom, no zároveň rastie význam kvality zážitku.

Hodnotenie a optimalizácia AI agentov

S rastúcou sofistikovanosťou agentov rastie význam ich hodnotenia a optimalizácie. Agent Kit ponúka viacero nástrojov na tento účel, no princípy platia všeobecne. Hodnotenie by malo byť systematické, prebiehať nepretržite a sústrediť sa na metriky dôležité pre konkrétny prípad použitia. Namiesto len merania presnosti by ste mali sledovať spokojnosť používateľov, mieru úspešnosti úloh či kvalitu uvažovania agenta. Rozličné aplikácie majú rozličné metriky úspechu, preto je dôležité dôkladne premyslieť, čo presne chcete optimalizovať.

Jednou z najcennejších funkcií Agent Kit je automatizovaná optimalizácia promptov. Tento nástroj využíva systematické hodnotenie na návrh vylepšení systémového promptu, čím pomáha dolaďovať správanie agenta bez únavného manuálneho skúšania. To je užitočné najmä preto, že optimalizácia promptov môže byť zdĺhavá a únavná. Automatizáciou tohto procesu môžu vývojári riešiť dôležitejšie otázky, zatiaľ čo nástroj sa postará o detaily promptovania. Treba však pamätať, že automatizovaná optimalizácia je podporný nástroj, nie náhrada ľudského úsudku – vývojári by mali rozumieť, čo agenti robia a prečo, aj pri použití automatických nástrojov.

Súčasťou hodnotenia by malo byť aj testovanie okrajových prípadov a scenárov zlyhania. Čo sa stane, keď agent narazí na situáciu, na ktorú nebol trénovaný? Ako zvláda nejednoznačné požiadavky? Čo spraví, keď nemá dostatok informácií na rozhodnutie? Systematickým testovaním takýchto scenárov môžete identifikovať problémy skôr, než ovplyvnia používateľov. To je zásadné pre agentov nasadených v produkcii, kde chyby môžu mať reálne následky. Funkcia trace grading v Agent Kit je na to veľmi užitočná – umožňuje presne analyzovať správanie agenta v konkrétnych situáciách a pochopiť jeho rozhodovanie.

Budúcnosť AI infraštruktúry

Výhľad je jasný: infraštruktúra pre vývoj AI bude čoraz sofistikovanejšia, dostupnejšia a štandardizovanejšia. Prijatie MCP ako otvoreného štandardu signalizuje, že odvetvie smeruje k interoperabilite a preč od vendor lock-in. To je dobré pre vývojárov, lebo môžu stavať na pevných základoch bez obavy, že ich investície znefunkční zmena smerovania dodávateľa. Apps SDK a Agent Kit sú aktuálnym vrcholom snáh o sprístupnenie AI vývoja mainstreamovým vývojárom, no nie sú koncom príbehu. Ako bude ekosystém zrieť, môžeme očakávať ešte sofistikovanejšie nástroje pre jednoduchšie budovanie, nasadzovanie a škálovanie AI aplikácií.

Jednou z oblastí, kde možno čakať rozvoj, sú nástroje na správu promptov a hodnotenie. Ako bude pribúdať agentov, narastie potreba lepších nástrojov na správu promptov, testovanie agentov a optimalizáciu výkonu. Prvé náznaky už vidíme, napríklad automatizovanú optimalizáciu promptov v Agent Kit, no to je len začiatok. V budúcnosti možno očakávať ešte pokročilejšie nástroje na analýzu správania agentov, identifikáciu problémov a optimalizáciu výkonu. Tieto nástroje budú pravdepodobne využívať aj machine learning na základe dát od miliónov agentov na navrhovanie vylepšení a best practices.

Ďalšou dôležitou oblasťou bude bezpečnosť a súlad s hodnotami. S rastúcou autonómiou a schopnosťami AI agentov je čoraz dôležitejšie zabezpečiť, že sa správajú bezpečne a v súlade s ľudskými hodnotami. To povedie k vývoju lepších nástrojov na špecifikáciu obmedzení, testovanie neželaných javov a monitoring v produkcii. Dôraz na promptovanie ako mechanizmus zakódovania hodnôt a obmedzení je krok správnym smerom, no s dozrievaním odvetvia sa objavia ešte prepracovanejšie prístupy. Vývojári budú musieť zodpovedne zvažovať dôsledky systémov, ktoré vytvárajú, a využívať dostupné nástroje na zabezpečenie zodpovedného správania agentov.

Praktické kroky pre vývojárov na začiatok

Ak chcete ako vývojár využiť nové nástroje a možnosti, odporúčame niekoľko praktických krokov. Najskôr sa oboznámte s dokumentáciou Apps SDK a Agent Kit. Sú navrhnuté tak, aby boli dostupné, no vyžadujú isté učenie. Venujte čas pochopeniu základných konceptov, prejdite si tutoriály a vytvorte jednoduchú aplikáciu pre praktickú skúsenosť. Po druhé, dôkladne premyslite, čo chcete postaviť. Namiesto snahy vytvoriť najsofistikovanejšieho agenta začnite s jasným a dobre definovaným prípadom použitia. To vám uľahčí hodnotenie fungovania agenta aj jeho ďalšie zlepšovanie.

Po tretie, venujte čas tvorbe systémového promptu. Tu je umenie promptovania rozhodujúce. Napíšte jasný, zameraný prompt, ktorý komunikuje rolu a ciele agenta. Otestujte ho na rôznych scenároch a dolaďujte podľa výsledkov. Nesnažte sa o dokonalý prompt na prvý pokus – pristupujte k tomu ako k iteratívnemu procesu, ktorý sa zlepšuje na základe hodnotenia. Po štvrté, využite hodnotiace nástroje v Agent Kit na systematické testovanie agenta. Vytvorte datasety pokrývajúce typické aj okrajové prípady a využívajte trace grading na pochopenie úspechov a zlyhaní agenta. Toto hodnotenie je kľúčové pre spoľahlivé fungovanie agentov v produkcii.

Napokon, zapojte sa do vývojárskej komunity. Dnes sú milióny vývojárov, ktorí s týmito nástrojmi pracujú a mnohí sa delia o svoje skúsenosti, best practices či riešenia bežných problémov. Zapojte sa do fór, čítajte blogy a poučte sa z cudzích skúseností. Komunita AI vývojárov je stále relatívne mladá a veľa sa učí v reálnom čase. Aktívnou účasťou urýchlite svoje vlastné učenie a prispejete k spoločným poznatkom, ktoré pomôžu celému ekosystému dozrievať.

Záver

Oznámenia OpenAI z DevDay 2025 predstavujú významnú míľnik vo vývoji AI vývojovej infraštruktúry. Apps SDK, Agent Kit a prijatie MCP spoločne vytvárajú prostredie, v ktorom môžu vývojári budovať sofistikované AI aplikácie bez potreby byť AI výskumníkmi alebo mať hlbokú odbornosť v strojovom učení. Inverzia modelu AI integrácie — od chatbota v aplikácii po aplikáciu v ChatGPT — otvára nové možnosti pre distribúciu a prístup k AI. Najdôležitejšie je uznanie, že promptovanie je dôležitejšie ako kedykoľvek predtým, čo odráža zásadný posun v tom, ako by mali vývojári pristupovať k AI vývoju. S rastúcou autonómiou a schopnosťami AI agentov sa kvalita promptov, ktoré ich riadia, stáva primárnou pákou na zabezpečenie ich efektívneho a zodpovedného správania. Pre vývojárov v tejto oblasti kombinácia výkonných nástrojov, jasných štandardov a prosperujúcej komunity vytvára bezprecedentné príležitosti na budovanie hodnotných AI aplikácií, ktoré oslovia milióny užívateľov.