OpenAI 2025开发者日重磅发布：ChatGPT变身操作系统，AgentKit赋能8分钟拖拽构建复杂AI Agent

OpenAI 开发者日发布了震撼消息，其开发者数量已达惊人的400万，ChatGPT周活跃用户达到8亿，每分钟API处理的token量高达60亿。

本次大会主要聚焦于以下四个方面：

1. 在 ChatGPT 内部构建应用：Apps inside ChatGPT，OpenAI推出自己的Apps SDK。这被视为一项革命性进展，OpenAI旨在将ChatGPT转变为一个操作系统，颠覆现有应用生态。
2. 直接拖拽构建Agent工具：AgentKit。发布了8分钟拖拽演示视频，展示了该工具的直观性。
3. Codex更新，最新能力演示视频已发布。
4. API支持：Sora 2，GPT-5 Pro。

Apps in ChatGPT：开启一个全新的应用分发与互动生态

此次发布被认为是OpenAI最具震撼性的战略举措，标志着ChatGPT正式进军操作系统领域。OpenAI的愿景是让ChatGPT成为用户唯一所需的超级应用，从而在实质上扮演操作系统的角色，这无疑给现有应用商店带来了巨大挑战。

过去，OpenAI通过GPTs和MCP等方式尝试连接开发者服务与ChatGPT，积累了宝贵经验。如今，OpenAI迈出决定性一步，正式向开发者开放ChatGPT，允许其在其中构建原生应用（Apps）。

这将催生新一代应用形态，具备互动性（interactive）、适应性（adaptive）和个性化（personalized）三大核心特质。用户将不再只是与聊天机器人对话，而是能直接在对话中与功能丰富的应用进行交互。为实现此目标，OpenAI推出了全新的Apps SDK（软件开发工具包），现已开放预览。

Apps SDK为开发者提供了一套完整的全栈解决方案，其主要特性包括：

• 连接数据：开发者可无缝接入自己的数据源和后端服务。
• 触发动作：应用能执行具体的后端操作，例如创建设计、预订行程或分析数据。
• 渲染完整 UI：开发者可在ChatGPT对话流中渲染完全互动的用户界面，支持视频播放器、互动地图、设计画板等复杂UI直接嵌入。
• 基于 MCP 标准：Apps SDK建立在MCP这一开放标准之上，开发者对后端逻辑和前端UI拥有完全控制权，且该标准公开，任何平台均可整合。

对开发者而言，最大的吸引力在于分发渠道。应用一旦构建完成，便有机会触达ChatGPT全球数亿用户群体，极大改变产品规模化扩展方式。同时，OpenAI也考虑了商业化需求。若用户已是开发者现有产品的订阅者，可直接在对话中登录账户。未来，OpenAI还将支持多种变现方式，包括新的Agentic Commerce Protocol（智能体商业协议），允许在ChatGPT内部实现即时结账。

在现场演示中，软件工程师Alexi展示了几个首批合作伙伴的应用，生动诠释了这种新模式的魅力：

• Coursera（在线课程平台）：用户可直接呼叫Coursera应用学习特定主题。应用在对话中嵌入课程视频，支持画中画或全屏播放。用户观看视频时，可随时向ChatGPT提问关于当前视频内容的问题，例如“请解释一下他们现在正在说的概念”。由于Apps SDK允许应用将上下文（context）暴露给模型，ChatGPT能准确理解用户正在观看的视频片段，并给出精准回答，将学习体验提升至全新高度。

  

• Canva（设计平台）：在为宠物狗遛弯业务进行头脑风暴的对话中，用户可直接呼叫Canva，用自然语言指令制作作品集，例如“Canva，用这个名字为我制作一个作品集，我希望它色彩丰富、异想天开、明亮，并使用无衬线字体”。Canva应用在对话中生成设计选项，用户可进一步迭代，将海报转化为融资简报。整个创意流程在同一对话窗口中无缝完成。

  

• Zillow（房地产平台）：当对话涉及业务扩张并选择新城市匹兹堡时，用户可接着呼叫Zillow应用，要求“显示那里的待售房屋”。Zillow在对话中嵌入互动地图。用户可切换全屏模式，浏览房屋详情，甚至直接在地图上发起预约看房。用户还能继续用自然语言操作Zillow应用，例如“将地图筛选为仅显示带院子的三居室房屋”。ChatGPT理解指令并更新地图。此外，用户选定房产后，可询问“这处房产离狗狗公园有多远？”，ChatGPT会结合Zillow应用提供的房屋位置信息及其自身搜索工具，提供综合性答案。

  

这些演示清晰表明，Apps in ChatGPT不仅是API的简单调用，更是将语言模型的理解能力与应用的丰富功能和互动界面深度融合，创造出前所未有的动态体验。

目前，Apps SDK已向开发者提供预览版。今年晚些时候，开发者将能提交应用进行审核和发布，届时还将推出一个应用目录（Directory）供用户浏览。符合基本标准的应用都将被收录，而那些在设计和功能上表现更出色的应用，将获得更显著的推荐位置，甚至在对话中被主动建议给用户。

https://developers.openai.com/apps-sdk

AgentKit：在几分钟内将智能体从原型带入生产环境

智能体（Agent），即能理解上下文、使用工具并自主完成任务的软件，被普遍认为是AI的下一个重要发展方向。然而，尽管相关讨论热烈，但真正能投入生产并被大规模使用的智能体却寥寥无几。其原因在于开发过程异常复杂，开发者需处理诸多难题：从选择合适框架，到编排复杂工作流、建立评估循环、连接各种工具，再到构建友好用户界面，每一步都充满挑战。

为解决这些痛点，让每位开发者能更快速地将想法转化为可用智能体，OpenAI推出了全新的AgentKit。这是一套内置于OpenAI平台中的完整构建模块，旨在帮助开发者以更少时间和精力，完成从原型设计到生产部署的全过程。

AgentKit核心包含三大组件，以及一个强大的连接器生态系统：

• 1.Agent Builder（智能体构建器）：这是一个可视化的工作流设计工具。开发者无需从头编写复杂协调代码，通过拖拽节点即可设计智能体逻辑步骤、测试流程。这些节点包括工具调用、人类介入环节、安全护栏和逻辑判断等。它建立在已有数十万开发者使用的Responses API之上，对平台老用户而言易于上手。

• 2.ChatKit（聊天工具包）：为使智能体拥有精美用户界面，OpenAI提供了ChatKit。它是一个简单、可嵌入的聊天界面组件，开发者可轻松集成到应用中，并进行品牌化定制（如修改颜色、Logo和提示语），从而专注于核心业务逻辑，无需在前端界面上耗费过多时间。

• 3.Evals for Agents（智能体评估）：衡量智能体性能至关重要。AgentKit提供了一套专门的评估功能，包括：

  • Trace Grading（追踪评分）：逐一审视智能体每一步决策过程，深入理解其行为。
  • Datasets（数据集）：允许针对工作流中特定节点进行性能评估。
  • Automated Prompt Optimization（自动化提示优化）：帮助自动调整和改进提示词，以获得更好性能。
  • External Model Evals（外部模型评估）：甚至支持在OpenAI Evals平台内直接对外部模型进行评估。

• Connector Registry（连接器注册中心）：智能体需要安全访问数据和工具。通过此管理控制面板，企业可安全地将智能体连接到内部工具和第三方系统，同时确保数据安全和权限可控。

现场演示中，Christina发起挑战：在8分钟内为DevDay官方网站构建并部署一个问答智能体“Ask Froge”。

相关视频已翻译并提供，便于读者直观理解。

设计工作流（在 Agent Builder 中）：

1. 她首先拖入一个分类器节点，用于判断用户提问是关于“会议日程”还是“一般信息”。
2. 接着，她创建了两个专门的智能体节点。“日程智能体”上传了包含所有会议信息的文档作为知识源；“DevDay 通用智能体”提供了通用信息文件，并设定角色风格（像一只名为 Froge 的青蛙说话，会发出 "ribbit" 的声音）。
3. 为使日程推荐更具视觉吸引力，她使用 Widget Builder（小组件构建器） 设计了一个精美日程卡片，并将其附加到“日程智能体”的输出格式中。
4. 为增强安全性，她添加了一个预置的 Guardrail（护栏） 节点，用于自动屏蔽个人身份信息（PII）。
5. 整个工作流设计完成后，她在 Agent Builder 的预览窗口中进行了测试，确认其能正确回答问题并以预期方式呈现结果。

部署到网站：

1. 她点击“发布”，AgentKit 为这个工作流生成了一个唯一的 ID。
2. 然后，她来到 DevDay 网站的代码中，仅用几行代码就完成了部署：引入了 ChatKit 的 React 组件，将生成的工作流 ID 传入，并添加了一些自定义样式，如 Froge 主题颜色和提示语。
3. 刷新网站，一个名为 "Ask Froge" 的聊天机器人已出现在页面右下角，并完全可用。

整个过程从设计到部署，耗时不到8分钟。此演示完美展示了AgentKit如何将原本需要数周开发时间的复杂任务缩短到几分钟。更重要的是，后续迭代可直接在可视化的Agent Builder中完成，修改后的智能体无需重新部署代码即可在网站上生效。

Codex

Codex更新

今天，Codex正式结束研究预览，进入通用可用阶段。推出了一系列新功能：

• Slack 集成：开发者可直接在Slack团队对话中要求Codex编写代码或回答问题。
• Codex SDK：新的开发工具包，帮助团队将Codex能力扩展和自动化到自己的工作流中。
• 新的管理工具和报告：包括环境控制、监控和分析仪表板，帮助企业更好地管理Codex使用。

现场演示中，Romain展示了如何利用Codex和OpenAI的API，将周围物理世界变为可交互软件。

相关演示视频全过程已提供。

从草图到 UI：Romain 首先展示了一张他手绘的 UI 草图，然后使用Codex CLI(命令行工具) 将其转换成一个带有摄像头画面的控制面板界面。
控制物理设备：他遇到的第一个挑战是发布会控制舞台上方的 Sony FR7 摄像机。Romain 对此一无所知，只知道该摄像机有一个 C++ SDK。他直接向 Codex 下达任务，Codex 自主研究了有 30 年历史的 VISCA 协议，并用 JavaScript 实现了控制逻辑。Romain 强调，Codex 能够不知疲倦地执行长达数小时的复杂任务。
实时添加新功能：接着，Romain 在 VS Code 中向 Codex 插件下达一个新任务：“将一个无线控制器连接起来以控制摄像机”。Codex 在后台开始分析现有代码，制定计划并实现功能。几分钟后，Romain 拿起一个 Xbox 手柄，成功控制了摄像机的移动。
多模态与多工具协作：演示高潮是引入语音控制。他利用 OpenAI 的实时语音 API 和 Agent SDK，为应用添加了语音交互能力。然后，他向 Codex 发出指令，要求为舞台的灯光系统创建一个 MCP 服务器，并提供了灯光系统的参考文档。Codex 在执行任务时，发现文档信息不全，于是自主上网搜索 GitHub 上的文档，补全了所需信息，最终成功创建了服务器。
人机协同编程的未来：演示最后，Romain 通过语音向应用下达指令：“让 Codex 显示一个类似电影结尾的演职员表，演员是现场的观众们”。应用中的语音智能体将此请求转发给了 Codex SDK。Codex 实时分析了前端应用的代码，注入了新的 React 组件，并在屏幕上滚动显示出演职员表。

此现场演示展示了Codex开发全过程：从草图、物理设备、语音指令到实时应用重构，整个过程几乎没有手写一行代码。Codex真正成为了一位能理解意图、解决未知问题并与开发者并肩工作的智能队友。

模型与 API 更新

• GPT-5 Pro API 开放
• GPT-Realtime-Mini API 开放
• Sora 2 API 预览版发布

写在最后

DevDay 2025的所有发布都指向一个共同目标：OpenAI致力于为新的开发者时代提供最佳平台。从在ChatGPT内部分发应用的Apps SDK，到简化智能体开发的AgentKit，再到Codex，以及GPT-5 Pro、Sora 2和Realtime-Mini等更强大的模型API，OpenAI正在全方位赋能开发者。

Sam Altman表示，软件开发曾是需要数月甚至数年才能完成的漫长过程，但如今，其可在几分钟内完成。在这个新时代，开发者所需的仅仅是一个好的想法。

这是一个属于所有新开发者的黄金时代。开发者需要思考是否已做好准备，迎接这一新时代。