OpenAI AgentKit Nedir

OpenAI AgentKit, OpenAI platformunda yapay zeka ajanları oluşturmak, dağıtmak ve ölçmek için bir araç paketidir. Bir ajanı daha önce el yordamıyla, orkestrasyon kodu, bağlayıcılar ve değerlendirme betikleri arasında hokkabazlık yaparak kurduysanız, AgentKit bu dağınıklığa OpenAI'ın cevabıydı. 2026'da taahhütte bulunmadan önce bilmeniz gereken önemli bir detay var, bu nedenle bu kılavuz AgentKit'in neleri içerdiğini, kimler için olduğunu, üst düzey bir oluşturma akışını ve ajanınız harici hizmetleri çağırmaya başladığında Apidog gibi API test araçlarının nereye oturduğunu anlatmaktadır.

AgentKit Nedir

OpenAI, AgentKit'i 6 Ekim 2025'teki DevDay'de tanıttı. Bu tek bir ürün değildi. Mevcut OpenAI API'sinin ve OpenAI Agents SDK'sının üzerine oturan, "Bir ajan fikrim var" ile "Kullanıcıların önünde çalışan bir ajanıma sahibim" arasındaki boşluğu daraltmayı amaçlayan bir dizi parçadan oluşuyordu.

AgentKit'ten önce, bir ajan oluşturmak genellikle sürüm kontrolü olmayan orkestrasyon mantığını, her veri kaynağı için özel bağlayıcıları, el yapımı değerlendirme ardışık düzenlerini, manuel istem ayarlamayı ve bir şeyler yayınlanmadan önce epey ön uç çalışmasını bir araya getirmek anlamına geliyordu. AgentKit, bu sorunlara yönelik çözümleri tek bir çatı altında topladı.

Öncelikle dikkat edilmesi gereken bir şey var, çünkü bu konuyu ele alış biçiminizi değiştiriyor: 3 Haziran 2026'da OpenAI, AgentKit'in iki parçasını, Agent Builder ve Evals'ı kullanımdan kaldıracağını duyurdu. Tarihler hakkında daha fazla bilgi aşağıda. Önemli nokta şudur: AgentKit aracılığıyla kalıcı, kod öncelikli yol Agents SDK'sıdır ve kalıcı bir şey istiyorsanız üzerine inşa etmeniz gereken budur.

AgentKit'in Parçaları

AgentKit dört ana bileşen olarak piyasaya sürüldü. Her birinin ne işe yaradığı ve şu anda ne durumda olduğu aşağıdadır.

Agent Builder

Agent Builder, çok adımlı ajan iş akışlarını tasarlamak için görsel bir tuvaldir. Her adım için düğümleri sürükleyip bırakır, bunları bir akışa bağlar, gerçek girdilere karşı çalıştırmaları önizler ve iş akışının sürüm kontrollü anlık görüntülerini yayınlarsınız. Bu, başlangıç şablonlarıyla "boş sayfa yok" giriş noktasıdır.

Geliştiriciler için faydalı bir detay: Agent Builder koddan uzaklaşan bir çıkmaz değildir. İş akışınızı çalıştırılabilir Python veya TypeScript olarak dışa aktaran bir Agents SDK sekmesine sahiptir, böylece görsel tasarımı kendi ortamınızda alıp genişletebilirsiniz.

Burada durum önemlidir. OpenAI, kullanımdan kaldırma sayfasına göre Agent Builder'ı kullanımdan kaldırıyor ve platform kapanış tarihi 30 Kasım 2026'dır. Bugün yeni başlıyorsanız, görsel tuvali bir prototipleme aracı olarak kabul edin ve SDK koduna geçmeyi planlayın.

ChatKit

ChatKit, ajanınızı kullanıcıların önüne çıkarmak için gömülebilir bir sohbet arayüzüdür. Sıfırdan bir sohbet kullanıcı arayüzü oluşturmak yerine, bir web bileşeni eklersiniz, onu yayınlanmış bir iş akışı kimliğine yönlendirir ve temayı ve davranışı özelleştirirsiniz. Akış yanıtlarını, iş parçacıklarını ve olağan sohbet altyapısını yönetir.

ChatKit kullanılabilir durumda kalır ve sohbet tabanlı bir ajan deneyimi dağıtmak için önerilen yoldur. 2026 değişikliklerinden en az etkilenen AgentKit parçasıdır.

Bağlayıcı Kayıt Defteri (Connector Registry)

Bağlayıcı Kayıt Defteri, ChatGPT ve API dahil olmak üzere OpenAI ürünleri arasında veri ve araçların nasıl bağlandığını yönetmek için yöneticiye yönelik bir yerdir. Önceden oluşturulmuş bağlayıcıları (Dropbox, Google Drive, SharePoint, Microsoft Teams gibi düşünün) ve üçüncü taraf MCP sunucularını tek bir panelde birleştirir, böylece bir yönetici bir ajanın nelere erişebileceğini kontrol eder.

Bu resmin MCP tarafını anlamak isterseniz, MCP sunucuları ve OpenAI Agents SDK hakkındaki kılavuzumuz, ajanların Model Bağlam Protokolü (Model Context Protocol) üzerinden araçları nasıl çağırdığını ele alır.

Evals ve Optimizasyon

Evals özellikleri, veri kümeleri, izleme derecelendirme (çoklu ajan çalıştırmasının her adımını puanlama), otomatik istem optimizasyonu ve sadece OpenAI'ın değil, üçüncü taraf modellerine karşı derecelendirme yapma yeteneği ekledi. Amaç, kendi değerlendirme mekanizmanızı oluşturmadan ajan kalitesini ölçmek ve istemleri ayarlamaktı.

Agent Builder gibi, Evals da kullanımdan kaldırılıyor. Mevcut kullanıcılar için 31 Ekim 2026'da salt okunur hale gelecek ve 30 Kasım 2026'da kapatılacak.

AgentKit'in Agents SDK ile İlişkisi

Bu bölümü doğru anlamak önemlidir, çünkü ne üzerine inşa edeceğinizi belirler.

Agents SDK, kod düzeyindeki çerçevedir. Ajanları, araçları, devirleri ve koruyucu rayları Python veya TypeScript'te tanımladığınız yerdir. AgentKit'in Agent Builder'ı, SDK kodu üreten görsel bir katman olarak onun üzerinde yer alır. ChatKit ise bir dağıtım yüzeyi olarak onun yanında bulunur.

OpenAI'ın geçiş rehberliği nettir: kod olarak yaşaması gereken iş akışları için Agents SDK'ya geçin. Kod gerektirmeyen doğal dil kullanım senaryoları için ChatGPT'deki Workspace Agent'ları kullanın. Nereye yatırım yapacağınıza karar vermek için bunu okuyorsanız, mühendislik ekipleri için Agents SDK cevaptır.

AgentKit Kimler İçin

AgentKit birkaç grubu hedefliyordu. Orkestrasyon kodu yazmadan hızlı bir şekilde bir ajan yayınlamak isteyen ürün ekipleri Agent Builder ve ChatKit'i kullandı. Dahili verilere yönetilen erişim ihtiyacı olan işletmeler Bağlayıcı Kayıt Defteri'ni kullandı. Tam kontrol isteyen mühendislik ekipleri doğrudan Agents SDK'ya başvurdu ve kaliteyi ölçmek için Evals'ı kullandı.

Kullanımdan kaldırmalar göz önüne alındığında, 2026 için en net okuma şudur: Sürdürmek üzere bir şey inşa eden bir mühendisseniz, Agents SDK ile başlayın. Prototipleme yapıyor ve tuval ortadan kalkmadan önce görsel bir başlangıç ​​istiyorsanız, Agent Builder hala kullanılabilir kod dışa aktarmaktadır.

Üst Düzey Bir Oluşturma Akışı

Görsel olarak veya kodla başlasanız da, bir ajan oluşturmanın şekli benzerdir. Çoğu ekibin takip ettiği akış şöyledir:

1. Ajanın görevini tanımlayın. Hangi hedefi takip ediyor ve hangi araçlara ihtiyacı var? Araçlar genellikle harici API çağrılarıdır: bir arama uç noktası, bir CRM araması, dahili bir mikro hizmet.
2. İş akışını oluşturun. Agent Builder'da düğümleri sürüklerken; Agents SDK'da ajanları tanımlar ve kod içinde araçları ve devirleri eklersiniz.
3. Koruyucu raylar ekleyin. OpenAI, PII'yi maskeleyebilen veya işaretleyebilen, jailbreak girişimlerini tespit edebilen ve diğer kontrolleri uygulayabilen açık kaynaklı, modüler bir koruyucu ray katmanı sunar. Bunu iş akışı düğümleri olarak veya bağımsız bir kütüphane olarak kullanabilirsiniz.
4. Veri ve araçları bağlayın. Bağlayıcı Kayıt Defteri aracılığıyla veya ajanın çağırabileceği MCP sunucularını ve işlev araçlarını kaydederek.
5. Test edin ve değerlendirin. Ajana gerçek girdilerle çalıştırın, izleri derecelendirin ve istemleri ayarlayın.
6. Dağıtın. Yayınlanmış bir iş akışı kimliğiyle ChatKit aracılığıyla gömün veya dışa aktardığınız Agents SDK kodunu kendi altyapınızda çalıştırın.

Adım 4 ve adım 5, gerçek dünyadaki zorlukların çoğunun yaşandığı ve API testlerinin değerini gösterdiği yerdir.

Gerçekçi Bir Örnek: Ajanınızın Çağırdığı Araçlar

Bir ajan, çağırabileceği araçlar kadar iyidir ve bu araçlar neredeyse her zaman HTTP API'leridir. Agents SDK ile bir işlev aracı kaydettiğinizde, modeli ne zaman ve nasıl çağıracağını bilmesi için onu bir JSON şemasıyla tanımlarsınız. Bir müşterinin son siparişlerini getiren bir araç şöyle tanımlanabilir:

{
  "type": "function",
  "name": "get_recent_orders",
  "description": "Müşteri kimliğine göre bir müşterinin son siparişlerini ara.",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "customer_id": {
        "type": "string",
        "description": "Müşterinin benzersiz tanımlayıcısı"
      },
      "limit": {
        "type": "integer",
        "description": "Döndürülecek sipariş sayısı",
        "default": 5
      }
    },
    "required": ["customer_id"],
    "additionalProperties": false
  }
}

Model get_recent_orders'ı çağırmaya karar verdiğinde, kodunuz argümanları alır, sipariş API'nize gerçek bir istek yapar ve sonucu ajana döndürür. Bu istek şöyle görünebilir:

curl https://api.your-company.com/v1/customers/cus_8842/orders?limit=5 \
  -H "Authorization: Bearer $ORDERS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json"

İşte püf nokta. Ajanın davranışı tamamen bu API'nin ne döndürdüğüne bağlıdır. Eğer sipariş API'si yavaşsa, çalışmıyorsa veya modelin beklemediği bir format döndürürse, ajanın muhakemesi yoldan çıkar. Ve geliştirme sırasında, sipariş API'si henüz mevcut olmayabilir veya üretim ortamını test çalıştırmalarıyla yormak istemeyebilirsiniz. İşte Apidog'un devreye girdiği nokta burasıdır.

API Testleri ve Sahte API'lerin (Mocking) Yeri

Apidog bir ajan çerçevesi değildir ve ajanlar oluşturmaz. Bunu AgentKit ve Agents SDK yapar. Apidog'un yaptığı ise alttaki katmandır: ajanınızın çağırdığı API'leri ve araçları test eder, sahtesini oluşturur (mock) ve belgeler. Üç somut iş sürekli olarak karşımıza çıkar.

İlk olarak, harici API'leri hazır olmadan önce sahtesini oluşturun (mock). Ajanınızın arka uç ekibinin henüz bitirmediği bir sipariş hizmetini çağırması gerekiyorsa, üzerinde anlaşılan şemaya uyan gerçekçi yanıtlar döndüren sahte bir API kurabilirsiniz. Ajanınız, arka ucu beklemek yerine kararlı bir sözleşmeye göre geliştirme yapar ve uç durumları, boş sonuçları, hataları, yavaş yanıtları isteğe bağlı olarak kontrol edersiniz.

İkincisi, her aracın ajanın beklediği şeyi döndürdüğünü doğrulayın. Yanlış alan adlarıyla 200 döndüren bir araç çağrısı, doğrudan bir başarısızlıktan daha kötüdür, çünkü model anlamsız veriler üzerinde muhakeme etmeye çalışacaktır. Durum kodlarını, yanıt formatını ve belirli alan değerlerini doğrulayan API test senaryoları yazarak, ajanın modeline ulaşmadan önce dokunduğu her uç noktadaki sözleşme kaymasını yakalarsınız.

Üçüncüsü, geliştirme, hazırlık ve üretim ortamlarında ortam anahtarlarını ve temel URL'leri yönetin. Ajan araçları $ORDERS_API_KEY gibi sırları taşır. Bunları ortam değişkenlerinde tutmak ve kod içine anahtarları yapıştırmadan ortama göre değiştirmek, bir API platformunun temiz bir şekilde hallettiği türden bir iştir. Apidog'u indirebilir ve araç uç noktalarınızı bir projeye çekerek bunları ajan çalışma zamanından bağımsız olarak yalıtılmış bir şekilde test edebilirsiniz.

Bir ajanın araç çağrılarını test edilebilir API'ler olarak ele alma konusunda odaklanmış bir rehber istiyorsanız, bir yapay zeka ajanı araç çağrılarını nasıl test edeceğiniz konusunda bir yazı yazdık. Kısa versiyonu: ajanızın çağırdığı her araç bir API'dir ve API'ler testleri hak eder.

Sıkça Sorulan Sorular

OpenAI AgentKit ücretsiz mi?

AgentKit'in araçları OpenAI API kullanımınızın üzerine kuruludur, bu nedenle temel model jetonları ve ajanın yaptığı tüm araç çağrıları için ödeme yaparsınız. Ayrı bir AgentKit abonelik kalemi yoktur; maliyet, ajanınızın oluşturduğu model ve API kullanımıdır. Model oranları değiştiği için OpenAI platformundaki güncel fiyatlandırmayı her zaman kontrol edin.

AgentKit ile Agents SDK arasındaki fark nedir?

Agents SDK, ajanları, araçları ve koruyucu rayları tanımlamak için kod çerçevesidir. AgentKit, bu SDK'nın üzerine görsel Agent Builder, ChatKit, Bağlayıcı Kayıt Defteri ve Evals'ı içeren daha geniş bir paketti. Agent Builder ve Evals'ın 2026'nın sonlarında kullanımdan kaldırılmasıyla, Agents SDK kalıcı, kod öncelikli yoldur. Agents SDK kılavuzumuz, bunu baştan sona ele alır.

Agent Builder kaldırılıyor mu?

Evet. OpenAI, 3 Haziran 2026'da Agent Builder ve Evals platformunu kullanımdan kaldırdığını duyurdu. Her ikisi de 30 Kasım 2026'da kapanacak ve Evals 31 Ekim 2026'da salt okunur hale gelecek. ChatKit kullanılabilir durumda kalacak ve OpenAI, kod öncelikli iş akışlarını Agents SDK'ya, doğal dil tabanlı olanları ise ChatGPT'deki Workspace Agent'larına taşımayı önermektedir.

AgentKit ajanımın çağırdığı API'leri test edebilir miyim?

Evet, ve etmelisiniz. Bir ajanın çağırdığı her araç, bir istek ve bir yanıt içeren bir HTTP API'sidir. Bu API'leri henüz oluşturulurken sahtesini oluşturabilir, yanıtlarının ajanın beklediği şemayla eşleştiğini doğrulayabilir ve her birinin ihtiyaç duyduğu anahtarları yönetebilirsiniz. Apidog gibi bir platform, ajanın araçları gerçek bir kullanıcıya ulaşmadan önce tahmin edilebilir bir şekilde davranması için bu üçünü de yönetir.

Sonuç

AgentKit, OpenAI geliştiricilerine ajan oluşturmak için daha hızlı bir başlangıç sağladı: Agent Builder'da görsel bir tuval, ChatKit'te gömülebilir bir kullanıcı arayüzü, Bağlayıcı Kayıt Defteri'nde yönetilen bağlayıcılar ve Evals aracılığıyla ölçüm. 2026'nın sonlarına doğru Agent Builder ve Evals kullanımdan kaldırılıyor, bu nedenle mühendislik ekipleri için kalıcı çözüm, yanında ChatKit ve Bağlayıcı Kayıt Defteri ile birlikte Agents SDK'dır.

Hangi yolu seçerseniz seçin, ajanınızın güvenilirliği çağırdığı API'lere bağlıdır. Onları erken safhada sahtesini oluşturun, yanıtlarını doğrulayın ve anahtarlarınızı düzenli tutun. Apidog, ajanınızın güvendiği her araç uç noktasını test etmek ve sahtesini oluşturmak için size tek bir yer sunar, böylece bir ajan onları yüke maruz bıraktığında entegrasyonlar dayanıklı kalır.