OpenAI の新しい AI エージェント ビルダーを 26 分でマスター: – ロジックの複雑さを追加する前に、1 つの単純なフロー (リード キャプチャまたは FAQ ボット) から始めます。 – ベクトルストアは控えめに使用する - コンテキストが多すぎるとパフォーマンスが低下します。 – ノードに明確な名前を付けて、迅速にデバッグできるようにします。 – Chatkit をサイトに埋め込む予定がある場合は、早めに ChatKit と統合します。 – エッジケース(誤分類、ループ、コンテキストドロップ)をテストします。 – 機能ではなく結果を考える - エージェントは今日、どのようなタスクをあなたの仕事から引き受けることができますか? – これを本番環境ではなくサンドボックスとして扱います - スケーリングする前に何が可能かを学びましょう。 (創造力を発揮するために)構築できるものについてのアイデア: – リードの認定→、訪問者をホット、ウォーム、コールドに分類し、データをHubSpotまたはNotion CRMに直接送信するマルチエージェントフローを構築します。 – 製品オンボーディング→ロジックノードを使用してユーザータイプ(初心者とプロ)を検出し、さまざまなウォークスルーを自動的に提供します。 – カスタマー サポート→基本的な質問をサポート エージェントに、複雑な質問を人間の担当者にルーティングし、すべてを Slack またはインターコムに同期させます。 まだ早いです。 UI には限界があり、ロジックはぎこちなく感じられ、カスタマイズは、より深い制御と長期記憶を提供する Lindy のような専用プラットフォームにまだ匹敵しません。 しかし、試してみる価値はあります。それがどのように進化するかを見るのは興味深いでしょう。 そして、@amirmxtは、@startupideaspodでagentkitなどを使用してビルドする方法を明確に説明する素晴らしい仕事をしています(詳細についてはフォローできます) YTのフルEPは返信に記載されます。 OpenAI の新しいエージェント ビルダーについてどう思いますか?