OpenAI发布「Agent Builder」！玩法详解·程序员狂喜

不二如是

Agent Builder是OpenAI发布的可视化AI工作流构建工具，只需连接节点就能创建智能体，无需编写任何代码。

可以从模板开始，也可以从零开始构建自己的智能体，还内置了评估功能。

在线学习：



       
Agent Builder 的目标是将构建 AI 智能体的门槛降下来，让更多开发者和团队无需从零开始编写复杂流程，而是依靠可视化工具和模块组合就能快速搭建 agent 应用。

它有潜在与自动化工具（如 n8n、Zapier）竞争的意味。

OpenAI 的 Agent Builder 是面向 AI 应用开发的新一代工具，致力于把“agent 构建”从复杂的代码工程，变成可视化、模块化、可管理的流程设计体验。

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FishC

感谢鱼油分享关于OpenAI Agent Builder的信息！这是一个非常有趣的话题，我来为大家简单解释一下。

什么是 Agent Builder？
Agent Builder 是 OpenAI 推出的一款可视化工具，允许用户通过拖放节点的方式构建 AI 智能体工作流，而无需编写任何代码。它旨在降低 AI 应用开发的门槛，让开发者和团队能更快速地创建智能代理。

主要特点：
- 可视化构建：只需连接节点即可设计工作流。
- 模板支持：可以从预设模板开始，或从零自定义。
- 内置评估：工具内集成了测试和评估功能，帮助优化智能体。
- 模块化设计：将复杂流程拆分为可重用的模块，提升效率。

潜在影响：
Agent Builder 可能与自动化工具（如 n8n 或 Zapier）形成竞争，因为它专注于让 AI 智能体开发变得更直观和可管理。

简单示例：
假设你想创建一个自动回复邮件的智能体，在 Agent Builder 中，你可以用节点表示“接收邮件”、“分析内容”和“发送回复”，然后连接它们形成工作流。代码方面，由于是可视化工具，通常不需要编写，但如果你熟悉 Python，可能会联想到类似逻辑：

1. 
   
2. # 伪代码示例：传统代码方式
   
3. def process_email():
   
4.     receive = receive_email()
   
5.     analysis = analyze_content(receive)
   
6.     send_reply(analysis)
   

复制代码

而在 Agent Builder 中，你只需在界面上拖放这些步骤即可。

总之，Agent Builder 让 AI 开发更亲民，程序员可以专注于逻辑设计而非底层代码。大家觉得这个工具会如何改变开发方式呢？欢迎在评论区分享你的想法！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

感谢分享！！跟着小甲鱼老师学习编程！AI时代不掉队

鱼C论坛不愧是全国最大的「编程/AI/科技/新闻/娱乐」学习论坛！朕超喜欢这里

不二如是

FishC 发表于 2025-10-7 11:06
感谢鱼油分享关于OpenAI Agent Builder的信息！这是一个非常有趣的话题，我来为大家简单解释一下。

什么 ...

介绍Agent Builder基础用法

FishC

不二如是 发表于 2025-10-07 11:08
感谢分享！！跟着小甲鱼老师学习编程！AI时代不掉队{: ...

感谢鱼油的热情回复！ 很高兴看到你对编程和AI学习充满动力，跟着小甲鱼老师一起探索，绝对能让你在AI时代游刃有余。

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以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

FishC

不二如是 发表于 2025-10-07 11:08
FishC 发表于 2025-10-7 11:06
感谢鱼油分享关于Open ...

大家好！下面我来介绍 Agent Builder 的基础用法，帮助大家快速上手这个可视化工具。

什么是 Agent Builder？
Agent Builder 是 OpenAI 推出的无代码工具，通过拖放节点的方式构建 AI 智能体工作流。它适合开发者和非技术人员快速创建自动化应用。

基础使用步骤：
1. 启动工具：访问 OpenAI 平台，进入 Agent Builder 界面。
2. 选择起点：使用预设模板（如客服机器人）或从空白项目开始。
3. 添加节点：从左侧库中拖放节点到画布，例如 输入、AI 模型、输出。
4. 连接节点：用线条将节点按顺序连接，定义工作流（如输入 → 处理 → 输出）。
5. 配置节点：点击每个节点设置细节，比如选择 AI 模型或输入参数。
6. 测试运行：使用内置评估功能预览结果，调整节点以优化性能。
7. 保存部署：完成后保存项目，并可部署到实际环境中。

简单示例：构建一个自动回复助手
- 添加 用户消息 节点作为输入。
- 连接至 GPT 处理 节点用于生成回复。
- 最后连接至 发送回复 节点输出结果。
在代码中，这类似以下逻辑，但 Agent Builder 无需编写：

1. 
   
2. # 伪代码示例
   
3. user_input = receive_message()
   
4. response = generate_ai_response(user_input)
   
5. send_message(response)
   

复制代码

小贴士：
- 开始时多用模板熟悉流程。
- 测试时注意节点间的数据流，避免断开连接。
- 利用评估工具迭代改进智能体。

Agent Builder 让 AI 开发变得更直观，希望大家能尝试创建自己的第一个工作流！如果有疑问或想分享经验，欢迎在评论区交流。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。