Wat maakt OpenAI's Agentic AI zo bijzonder in 2025?

Belangrijkste punten

Biedt OpenAI agentische AI aan?

Ja, OpenAI biedt een volledig functioneel agentisch AI-product.

Het bedrijf lanceerde op 17 juli 2025 de ChatGPT-agentmodus, waardoor het platform zelfstandig meerstap taken kan voltooien met behulp van geïntegreerde tools zoals webbrowsen en code-uitvoering.

Drie maanden later bracht OpenAI AgentKit uit, een uitgebreide suite van ontwikkelaarstools die zijn ontworpen om AI-agents van begin tot eind te bouwen, te implementeren en te optimaliseren.

Deze releases positioneren OpenAI als koploper op de markt voor agentische AI. Het bedrijf richt zich op bedrijfs- en productleiders die intelligente automatisering willen zonder hun volledige tech stack te moeten herbouwen.

Nadat ik het platform de afgelopen maanden zelf heb getest, vond ik de installatie verrassend eenvoudig, hoewel de agent soms moeite had met genuanceerde taken die domeinspecifiek oordeelsvermogen vereisten.

Hoe werkt het eigenlijk?

De agentische AI van OpenAI werkt via een uniform systeem dat de redeneervaardigheden van ChatGPT combineert met de mogelijkheid om websites te doorzoeken, code uit te voeren en API's aan te roepen op een virtuele computer.

Wanneer u een taak toewijst, evalueert de agent het doel, selecteert hij de juiste tools en voert hij een reeks acties uit totdat het doel is voltooid of hij op een obstakel stuit.

De agent kan gebruikmaken van connectoren voor Gmail, GitHub, Slack en andere applicaties, en heeft alleen toegang tot gebruikergegevens nadat toestemming is gevraagd. Deze toestemmingslaag zorgt ervoor dat er geen gevoelige acties worden uitgevoerd zonder uitdrukkelijke goedkeuring.

Tijdens mijn eigen tests merkte ik dat de agent even pauzeerde voordat hij e-mails verstuurde of bestanden wijzigde, wat vertrouwen wekte in zijn besluitvormingsproces.

Dankzij deze architectuur kan de agent taken uitvoeren waarvoor voorheen meerdere tools en handmatige overdrachten nodig waren. Zo kan hij bijvoorbeeld verkoopgegevens uit een CRM halen, trends in een spreadsheet analyseren en een samenvattende e-mail opstellen zonder van context te wisselen.

Dat verschil is belangrijk, omdat de snelheid waarmee taken worden voltooid toeneemt wanneer één systeem de hele werkstroom coördineert. Hoe ziet dit eruit wanneer een echte gebruiker het in de praktijk brengt?

Hoe ziet dit er in de praktijk uit?

Stel je een productmanager voor die concurrentie-informatie moet verzamelen voor een aanstaande sprintplanningssessie.

In plaats van handmatig websites van concurrenten te bezoeken, functielijsten te kopiëren en aantekeningen te maken, activeert ze de ChatGPT-agentmodus met één enkele opdracht: "Onderzoek de drie beste CRM-platforms, vergelijk hun AI-functies en vat de bevindingen samen in een tabel. "

De agent volgt een duidelijk traject van probleem tot resultaat:

Binnen 10 minuten heeft de productmanager een document dat klaar is om gedeeld te worden. Deze snelheid en autonomie staan in schril contrast met traditionele onderzoeksassistenten die stapsgewijze instructies of handmatige verificatie in elke fase vereisen.

Concurrerende oplossingen missen vaak de nauwe integratie tussen redeneren, browsen en gegevensmanipulatie die OpenAI in één interface bundelt. Dat brengt ons bij de bredere vraag wat OpenAI onderscheidt in een drukbezet veld.

Wat maakt OpenAI anders?

OpenAI heeft een unieke positie verworven binnen de topbedrijven die agents bouwen door in hetzelfde jaar een consumentgerichte agentmodus en een volledige ontwikkelaarstoolkit te maken.

Terwijl andere leveranciers zich richten op beperkte automatisering of uitgebreide aangepaste code vereisen, biedt OpenAI een plug-and-play-ervaring voor niet-technische gebruikers, naast uitgebreide aanpassingsmogelijkheden voor engineeringteams.

Het bedrijf heeft ook prioriteit gegeven aan veiligheid en governance. OpenAI heeft Guardrails uitgebracht, een open-source modulaire veiligheidslaag die automatisch persoonlijke gegevens kan maskeren, pogingen tot jailbreaken kan detecteren en naleving van het beleid kan afdwingen.

Dit zorgt ervoor dat de geïmplementeerde agents binnen betrouwbare grenzen opereren, wat van cruciaal belang is voor ondernemingen die met gevoelige informatie werken.

Dit zijn de sleutel-sterke punten en compromissen van het platform:

Een Reddit-gebruiker vatte het gemengde sentiment goed samen: "Ik heb in een week complexe applicaties ontwikkeld waar ik voorheen maanden over gedaan zou hebben", terwijl een ander aantekening maakte dat de agent "regelmatig basistaak niet uitvoert" en de transparantie mist die nodig is voor robotische procesautomatisering binnen ondernemingen.

Deze contrasterende ervaringen benadrukken dat het platform nog in ontwikkeling is, maar nu al een glimp van zijn transformatieve potentieel laat zien.

Met die context in gedachten gaan we eens kijken hoe de agents van OpenAI passen in bestaande technologische ecosystemen van ondernemingen.

Integratie en aansluiting bij het ecosysteem

De agentische AI van OpenAI sluit aan op omringende systemen via een gecentraliseerd Connector Registry dat kant-en-klare integraties biedt voor veelgebruikte applicaties voor de onderneming.

Beheerders beheren deze connectoren vanuit één console en verlenen of beperken de toegang op basis van teamrollen en nalevingsvereisten.

De Agents SDK en Responses API bieden ingebouwde tools zoals zoeken op internet, zoeken naar bestanden en computerbesturing, waardoor ontwikkelaars agents kunnen maken die live informatie ophalen en acties uitvoeren zonder aangepaste integratiecode. Dit vermindert de implementatieproblemen en versnelt de time-to-value.

Hieronder ziet u hoe de belangrijkste platforms in het OpenAI-agentenecosysteem passen:

Integratie van modellen van derden wordt ook ondersteund. Het platform heeft geen limiet met betrekking tot OpenAI-modellen; ontwikkelaars kunnen andere modellen binnen het platform evalueren en externe API's aanroepen via gestandaardiseerde interfaces.

Deze extensie maakt OpenAI-agents geschikt voor heterogene tech stacks waarin meerdere AI-providers naast elkaar bestaan.

Implementatietijdlijn en verandermanagement

Het invoeren van agentische AI werkt het beste wanneer organisaties de uitrol in fases uitvoeren in plaats van in één keer ondernemingsbreed.

Begin met een kleinschalige pilot die gericht is op een hoge-waarde, risicoloze werkstroom, zoals de automatisering van de triage van klantenservice-tickets of het genereren van wekelijkse verkoopoverzichten. Zo kunnen teams in een gecontroleerde omgeving de sterke punten en beperkingen van het platform leren kennen.

Hier is een beproefde implementatieprocedure:

Belanghebbenden moeten IT-veiligheid omvatten om het beleid voor gegevenstoegang te beoordelen, compliance officers om naleving van regelgeving te waarborgen en eindgebruikers om praktische feedback te verzamelen. Generieke rol labels houden het proces flexibel, aangezien organisatiestructuren variëren.

Verandermanagement is hier belangrijk omdat agentische AI de besluitvorming in specifieke contexten verschuift van mensen naar algoritmen.

Transparante communicatie over wat de agent wel en niet kan, voorkomt onrealistische verwachtingen en bouwt vertrouwen op in de technologie.

Laten we nu eens kijken wat de eerste gebruikers zeggen over hun praktische ervaringen.

Community Buzz & sentiment van vroege gebruikers

De eerste reacties zijn sterk verdeeld. Sommige ontwikkelaars zijn enthousiast over de snelheidswinst, terwijl anderen de huidige mogelijkheden teleurstellend vinden voor productiegebruik.

Als u geïnteresseerd bent, kunt u hier alle 500+ opmerkingen over de functie lezen om te zien wat ik bedoel:

De lancering van AgentKit leidde ook tot discussies over het feit dat externe AI-agentbouwers moeite zouden kunnen hebben om te concurreren, tenzij ze zich specialiseren of unieke waarde toevoegen.

Een waarnemer maakte op dat "de meeste startups die no-code AI-werkstroom aanbieden, plotseling overbodig lijken" nu OpenAI een native agent builder biedt.

Ondanks de huidige limieten blijft een deel van de gemeenschap optimistisch. De algemene mening is dat agentic AI een revolutie teweeg kan brengen in automatisering zodra de hiaten op het gebied van betrouwbaarheid en compliance zijn gedicht.

Het uitvoeren van alledaagse taken zoals het invullen van formulieren, winkelen of het monitoren van gegevens vertegenwoordigt wat sommigen 'de grootste technologische paradigmaverschuiving in ons leven' noemen.

Deze gepolariseerde weergaven vormen de fase voor het begrijpen van waar OpenAI met het platform naartoe wil.

Roadmap & vooruitzichten voor het ecosysteem

OpenAI heeft een ambitieus tijdschema opgesteld dat zich uitstrekt van platformconsolidatie tot autonome onderzoeksmogelijkheden.

Tegen medio 2026 is OpenAI van plan om de verouderde Assistants API buiten gebruik te stellen zodra de Responses API en Agent SDK volledige functiepariteit hebben bereikt.

Dit zal ontwikkelaars samenbrengen op één verbeterd agentsplatform. Verwacht formele aankondigingen over het stopzetten van oude versies en migratietools naarmate de overgangsdatum nadert.

Eind 2026 wil OpenAI een AI-agent leveren die zelfstandig onderzoek kan doen op het niveau van een 'stagiair'. CEO Sam Altman beschreef dit doel als het creëren van een systeem dat literatuur kan lezen, hypothesen kan genereren, experimenten kan uitvoeren en resultaten kan analyseren met minimale menselijke begeleiding.

Op langere termijn streeft OpenAI naar 2028 voor een "legitieme AI-onderzoeker" die complexe wetenschappelijke problemen van begin tot eind kan aanpakken.

Om deze mijlpaal te bereiken, moet de computerinfrastructuur worden opgeschaald, moeten contextvensters worden uitgebreid tot voorbij de huidige effectieve redeneringslimiet van vijf uur en moeten algoritmische innovaties op het gebied van redeneren worden bevorderd.

Verbeteringen op korte termijn zijn onder meer een Workflows API om agentwerkstroom programmatisch te implementeren en te beheren en meer agentmogelijkheden toe te voegen aan de ChatGPT-consumentenapp. Regelmatige modelverbeteringen zullen het redeneervermogen van de agent verder verbeteren en fouten verminderen.

Met een toekomstgerichte roadmap moeten leiders inzicht hebben in de financiële toewijzing die nodig is om deze technologie te implementeren.

Hoeveel kost OpenAI Agentic AI?

OpenAI hanteert een gelaagd abonnement voor toegang tot ChatGPT-agents en brengt API-ontwikkelaarstools apart in rekening.

ChatGPT Plus kost $ 20 per maand voor één gebruiker en omvat ongeveer 40 agentacties per maand, met pay-as-you-go-krediet beschikbaar voor extra gebruik.

ChatGPT Pro, geprijsd op $ 200 per maand, biedt prioriteit en in wezen onbeperkt gebruik van agents, waarbij in eerste instantie standaard ongeveer 400 agentacties per maand worden aangeboden.

Voor teams kost ChatGPT Team $ 25 per gebruiker per maand bij een jaarcontract of $ 30 per gebruiker per maand. Dit niveau omvat alle Plus-functies voor elke gebruiker, een gedeelde beheerder-console en hogere gecombineerde limieten.

Ontwikkelaars die de API gebruiken, betalen alleen voor onderliggende modeltokens en eventuele add-on API-aanroepen. Er zijn geen aparte kosten verbonden aan het gebruik van de Agents SDK, AgentKit-tools of ingebouwde functies.

Voor webquery's worden echter extra kosten in rekening gebracht: $ 30 per 1.000 query's voor GPT-4o search-preview en $ 25 per 1.000 voor GPT-4o-mini. Andere ingebouwde tools, zoals het zoeken naar bestanden of het uitvoeren van code, worden uitsluitend gefactureerd op basis van het aantal gebruikte modeltoken.

Verborgen kosten kunnen voortkomen uit rekenintensieve taken of grootschalige integraties die uitgebreide API-aanroepen vereisen. Organisaties moeten het gebruik tijdens pilots nauwlettend in de gaten houden om de maandelijkse uitgaven nauwkeurig te kunnen voorspellen. Als er geen openbare prijzen voor een specifieke functie beschikbaar zijn, raadpleeg dan de bedrijfsgegevenspagina van OpenAI of neem rechtstreeks contact op met hun verkoopteam.

Laatste gedachten

De agentmodus van OpenAI is veelbelovend, maar nog niet voor elk gebruikskader klaar voor productie. Ik heb gezien dat het uitblinkt in onderzoek en synthese, maar struikelt over werkstroom die een genuanceerd oordeel vereist.

Het is verstandig om dit te beschouwen als een experimenteel hulpmiddel in plaats van een volledige vervanging voor automatisering. Begin met één herhaalbare taak met duidelijke succescriteria, houd deze nauwlettend in de gaten en pas vervolgens de prompts en toestemming aan totdat het resultaat consistent is.

Vroege gebruikers die zorgvuldig itereren, zullen waardevolle institutionele kennis opbouwen naarmate het platform volwassener wordt. Degenen die wachten op perfectie, zullen zien hoe concurrenten het voordeel van de leercurve benutten.