#openailaunchesagentsapipublicbeta
Die Agents-API von OpenAI ist im öffentlichen Betatest. Ich beobachte die Kosten, um sinnvolle Arbeit zu leisten.
OpenAI hat die API am 10. September veröffentlicht und Entwickler erhalten Zugriff auf eine verwaltete Version der Software, die Codex-Agents ausführt. OpenAI übernimmt Sitzungskoordination, Kontextverwaltung und Wiederherstellung.
Agents können Code ausführen, Dateien bearbeiten, sich mit externen Tools verbinden und die Arbeit über mehrere Interaktionen hinweg fortsetzen. Entwickler können OpenAI-gehostete Sandboxes verwenden oder ihre eigenen Ausführungsumgebungen anbinden.
Mein Fazit: Wenn weniger Engineering nötig ist, um einen Agenten am Laufen zu halten, könnten kleinere Teams nützlichere Produkte schneller entwickeln. Es könnte auch den Wettbewerb zwischen KI-Anwendungen erhöhen, die ähnliche grundlegende Workflows anbieten.
Der kommerzielle Test ist die Kostenhöhe pro korrekt abgeschlossenem Auftrag.
Ein Agent, der häufiges Prüfen und Korrekturen benötigt, könnte weniger Zeit sparen, als sein Demo-Versprechen nahelegt. Ich würde die Einführung daran messen, wie oft er erneut genutzt wird, an messbaren Zeiteinsparungen und daran, wie häufig eine Person eingreifen muss.
Zuverlässige Ergebnisse zu beherrschbaren Kosten würden meine Einschätzung stärken. Teure Läufe und ständige manuelle Aufräumarbeiten würden den Nutzen begrenzen – selbst bei leichterer Entwicklung.
Welche alltägliche Geschäftsaufgabe würden Sie am liebsten, dass ein Agent zuverlässig übernimmt?
#OpenAI #AIAgents #AI
$牛来 $LAB $龙虾
Die Agents-API von OpenAI ist im öffentlichen Betatest. Ich beobachte die Kosten, um sinnvolle Arbeit zu leisten.
OpenAI hat die API am 10. September veröffentlicht und Entwickler erhalten Zugriff auf eine verwaltete Version der Software, die Codex-Agents ausführt. OpenAI übernimmt Sitzungskoordination, Kontextverwaltung und Wiederherstellung.
Agents können Code ausführen, Dateien bearbeiten, sich mit externen Tools verbinden und die Arbeit über mehrere Interaktionen hinweg fortsetzen. Entwickler können OpenAI-gehostete Sandboxes verwenden oder ihre eigenen Ausführungsumgebungen anbinden.
Mein Fazit: Wenn weniger Engineering nötig ist, um einen Agenten am Laufen zu halten, könnten kleinere Teams nützlichere Produkte schneller entwickeln. Es könnte auch den Wettbewerb zwischen KI-Anwendungen erhöhen, die ähnliche grundlegende Workflows anbieten.
Der kommerzielle Test ist die Kostenhöhe pro korrekt abgeschlossenem Auftrag.
Ein Agent, der häufiges Prüfen und Korrekturen benötigt, könnte weniger Zeit sparen, als sein Demo-Versprechen nahelegt. Ich würde die Einführung daran messen, wie oft er erneut genutzt wird, an messbaren Zeiteinsparungen und daran, wie häufig eine Person eingreifen muss.
Zuverlässige Ergebnisse zu beherrschbaren Kosten würden meine Einschätzung stärken. Teure Läufe und ständige manuelle Aufräumarbeiten würden den Nutzen begrenzen – selbst bei leichterer Entwicklung.
Welche alltägliche Geschäftsaufgabe würden Sie am liebsten, dass ein Agent zuverlässig übernimmt?
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