OpenAI「Agent Builder」登場　Difyやn8nのようにAIエージェントを“つなげて作る”時代へ

【画像】Introducing AgentKitより

OpenAIは、新しいエージェント開発環境「Agent Builder（エージェントビルダー）」を公開した。これは、AIエージェントを“コードなし”で設計できる可視化ツールで、複雑な処理フローをドラッグ＆ドロップで構築できる。
AIエージェントを自作したい開発者や企業にとって、Difyやn8nのように「AIを組み合わせて動かす」体験が、公式にOpenAIから提供される形となった。

Difyやn8nのような「AIワークフロー」をOpenAI純正で

これまで、OpenAIのAPIを活用してエージェントを構築するには、PythonやJavaScriptのコードを書く必要があった。
しかし、Agent Builderは、ノーコード／ローコードでエージェントを視覚的に構築できる。

画面上にはキャンバスが用意され、ノード（ブロック）をドラッグ＆ドロップで配置。
それぞれのノードには、AIのプロンプト、外部API、条件分岐、ツール呼び出しなどを設定できる。
ユーザーはノードを線でつなぐだけで、「AIがどう考え、どのツールを呼び出し、どんな結果を返すか」を一目で理解できるようになる。まさに、「AI版n8n」や「Difyの純正版」といえる存在だ。

Agent Builderの仕組みと構成

Agent Builderは、OpenAIが発表した新ツール群「AgentKit」の中核コンポーネントとして位置づけられている。
その仕組みは、ビジュアルエディタを中心に、複数の開発モジュールと連携して動作する。

Agent Builderはこれらのモジュールを一括で扱えるように設計されており、「設計 → 接続 → 評価 → 公開」までを一貫して行える。
特に、プロンプトの改善やワークフローのバージョン管理、実行結果のプレビューも可能で、試行錯誤のサイクルを大幅に短縮できる点が強みだ。

どうやって動く？Agent Builderの流れをイメージ

Agent Builderでの開発は、次のような流れになる。

1. キャンバスでノードを作成
   　各ノードに、AIモデル（例：GPT-4o、GPT-5）とプロンプトを設定。
2. 処理の順序をつなぐ
   　ノード間を線で結び、AIの出力を次のステップに渡す。
3. 外部ツールを接続
   　Connector Registryを使ってGoogle DriveやAPIなどの外部サービスを統合。
4. ガードレールを設定
   　安全性のルールを適用し、不適切出力や情報漏えいを防止。
5. プレビュー実行と評価
   　設計したフローを即時テストし、Evalsで結果を自動分析。

このプロセス全体がブラウザ上で完結するため、開発環境の構築やコードの管理が不要になる。

SDK連携で拡張も可能

Agent Builderの裏側では、Agents SDK（Python版／JavaScript版）が動作しており、開発者はコードからも同じワークフローを制御できる。
つまり、「ノーコードで設計して、必要な部分だけをコードで補う」というハイブリッド開発が可能。
高度なロジックや外部連携を実装したい場合も、SDKを通してAgent Builderのフローを拡張できる。

Agent Builderがもたらす変化

Agent Builderの登場により、OpenAIエコシステムは「APIで使うだけ」から「自分で構築して動かす」段階へ進化した。
これまでサードパーティが担っていたノーコードAI構築ツールの領域を、OpenAI自身が公式に提供する形だ。

開発者にとっては、

• ワークフローを視覚的に構築できる
• 評価やチューニングが容易になる
• チャットUIまで統合して導入できる

というメリットがある。
一方、企業利用では、Guardrailsを使った安全設計や、Connector Registryによる権限管理が強力な武器となる。

まとめ

Agent Builderは、OpenAIが目指す「エージェント開発の民主化」を象徴するツールだ。
Difyやn8nのような直感的なUIでありながら、OpenAIモデルやAPIと直接連携できるため、開発から運用までのすべてを一元管理できる。

これにより、エンジニアだけでなく、企画担当者やノンデベロッパーでも「自分だけのAIエージェント」を設計できる時代が始まったといえる。