OpenAI a publicat săptămâna trecută „A Practical Guide to Building Agents”, un document de peste 30 de pagini care distilează experienţa acumulată în zeci de implementări comerciale ale modelelor LLM în sisteme autonome.

Ghidul introduce un cadru clar pentru a decide când merită un agent, arată cum se combină modelele, instrumentele şi instrucţiunile, explică modelele de orchestrare single‑agent şi multi‑agent, propune un set de guardrails stratificate şi indică paşii concreţi pentru trecerea în producţie.

Paragrafele de mai jos urmăresc structura oficială, dar includ şi explicaţii suplimentare din anunţurile despre Responses API şi Agents SDK, plus observaţii din presă şi comunitate. Pentru detalii exhaustive, consultaţi Ghidul în format PDF de pe site‑ul OpenAI.

1. Context

În martie 2025 OpenAI a lansat Responses API, setul de built‑in tools (web search, file search, computer use) şi noul Agents SDK, poziţionând platforma ca soluţie unificată pentru aplicaţii agentice. Ghidul apărut o lună mai târziu pune ordine în terminologie şi oferă un model de referinţă pentru echipele de produs şi inginerie.

2. Ce este un agent

Ghidul defineşte agentul ca „un sistem care execută în mod autonom un workflow în numele utilizatorului”, recunoscând când sarcina e terminată, corectându‑se sau cedând controlul la nevoie. O simplă interfaţă de chat pe un LLM nu este agent dacă nu decide şi nu acţionează.

3. Când are sens să construieşti un agent

OpenAI recomandă agenţii pentru trei tipuri de fluxuri: decizii complexe unde regulile fixe eşuează, reguli greu de întreţinut şi procesare de date ne­structurate (documente, limbaj natural). Dacă workflow‑ul e determinist şi stabil, automatizarea clasică rămâne suficientă.

4. Anatomia minimală

Un agent are trei piese:

• Modelul – LLM‑ul care raţionează;
• Instrumentele – funcţii externe sau API‑uri;
• Instrucţiunile – regulile explicite care îi stabilesc limitele.

4.1 Alegerea modelului

Construiţi prototipul cu cel mai capabil model disponibil (de ex. o‑series) pentru a stabili un baseline, apoi experimentaţi cu modele mai mici unde acurateţea rămâne acceptabilă.

4.2 Tipuri de instrumente

Ghidul grupează uneltele în Data (extrage informaţii), Action (scrie, actualizează, trimite) şi Orchestration (alţi agenţi trataţi ca unelte). Standardizarea descrierilor şi a testelor previne haosul pe termen lung.

4.3 Instrucţiuni clare

Folosiţi proceduri existente, împărţiţi sarcina în paşi numerotaţi, definiţi acţiuni concrete şi anticipaţi cazurile‑limită.

5. Orchestrare: loop‑ul şi modelele multi‑agent

La bază, un Runner.run() porneşte un loop până când agentul cheamă un tool final sau atinge o condiţie de ieşire.

• Single‑agent – extindeţi gradual cu noi instrumente;
• Manager pattern – un agent central orchestrează specialişti prin tool‑calls;
• Decentralizat – agenţii îşi pasează controlul direct unii altora.

Agents SDK oferă primitiva handoff şi tracing integrat pentru aceste scenarii.

6. Guardrails stratificate

Documentul insistă că „un singur guardrail nu e suficient”; combinaţi clasificatoare de relevanţă, safety, filtre PII, reguli deterministe şi moderare la ieşire. Presa tehnică notează că abordarea în straturi reduce scurgerile de prompt şi acţiunile riscante. Responses API expune hook‑uri pentru a introduce astfel de controale înainte şi după fiecare tool‑call.

7. Pipeline recomandat (check‑list)

1. Calibraţi scopul – validaţi că problema chiar cere autonomie agentică.
2. Model & baseline – măsuraţi performanţa cu cel mai bun model, apoi optimizaţi costul.
3. Definiţi instrumente reutilizabile şi versionaţi‑le.
4. Scrieţi instrucţiuni numerotate, testaţi cazurile‑limită.
5. Implementaţi guardrails minime (relevanţă, safety) şi adăugaţi‑le iterativ.
6. Observabilitate – activaţi tracing, logaţi tool‑calls, erori, timpi de execuţie.
7. Evals – definiţi scenarii fixe şi evaluaţi la fiecare modificare.
8. Roll‑out gradual – începeţi cu utilizatori interni, apoi alegeţi un feature‑flag.
9. Monitorizare post‑lansare – urmăriţi drift, costuri, rata de eşec şi semnalaţi agentului când trebuie să cedeze controlul unui om.

8. API‑uri şi instrumente lansate recent

• Responses API – combină Chat Completions cu tool‑use într‑un singur endpoint; câmpul response.output_text livrează răspunsul final.
• Agents SDK – orchestrare, handoff‑uri, guardrails, tracing; open‑source şi compatibil şi cu alte modele LLM.
• Built‑in tools – web search, file search, computer_use, disponibile direct din API.

9.Înainte de producție

Verificaţi conformitatea legală, costurile pe token şi pe tool, planul de rollback şi mecanismele de întrerupere de urgenţă. Platformele de observabilitate trebuie configurate din prima zi pentru a evita „cutia neagră” în comportamentul agentului.

Resurse

Documentul de bază

• OpenAI – „A Practical Guide to Building Agents” (PDF)

Anunțul oficial şi documentația OpenAI

• Blog OpenAI – „New tools for building agents”
• Docs – Responses API vs. Chat Completions
• Docs – Agents SDK (ghid complet)
• Docs – Web Search Tool (built‑in tools)

Acest articol urmăreşte să fie suficient pentru a începe: dacă aveţi deja un workflow candidat, puteţi testa rapid cu Responses API şi un singur agent, apoi iteraţi. Pentru o implementare riguroasă, merită lecturat capitolul de guardrails, exemplele de orchestrare şi checklist‑ul complet din PDF.