AI 新聞速報｜OpenAI 傳將發表「Agent Builder」：AI 代理的工作流時代即將展開

InfoAI 編輯部

外媒傳言：或將推出改變開發方式的新工具

這幾天，全球科技社群的目光再次聚焦在 OpenAI。根據多家外媒報導，包括 TestingCatalog、Tech in Asia 與 BGR 等，OpenAI 可能會在 2025 年 10 月 6 日舉行的年度開發者大會 DevDay 2025 上，推出一款名為 Agent Builder 的新工具。

目前尚未見到 OpenAI 的完整官方公告，此訊息仍屬於「傳言與預測階段」。但多數消息來源指出，這款工具將允許使用者透過 拖拉式流程畫布 方式設計 AI 工作代理（agent），可讓開發者以可視化方式構建、測試並部署自動化任務。

若最終證實，這意味著 OpenAI 將從過去「提供模型與 API」的角色，進一步轉向打造「流程層平台」, 這被視為 AI 應用落地的關鍵門檻，也可能改變未來 AI 工具的使用方式。

外媒形容，Agent Builder 的核心理念是「讓 AI 自己去完成多步任務」。不再只是回答問題或生成文字，而能根據設定的任務邏輯，自主執行分析、整合資料來源、介接內部系統，並在授權與監控下自動完成工作。對多數開發者來說，這樣的轉變等同於從撰寫程式碼，邁入「設計 AI 流程」的新時代。

傳聞中的核心功能：可視化工作流與模組化整合

根據 TestingCatalog 的報導，Agent Builder 將提供一個 可視化畫布（canvas），開發者可將模型節點、外部 API、條件邏輯與資料管線透過拖拉方式串接，形成完整的 AI 任務流程。這樣的設計，讓 AI 代理能跨系統執行任務，從客服回應、文件摘要、報表生成到資料比對皆可自動完成。

內建模板與快速上手機制

部分媒體指出，Agent Builder 可能內建各種範本（template），例如文件問答、知識管理、自動客服與行銷工作流等，讓使用者不必撰寫程式碼即可上手。

整合 MCP、ChatKit Widgets 與外部 API

另一項重點在於整合能力。外媒推測 Agent Builder 可結合 MCP（Multi-Control Protocol） 與 ChatKit Widgets，支援第三方應用程式與外部資料源的串接，進一步強化跨平台運算與即時回應的能力。

預覽測試與安全控管

報導中提到，Agent Builder 內建預覽與測試模式，開發者可在正式部署前模擬流程運作。同時，外流影片顯示工具內含「guardrails」設定，可限制代理執行範圍，以避免誤用與資料外洩。

如果這些功能最終成真，Agent Builder 將不僅是一個開發工具，更可能成為 AI 自動化生態的新入口。

技術與戰略意義：OpenAI 的平台化轉向

從 GPT-4、GPTs、Assistants API 一路發展到 Agent Builder，可以明顯看出 OpenAI 的戰略轉向，從「提供智慧」逐步走向「提供操作」。

這個轉向有三層重要意涵：

1. 降低開發與導入門檻
   對企業與團隊而言，開發 AI 解決方案最大的障礙在於系統整合與流程建置。Agent Builder 若能提供可視化流程設計介面，將讓非工程背景的團隊也能快速原型化 AI 專案。

2. 鞏固生態綁定效應
   若工作流、模板與外部工具整合都依附於 OpenAI 平台，將使開發者更依賴這個生態圈，進而強化其市場主導權。

3. 挑戰現有自動化平台
   外媒普遍認為，Agent Builder 的定位可能與 Zapier、n8n、Make、LangGraph 等自動化平台產生重疊。若 OpenAI 提供更直覺的 UX、更穩定的雲端基礎與原生 AI 能力，這些平台將面臨競爭壓力。

從炫技到落地：Agent Builder 仍面臨的挑戰

儘管概念令人期待，但外媒也提醒，這樣的工具若要真正落地，仍須解決以下挑戰：

1. 技術複雜性與可維運性
   工作流設計越強大，系統就越容易變得難以維護。若缺乏良好的監控、版本控制與錯誤追蹤，企業維運成本將急速上升。

2. 資料安全與權限控管
   AI 代理若能跨系統操作，勢必涉及大量資料讀寫與憑證授權。一旦防護不當，將引發重大安全與法規風險。

3. 平台鎖定風險
   若 Agent Builder 無法輸出流程或支援跨平台遷移，企業可能被迫長期綁定單一供應商，失去靈活性。

4. 信任與透明度
   企業若要讓代理執行任務，必須能清楚追蹤其決策過程與操作日誌。缺乏可觀察性（observability）與審計機制，將成為導入最大障礙。

這些問題若未解決，Agent Builder 再強大，也可能淪為「概念熱點而非實際生產力工具」。

台灣企業的觀察：從工具到轉型的契機

對台灣企業而言，Agent Builder 所代表的「流程自動化轉型」值得高度關注。

台灣製造業、金融業與服務業正面臨人力緊縮與效率提升壓力，許多企業雖已導入 AI 應用，但在實際整合與自動化落地上仍困難重重。

實際應用潛力

客服中心可利用代理自動回覆客戶問題，製造業能讓代理自動彙整報表、偵測異常數據；銀行與保險業可利用代理比對文件、產出風險分析報告。這些都可望透過可視化流程快速部署。

導入建議

企業在導入前應先釐清兩個關鍵問題：

1. 資料治理與法規遵循，AI 任務涉及的內部資料應有嚴格控管；

2. 成本與彈性評估，若採計費制（如以 token 或任務次數為基準），需確保長期運作成本合理。

對於中小企業而言，可先選擇單一流程試點，再視穩定性逐步擴大範圍。這樣能降低導入風險，同時建立內部 AI 自動化能力。

全球市場的競爭加劇：誰能定義 AI 工作流標準

若 Agent Builder 最終問世，將引發自動化與 AI 工具市場的新一輪整併。

Zapier、Make 等平台可能尋求與 OpenAI 合作或對接，而開源社群（如 n8n、LangChain）則會持續強化彈性與擴充性，以對抗生態封閉風險。

這場競爭的核心，不僅在於功能差異，而是誰能成為 「AI 工作流標準制定者」。OpenAI 若能建立一套穩定、安全且廣泛採用的流程語言（workflow language），將擁有定義產業規格的主導權。

對開發者而言，未來的競爭力也將不再取決於寫程式的熟練程度，而在於能否設計高效率、可擴充的 AI 流程。

產業觀察：AI 工具正在進入「操作層」競賽

回顧過去幾年，OpenAI 的每次動作都不僅是技術突破，更重新定義了產業層次。ChatGPT 打開了人機互動的新時代，GPT-4o 推動了多模態革命，而 Agent Builder 若落地，將讓 AI 進一步滲透到「操作層」。

也就是說，AI 不再只是輔助，而是能真正「管理任務、協調流程、執行行動」。這種「流程化 AI」的概念，正逐步成為新一代企業數位基礎設施的核心。

編輯觀點｜從模型到流程，AI 競賽的下一戰場

Agent Builder 代表 OpenAI 從「智能生成」進入「智能執行」的新階段。若能兼顧四項關鍵條件：

1. 穩定安全的執行架構

2. 透明可控的代理治理

3. 模板化與社群化的擴充生態

4. 與企業實際工作流接軌的彈性整合

那麼，OpenAI 將不只是一家模型供應商，而是新一代「AI 自動化平台」的標準制定者。對台灣企業而言，這也是一個啟動「AI 工作流轉型」的信號。即使工具仍在傳言階段，企業若能提前研究流程自動化框架、盤點資料接點與 API 結構，未來導入速度將比競爭者快上數倍。AI 正在改變的不只是技術，而是工作的定義與企業的運作方式。Agent Builder，或許只是序章。

延伸閱讀：

OpenAI to debut Agent Builder at DevDay on October 6

https://www.techinasia.com/news/openai-to-debut-agent-builder-at-devday-on-october-6

OpenAI prepares to release Agent Builder during DevDay on October 6

https://www.testingcatalog.com/openai-prepares-to-release-agent-builder-during-devday-on-october-6

OpenAI's new Agent Builder tool leaked before DevDay – What it can do

https://www.bgr.com/1987670/openai-new-agent-builder-tool-leaked-before-devday-what-can-do

What to expect at OpenAI's DevDay 2025 and how to watch it

https://techcrunch.com/2025/10/03/what-to-expect-at-openais-devday-2025-and-how-to-watch-it

New tools for building agents — OpenAI 官方文件

https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents

FAQ｜關鍵問答

Q1：這篇報導是否基於確定消息？

目前尚未有 OpenAI 官方正式公告。本文綜整多家外媒（包括 Tech in Asia、TestingCatalog、BGR、TechCrunch 等）的傳言與預測，屬於前瞻性報導。

Q2：Agent Builder 與 GPTs、Assistants API 有何不同？

根據外媒描述，Agent Builder 可能是這些 API 的「可視化延伸層」，用戶可在介面中設計多步任務，而非僅以程式碼操作。

Q3：這款工具為何被視為 Zapier、n8n 的潛在競爭對手？

因為它結合了 AI 模型理解力與自動化編排能力，若能順利整合外部 API，將直接進入企業自動化應用市場。

Q4：台灣企業應如何應對？

建議以「試點導入」為策略，先從低風險任務著手，建立內部流程自動化與資料治理能力。

Q5：若傳言不實，是否仍具參考價值？

具備價值。這顯示產業正朝「AI 代理自動化」方向發展。即使 OpenAI 未率先發表，也可能有其他公司推出類似產品。

Q6：對開發者的啟示是什麼？

未來的開發能力重心將從「撰寫程式」轉向「設計 AI 工作流」。懂得設計流程、整合 API 與控管代理行為的開發者，將更具市場價值。

Q7：OpenAI 若正式發表後，InfoAI 會如何追蹤？

InfoAI 將於 DevDay 結束後即時更新相關功能細節與實測報導，並針對 Agent Builder 的商業模式與生態影響推出深度分析。

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