Après l'Agent Builder : Agents SDK, agents d'espace de travail et Agents API

Cette leçon présentait jusqu’ici l’Agent Builder, l’outil visuel d’OpenAI pour créer un agent sans code. OpenAI en a annoncé la fin le 3 juin 2026, et sa fermeture est prévue le 30 novembre 2026. Plutôt que d’apprendre un outil qui va disparaître, voyons ce qui le remplace : trois chemins, selon que vous voulez écrire du code, construire en langage naturel pour une équipe, ou confier l’orchestration à OpenAI.

Ce qui ferme, ce qui reste

L’Agent Builder ferme ; ChatKit, la brique d’interface que vous verrez plus loin dans ce cours, reste disponible. Si vous avez déjà un workflow dans l’Agent Builder, OpenAI vous permet de l’exporter avant la fermeture : ouvrez le workflow, choisissez Code dans la barre du haut, puis Agents SDK, sélectionnez TypeScript ou Python et copiez l’export complet. Le guide de migration prévient honnêtement que cet export ne convertit pas le graphe du workflow et ne garantit pas que chaque comportement soit repris à l’identique : prévoyez une phase de test.

Chemin 1 : l’Agents SDK, pour construire en code

C’est le chemin de ce cours à partir de la leçon suivante. L’Agents SDK vous donne le contrôle complet : vous déclarez l’agent, ses instructions, son modèle et ses outils dans votre application, vous l’exécutez dans votre propre environnement et vous le déployez comme le reste de votre code. L’export de l’Agent Builder s’y colle directement ; il faut ensuite installer le SDK correspondant, configurer l’application et valider le comportement avant de déployer.

from agents import Agent, Runner, WebSearchTool

agent = Agent(
    name="Support technique",
    instructions=(
        "Vous êtes un agent de support technique pour une entreprise SaaS. "
        "Répondez en français. Identifiez le problème avant de proposer des solutions."
    ),
    model="gpt-6.1-sol",
    tools=[WebSearchTool()],
)

resultat = Runner.run_sync(agent, "Mon export CSV est vide depuis ce matin.")
print(resultat.final_output)

Chemin 2 : les agents d’espace de travail de ChatGPT

Si vous construisiez dans l’Agent Builder pour éviter le code, l’équivalent est désormais dans ChatGPT. Les agents d’espace de travail se créent en langage naturel et se partagent avec une équipe ; ils demandent une offre ChatGPT Business, Enterprise ou Edu, l’accès aux agents d’espace de travail et le droit d’en créer. Pour migrer, OpenAI propose une méthode simple : créer un nouvel agent dans ChatGPT et lui coller l’export de votre workflow avec la consigne « aide-moi à convertir ce workflow en agent ». Avant de valider, relisez les instructions générées, configurez les apps, skills, authentifications et permissions nécessaires, puis utilisez Preview pour rejouer des cas représentatifs du workflow d’origine. Une limite à connaître : un workflow dont le cœur repose sur un enchaînement strictement déterministe peut ne pas se transposer fidèlement en agent.

Chemin 3 : l’Agents API, quand OpenAI orchestre pour vous

Depuis le 10 septembre 2026, une troisième voie existe, en bêta publique : l’Agents API. Elle donne à votre application accès au harnais de Codex via une API gérée par OpenAI. Votre application fournit les outils et choisit l’environnement d’exécution ; OpenAI gère les sessions, l’orchestration, la compaction du contexte et la reprise après incident. L’agent peut travailler dans un bac à sable où il exécute du code, modifie des fichiers, se connecte à des serveurs MCP et produit des documents.

L’API s’organise autour de quatre notions : l’agent (modèle, instructions, outils et serveurs MCP), l’environnement (un bac à sable ou un ordinateur, facultatif, hébergé par OpenAI ou par vous), la session (une instance durable de l’agent, qui reçoit des tâches et y répond) et les événements (ce que vous envoyez et ce que l’agent produit). Une session se déroule en quatre temps : vous la créez, vous lui confiez une tâche, vous suivez sa progression en flux ou par webhook, puis vous la relancez ou la réorientez en cours de route.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

session = client.beta.agents.sessions.create(
    agent={
        "model": "gpt-6-astra",
        "instructions": "Réponds aux questions techniques avec précision, en t'appuyant sur la recherche web.",
        "tools": [{"type": "web_search"}],
    },
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [{"type": "input_text", "text": "Résume les étapes recommandées pour connecter un serveur MCP à un agent OpenAI."}],
    }],
)
print(session.id)

Deux contraintes sont à vérifier avant de choisir cette voie pour des données sensibles : l’Agents API ne propose aujourd’hui la résidence des données qu’aux États-Unis, et elle n’est pas éligible à la rétention zéro des données, même avec un bac à sable que vous hébergez vous-même. La facturation suit le tarif API du modèle choisi, celui des outils d’OpenAI et celui des conteneurs pour les bacs à sable hébergés.

Comment choisir

Si votre équipe sait développer et veut garder la main sur l’exécution, prenez l’Agents SDK. Si l’objectif est de mettre un agent entre les mains de collègues non développeurs, dans ChatGPT, prenez les agents d’espace de travail. Si vous voulez un agent qui travaille longtemps, avec exécution de code et sous-agents, sans maintenir vous-même l’orchestration, regardez l’Agents API, en gardant à l’esprit son statut de bêta et ses contraintes de données.

Sources officielles : Migrate from Agent Builder · Agents API · Deprecations

Points clés à retenir

• L’Agent Builder ferme le 30 novembre 2026 ; ChatKit reste disponible ; exportez vos workflows en code Agents SDK avant la date
• Agents SDK : construire en code et déployer dans votre application — c’est la voie de ce cours
• Agents d’espace de travail : construire en langage naturel dans ChatGPT (offres Business, Enterprise, Edu)
• Agents API (bêta publique) : OpenAI gère sessions, orchestration et compaction ; résidence des données aux États-Unis uniquement, pas de rétention zéro