How is an AI agent different from a reactive chatbot?

A reactive chatbot mainly replies to prompts with fixed or limited response patterns, while an AI agent is designed to plan, use tools, and work through a problem in stages. This course emphasizes that difference by focusing on action-taking and multi-step problem solving, not just conversation.

Do you need any prerequisites before learning to build an AI agent?

A basic understanding of APIs and coding workflows is helpful because the course works with request handling, tool integration, and conversation state. Since the course is intermediate, it helps to be comfortable reading and modifying technical examples as you build and test the agent.

What tools, platforms, or methods are used in this course?

The course centers on OpenAI's Responses API and built-in tools such as browser, code interpreter, and file search. It also uses system prompts and reasoning patterns to shape agent behavior and improve reliability.

What specific tasks will you practice or complete in this course?

You practice designing the agent architecture, configuring API access, managing conversation state, and connecting tools to user requests. You also test multi-step behavior, add fallback and caching logic, and refine prompts so the agent responds more reliably.

Building Your First AI Agent with OpenAI

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Building Your First AI Agent with OpenAI

Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Build Powerful AI Agents with OpenAI Tools

Instructeur : Professionals from the Industry

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Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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niveau Intermédiaire

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2 semaines à compléter

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Tool Calling
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Agentic systems

Outils que vous découvrirez

Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : OpenAI API
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Agentic Workflows

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

février 2026

Évaluations

10 affectations¹

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Il y a 4 modules dans ce cours

The Building Your First AI Agent with OpenAI course provides a practical introduction to creating intelligent, tool-using AI agents. Learners begin by understanding the key differences between reactive chatbots and proactive agents, mapping out the five core components of agentic architecture.

The course then explores the OpenAI Responses API, GPT-4/5 models, and built-in tools such as browser, code interpreter, and file search, showing how they extend agent capabilities for real-world tasks. Through guided lessons, learners configure secure API access, manage tokens and costs, and design system prompts that define agent behavior. They also add reasoning patterns like chain-of-thought and reflection to improve reliability, before integrating multiple tools into a unified agent system. Hands-on projects, including building a technical support agent, reinforce skills in architecture design, tool integration, and performance optimization. By the end, learners will have built a fully functioning AI agent capable of handling complex multi-step tasks and decision-making with autonomy and reliability.

As a new Associate Consultant with the AI consultancy Praxis AI, you will address the limitations of Innovate Logistics' failing customer support chatbot. Your goal is to apply the ACTOR framework to diagnose why the current system fails and design a comprehensive architectural blueprint for a new autonomous agent, utilizing the five core components of intelligent AI systems.

Inclus

2 vidéos7 lectures3 devoirs

2 vidéosTotal 12 minutes

The Five Core Components That Make an Agent8 minutes
The OpenAI Agent Ecosystem in Action4 minutes

7 lecturesTotal 145 minutes

Why Your Business Needs Agents, Not Just Chatbots20 minutes
Agent Architecture Patterns and Decision Framework10 minutes
Hands on Activity: Design Your Agent Architecture30 minutes
Mapping OpenAI Tools to Agent Architecture20 minutes
Activity: Build Your OpenAI Stack Blueprint25 minutes
Tool Design Patterns and Best Practices15 minutes
Activity: Design Your Tool Strategy25 minutes

3 devoirsTotal 120 minutes

Module 1 Assessment60 minutes
Agents vs. Chatbots Fundamentals30 minutes
OpenAI Agent Stack Mastery30 minutes

Stepping into the role of Prototype Developer at Praxis AI, you will write the code that powers the Innovate Logistics agent's core existence. You will build a production-grade API client that prioritizes security, cost management, and reliability, and then construct a conversational agent capable of maintaining context and following complex behavioral instructions via system prompts.

Inclus

3 vidéos3 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

3 vidéosTotal 23 minutes

Your First Steps with the OpenAI API8 minutes
Building a Production-Ready API Client7 minutes
From API to Agent: Your First Intelligent System7 minutes

3 lecturesTotal 85 minutes

API Best Practices and Cost Optimization45 minutes
Agent Design with System Prompts20 minutes
Reasoning Patterns for AI Agents20 minutes

2 devoirsTotal 90 minutes

Module 2 Assessment60 minutes
API Setup and Management30 minutes

2 laboratoires non notésTotal 50 minutes

Build Your API Client Foundation25 minutes
Create Your Q&A Agent Foundation25 minutes

Acting as an Integration Specialist for Praxis AI, you will give the Innovate Logistic agent the tools it needs to solve real business problems. You will implement the Web Search tool for real-time shipping data, deploy File Search (RAG) to access internal policy documents, and utilize the Code Interpreter to build a separate internal agent that analyzes performance logs for management.

Inclus

3 vidéos4 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés

3 vidéosTotal 17 minutes

Configuring and Optimizing Browser Tool Usage8 minutes
Implementing Document Search and Retrieval3 minutes
Adding Analytical Power to Your Agent5 minutes

4 lecturesTotal 95 minutes

Your Agent and How it Interacts with OpenAI Tools10 minutes
Search Strategy Design and Information Synthesis45 minutes
Document Processing and Retrieval Patterns20 minutes
Code Interpreter for Data Analysis20 minutes

3 devoirsTotal 120 minutes

Module 3 Assessment60 minutes
Browser Tool Mastery30 minutes
File Search Fundamentals30 minutes

3 laboratoires non notésTotal 70 minutes

Build Search-Enabled Support Agent25 minutes
Build a Policy Documentation Assistant25 minutes
Create Analytical Agent20 minutes

In the role of Lead Architect at Praxis AI, you will refactor the disparate tools of the Innovate Logistics Agent into a single, unified intelligent system. You will write the decision-making logic that orchestrates tool usage, implements cost-saving caching and resilient fallback patterns, and validates the final agent through a rigorous mock-and-live testing strategy.

Inclus

2 vidéos5 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 17 minutes

From Tools to Solutions: Architecting Complete Agents8 minutes
Bringing Your Agent to Life9 minutes

5 lecturesTotal 130 minutes

Multi-Tool Agent Architecture for Technical Support45 minutes
Activity: Design Your Technical Support Agent Architecture30 minutes
Implementation and Testing Strategy10 minutes
ACTIVITY: Build Your Technical Support Agent30 minutes
Production Readiness and Next Steps15 minutes

2 devoirsTotal 90 minutes

Module 4 Assessment60 minutes
Agent Design Principles30 minutes

1 laboratoire non notéTotal 30 minutes

Build Your Technical Support Agent30 minutes

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Foire Aux Questions

In this course, an AI agent is a system that can reason through a request, use tools, keep track of context, and take action across multiple steps. The focus is on assembling those parts into a reliable OpenAI-based workflow rather than treating the model like a one-turn assistant.

You would use an AI agent when a task involves multiple steps, outside information, or a choice about what action to take next. In this course, that means work that needs document lookup, web access, calculations, or other tool-assisted steps to complete the request.

It sits between the user's request and the final result, coordinating the steps needed to gather information, make decisions, and return a response. The course treats agent building as a connected workflow that combines reasoning, memory, and tool use instead of isolated prompt-and-answer exchanges.

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