Recenze AgentKit od OpenAI: Je to konec N8N?

Pokud jste někdy přáli, aby jste mohli vytvořit svého vlastního asistenta s podporou ChatGPT? Jednoho, který skutečně dělá věci pro vás, místo aby vám pouze odpovídal textem?

Průzkum PwC z roku 2025 zjistil, že 79 % seniorních manažerů tvrdí, že agenti AI jsou již používány ve svých společnostech. Ale až donedávna, vytváření těchto agentů vyžadovalo manipulaci s několika nástroji, psaní komplexní logiky backendu a nekonečné ladění API.

To je místo, kde AgentKit od OpenAI vstupuje do hry. Je to komplexní platforma, která umožňuje každému (vývojářům i nevývojářům) navrhnout, otestovat a nasadit agenti AI rychle.

V této recenzi AgentKit od OpenAI, proberu výhody a nevýhody, co to je, pro koho je nejlepší a jeho klíčové funkce. Poté vám ukážu, jak jsem ho použil k vytvoření letového agenta, který vytváří itineráře a hledá informace o letech.

Dokončím článek srovnáním AgentKitu s mými třemi nejlepšími alternativami (N8N, Albato a Pabbly). Na konci budete vědět, zda je to pro vás správné!

Závěr

AgentKit je silná platforma, která umožňuje každému navrhnout a nasadit agenti AI, zatímco zajišťuje bezpečnost dat a spravuje je. Nicméně, pracovní postupy mohou být složité; funguje pouze s modely OpenAI, integrace vyžaduje nastavení backendu a pokročilé funkce jsou omezené.

Co je AgentKit od OpenAI?

AgentKit od OpenAI pomáhá vývojářům vytvářet a nasazovat agenti AI rychle s vizuálními nástroji. Spojuje vše (návrh, verzi, ladění promptů a testování) do jedné platformy, aby se agenti mohli přesunout z prototypu do produkce.

Sam Altman, CEO OpenAI, nazval jej “vše, co potřebujete k vytvoření, nasazení a optimalizaci pracovních postupů agentů s mnohem menšími problémy”.

Problém, který AgentKit řeší

Hlavním cílem AgentKitu je řešit tento problém: eliminovat fragmentované nástroje a zjednodušit vývojové pracovní postupy agentů.

Před nástroji, jako je AgentKit, jste používali jeden nástroj pro orchestraci, jiný pro připojení k vašim datům, třetí pro testování a poté jste museli vytvořit vlastní frontend od začátku. Tento přístup však nevydrží. AgentKit řeší tento problém.

AgentKit a Responses API

AgentKit je postaven na Responses API od OpenAI, který vydali v březnu 2025. Pokud jste již používali tento API, máte již základ pro práci.

Ale i pokud jste ho nevyužili, AgentKit dělá vše přístupnějším, protože sedí na této infrastruktuře.

AgentKit vs. ChatGPT

Ale co dělá “agenta” odlišným od pouhého použití ChatGPT? Rád si myslím, že AgentKit je “ChatGPT s rukama.”

Pravidelný ChatGPT odpovídá na vás textem. Agent může skutečně provádět akce. Může získat data z vašeho Google Drive, aktualizovat váš sešit, odeslat e-mail nebo provést jakoukoli jinou úlohu, kterou jste mu naprogramovali. To je ta změna hry.

Vizuální přístup a flexibilita kódování

AgentKit vás nezavazuje k jednomu způsobu budování. Někteří lidé milují vizuální rozhraní s funkcemi drag-and-drop. Jiní lidé preferují psaní skutečného kódu.

AgentKit vám nabízí obě možnosti, což je vzácné. Agent Builder je vizuální canvas, který navrhuje pracovní postupy bez kódu. Ale pokud chcete postavit v Node, Pythonu nebo TypeScriptu, můžete to udělat také.

Vizuální přístup je silný pro složité pracovní postupy kvůli tomu, jak vše souvisí. Poté můžete kódovat části, které potřebují více přizpůsobení, pokud je to potřeba.

Flexibilita je to, co dělá AgentKit skutečně užitečným. OpenAI AgentKit je jejich pokus o konsolidaci fragmentované vývojářské krajiny do něčeho, co skutečně funguje společně hladce.

Pro koho je AgentKit nejlepší?

Tady je, pro koho AgentKit je nejlepší:

• Vývojáři mohou použít AgentKit k vytvoření, otestování a nasazení agentů AI v Pythonu, TypeScriptu nebo Node.js.
• Inženýrské týmy mohou použít AgentKit k vytvoření a správě multi-agentních systémů rychle.
• Produktoví manažeři mohou použít AgentKit k nastavení chování agentů, pravidel a koordinaci s inženýry.
• Podniky mohou použít AgentKit k správě přístupu k datům, bezpečnosti a integrací nástrojů jako Google Drive a CRM.
• IT týmy mohou použít AgentKit k nasazení agentů ve velkém měřítku, přidání do aplikací s ChatKit a monitorování výkonu s Evals.
• Právní týmy mohou použít AgentKit k zachování souladu s pravidly a firemními zásadami pomocí auditních tras, verzí a politických nástrojů.
• Hobbyisté mohou použít AgentKit k vytvoření agentů s funkcemi drag-and-drop a přizpůsobit je dále pomocí SDK.

Klíčové funkce AgentKitu

Tady jsou klíčové funkce AgentKitu:

• Agent Builder: Vizuální canvas pro návrh multi-agentních pracovních postupů.
• Connector Registry: Centrální administrační panel pro správu připojení k nástrojům jako Google Drive, Dropbox (DBX ) a CRM.
• ChatKit: Vložení přizpůsobitelných chatových agentů do aplikací nebo webových stránek.
• Agents SDK: Vývoj v Pythonu, TypeScriptu nebo Node.js pro plnou kontrolu nad logikou agenta.
• Evals: Nástroje pro měření výkonu jako trace grading, datové sady a automatizované optimalizace promptů.
• Guardrails: Open-source bezpečnostní vrstva pro detekci PII a jailbreaků.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Přizpůsobení modelů jako o4-mini a GPT-5 s vlastními graddy.

Jak používat AgentKit

Tady je, jak jsem použil AgentKit od OpenAI k vytvoření letového agenta, který vytváří itineráře a hledá informace o letech:

1. Registrovat se do Agent Builderu
2. Přidat platební metodu
3. Koupit kredity
4. Přístup k Agent Builderu
5. Vytvořit nový pracovní postup
6. Vytvořit klasifikační uzel
7. Vybrat výstupní formát
8. Přidat vlastnosti
9. Přidat uzel “if/else”
10. Přidat letový agentní uzel
11. Přidat itinerářový agentní uzel
12. Náhled a test
13. Vytvořit a stáhnout widget
14. Nahrát widget
15. Nasazení AI agenta

Krok 1: Registrovat se do Agent Builderu

Začal jsem tím, že jsem šel na platform.openai.com/agent-builder a registroval se.

Krok 2: Přidat platební metodu

Předtím, než jsem začal, musel jsem přidat platební metodu. Platforma funguje na systému kreditů, kde kredity jsou spotřebovány, když se používá API.

Krok 3: Koupit kredity

Můžete si vybrat, kolik kreditů chcete mít, a za jakou cenu.

Za pouhých 5 dolarů dostanete asi 2 miliony výstupních tokenů. To je více než dost, aby jste mohli začít, a tato možnost jsem si vybral.

Krok 4: Přístup k Agent Builderu

Po zaplacení kreditů jsem byl přesměrován do sekce Přehled na OpenAI. Zvolil jsem “Design” pod “Build with AgentKit.”

Poté jsem zvolil “Otevřít Agent Builder.”

Krok 5: Vytvořit nový pracovní postup

OpenAI mi nabídl šest různých šablon pracovních postupů, které jsem mohl použít:

1. Data enrichment: Shromáždit data, aby odpovědět na otázky.
2. Planning helper: Vytvořit pracovní plány.
3. Customer service: Zpracovat zákaznické dotazy s vlastními zásadami.
4. Structured data Q/A: Položit otázky na databáze.
5. Document comparison: Porovnat rozdíly mezi nahrávanými dokumenty.
6. Internal knowledge assistant: Odpovědět na otázky zaměstnanců.

Ačkoli to byly dobré výchozí body, rozhodl jsem se začít od začátku výběrem “Vytvořit.”

Okamžitě jsem byl přesměrován do nového pracovního postupu s uzlem Start pro nastavení vstupních a stavových proměnných, které jsou spojeny s modelem agenta. Každý nový pracovní postup začíná těmito uzly.

V tomto průvodci AgentKitu ukážu, jak vytvořit cestovního agenta, který vytváří itineráře a hledá informace o letech, inspirovaný Christinou Huangovou z OpenAI.

Krok 6: Vytvořit klasifikační uzel

Budete muset vytvořit dva agenty: itinerářový agent a letový agent. To znamená, že jsem musel změnit první agenta na klasifikátor, aby určil, zda příchozí zpráva je o itineráři nebo letu.

Chcete-li to udělat, jsem vybral uzel “My agent” a změnil jeho název na “Klasifikátor.” Poté jsem mu přidal instrukce s popisem:

“Jste užitečný cestovní asistent pro klasifikaci, zda zpráva je o itineráři nebo letu.”

Krok 7: Vybrat výstupní formát

Poté jsem změnil výstupní formát z textu na “JSON” a zvolil “Přidat schéma.”

Krok 8: Přidat vlastnosti

To otevřelo nové okno, kde jsem přidal vlastnost nazvanou “klasifikace” se dvěma možnostmi: “flight_info” a “itinerary.”

Krok 9: Přidat uzel “if/else”

Poté jsem přidat uzel “if/else”, aby se větvil na základě klasifikace. Kliknul jsem a přetáhl z uzlu klasifikace, aby vytvořil nový uzel, a vybral uzel “if/else” z levého panelu.

Vybral jsem uzel a přidat “input.output_parsed.classification == “flight_info”” do “If.”

Krok 10: Přidat letový agentní uzel

Z tohoto letového agenta jsem kliknul a přetáhl, aby vytvořil nový uzel, a vybral uzel “Agent” z levého panelu.

Nazval jsem ho “Letový Agent” a dal mu následující instrukce: “Jste cestovní asistent. Doporučíte let. Použijte kódy letišť.”

Také jsem mu dal “Websearch” jako nástroj, aby získal nejaktuálnější informace o letech.

Krok 11: Přidat itinerářový agentní uzel

Pro itinerářový agent jsem udělal totéž: přidat uzel Agent a připojit ho k “Else”, nazval jsem ho “Itinerářový Agent” a dal mu následující instrukce: “Jste cestovní asistent. Vytvořte stručný itinerář.”

Krok 12: Náhled a test

Chcete-li náhled a testovat, co jsem vytvořil (vybráním “Náhled” v pravém horním rohu), musel jsem ověřit svou organizaci. Náhled mi umožňuje poslat zprávy do mého pracovního postupu, aby dokončil úkoly v rozhraní chatbota (jako například zeptat se, co mám dělat na určitém místě).

Krok 13: Vytvořit a stáhnout widget

Chcete-li učinit výsledky více interaktivními a vizuálními, použil jsem Widget Builder. Snadno jsem vytvořil nový widget zadáním jeho popisu nebo nahráním souboru .widget.

Rozehnal jsem se popisem, takže jsem mu dal následující popis: “Navrhněte widget pro zobrazení informací o letech pro cestování z jednoho místa na druhé, včetně podrobností o letech.”

Okamžitě začal Widget Builder generovat můj widget. Netrvalo to dlouho a předtím, než jsem si to uvědomil, byl jsem představen kódem a náhledem widgetu.

Kliknul jsem na “Stáhnout” v pravém horním rohu, aby stáhnout šablonu.

Krok 14: Nahrát widget

V mém pracovním postupu jsem vybral uzel “Letový Agent” a zvolil výstupní formát “Widget”, aby nahrát soubor. Nyní, když náhledávám můj pracovní postup, bude zobrazen vizuální letový informační karta.

Krok 15: Nasazení AI agenta

Jakmile jsem byl spokojen se vším, kliknul jsem na “Publikovat” v pravém horním rohu. Všichni, co jsem musel udělat, bylo pojmenovat pracovní postup, aby nasadil AI agenta.

Jakmile byl publikován, měl jsem přístup k Agents SDK nebo ID pracovního postupu, aby jej přidat přímo do mého produktu.

Celkově AgentKit usnadnil vytvoření funkčního cestovního agenta od začátku. Ačkoli je vyžadována určitá znalost programování, líbilo se mi, jak rychle jsem mohl spojit agenty a dokonce navrhnout widget, aby udělal zkušenost více interaktivní.

3 nejlepší alternativy AgentKitu

Tady jsou nejlepší alternativy AgentKitu, které jsem vyzkoušel a které stojí za zvážení:

N8N

První alternativa AgentKitu, kterou bych doporučil, je N8N. Je to největší konkurent AgentKitu, který nabízí více než 500 integrací a silné nástroje pro automatizaci pracovních postupů pro vytváření vícekrokových procesů.

N8N vyniká tím, že je open-source, zatímco AgentKit (jako platforma) není. N8N podporuje mnoho třetích stran aplikací a modelů (jako OpenAI, Anthropic a self-hosted LLM) pro plnou přizpůsobitelnost backendu. Nabízí svobodu od uzamčení dodavatele a podporuje jak frontend, tak backend automatizaci.

Meanwhile, AgentKit je těsně spojen s OpenAI. Nabízí elegantní chatovací widgety a nástroje pro optimalizaci promptů, ale podporuje pouze modely OpenAI a má omezené externí integrace.

Pro širokou škálu integrací a open nasazení zvolte N8N. Pro elegantní chatovací rozhraní a hladké integrace OpenAI zvolte AgentKit.

Přečtěte si mou recenzi N8N nebo navštivte N8N!

Albato

Další alternativa AgentKitu, kterou bych doporučil, je Albato. Je to nástroj pro automatizaci bez kódu, který připojuje více než 1 000 aplikací jako Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) a HubSpot. To znamená, že můžete automatizovat pracovní postupy bez programování.

Albato vyniká pravidlovou automatizací, která připojuje aplikace k synchronizaci dat, odesílání upozornění nebo aktualizaci záznamů. Nabízí snadný drag-and-drop builder, reálnou synchronizaci (až každou minutu v Enterprise) a podporu vlastních API a webhook.

Meanwhile, AgentKit od OpenAI se zaměřuje na vývoj agentů AI. Poskytuje nástroje jako Agent Builder, ChatKit a Agents SDK pro vytváření agentů s podporou LLM.

Zvolte Albato pro jednoduchou, nákladově efektivní automatizaci aplikací, která je snadná a levná. Pro multi-agentní pracovní postupy s vizuálním builderem zvolte AgentKit.

Pabbly

Poslední alternativa AgentKitu, kterou bych doporučil, je Pabbly. Je to dostupná platforma pro automatizaci, která se připojuje k více než 1 000 aplikacím a vytváří složité pracovní postupy. Je to skvělé pro malé podniky a marketéry.

Pabbly vyniká životním balíčkem, takže platíte pouze jednou a používáte jej navždy. Nabízí také neomezené úkoly pro pracovní postupy a bezpečnost na úrovni podniku se certifikacemi SOC2 Type 2 a ISO 27001.

Meanwhile, AgentKit je skvělé pro správu více agentů a udržování jasných záznamů. Je to dobrá volba pro vývojáře, kteří vytvářejí agenty s GPT-5 nebo o4-mini.

Zvolte Pabbly pro dostupnou, škálovatelnou a zabezpečenou automatizaci bez kódu s dlouhodobými úsporami. Jinak zvolte AgentKit pro silné integrace OpenAI.

Recenze AgentKitu od OpenAI: Je to správný nástroj pro vás?

Po strávení času s AgentKitem se ukázalo, že splňuje svůj cíl: spojuje vše, co potřebujete k vytvoření, otestování a nasazení agentů AI, do jednoho hladkého pracovního postupu. Líbilo se mi, jak rychle jsem mohl změnit nápad na funkční prototyp s vizuálním builderem a přizpůsobit logiku s SDK.

Nicméně, AgentKit funguje nejlépe, pokud jste již investovali do ekosystému OpenAI. Pro větší flexibilitu a integrace možná budete chtít zvážit tyto alternativy:

• N8N je nejlepší pro vývojáře a týmy, kteří chtějí open-source flexibilitu, plnou kontrolu backendu a stovky třetích stran integrací.
• Albato je nejlepší pro ty, kteří chtějí automatizaci aplikací bez kódu s jednoduchým nastavením drag-and-drop a reálnou synchronizací.
• Pabbly je nejlepší pro malé podniky nebo marketéry, kteří hledají dostupnou, životní automatizační platformu s neomezenými pracovními postupy.

Děkuji vám za přečtení mé recenze AgentKitu od OpenAI! Doufám, že jste našli ji užitečnou.

AgentKit funguje na systému kreditů, takže si můžete vybrat, kolik kreditů chcete koupit. Zkuste to sami a uvidíte, jak se vám líbí!