AgentKit af OpenAI Anmeldelse: Er Dette Enden På N8N?

Har du nogensinde ønsket, at du kunne bygge din egen ChatGPT-drevet assistent? En, der faktisk gør ting for dig i stedet for bare at svare med tekst?

PwC’s 2025-undersøgelse fandt, at 79% af seniorchefer siger, at AI-agenter allerede er ved at blive anvendt i deres virksomheder. Men indtil for nylig krævede opbygning af disse agenter håndtering af multiple værktøjer, skrivning af komplekse backend-logik og uendelig fejlfinding af API’er.

Dét er, hvor AgentKit af OpenAI kommer ind i billedet. Det er en alt-i-en-platform, der låter enhver (udviklere og ikke-udviklere) designe, teste og deployere AI-agenter hurtigt.

I denne AgentKit af OpenAI-anmeldelse, vil jeg diskutere fordelene og ulemperne, hvad det er, hvem det er bedst for, og dens nøglefunktioner. Derefter vil jeg vise, hvordan jeg brugte det til at oprette en flyagent, der opretter rejsedagsordrer og finder flyinformation.

Jeg vil afslutte artiklen med at sammenligne AgentKit med mine tre bedste alternativer (N8N, Albato og Pabbly). Ved afslutningen vil du vide, om det er rettet for dig!

Dom

AgentKit er en kraftfuld platform, der låter enhver designe og deployere AI-agenter, mens data holdes sikre og administreret. Men workflows kan blive komplekse; det fungerer kun med OpenAI-modeller, indlejring kræver backend-opstilling, og avancerede hentefunktioner er begrænsede.

Hvad er AgentKit af OpenAI?

AgentKit af OpenAI hjælper udviklere med at bygge og deployere AI-agenter hurtigt med visuelle værktøjer. Det samler alt (design, versionering, prompt-tuning og test) i én platform for at flytte agenter fra prototype til produktion.

Sam Altman, CEO af OpenAI, kaldte det “alt, du behøver for at bygge, deployere og optimere agent-workflows med langt mindre friktion.

Problemet, som AgentKit løser

Det primære formål med AgentKit er at løse dette problem: eliminere fragmenterede værktøjer og strømline agent-udviklingsworkflows.

Før værktøjer som AgentKit, ville du bruge ét værktøj til orkestrering, et andet til forbindelse til dine data, et tredje til test og derefter bygge din egen frontend fra scratch. Men denne tilgang skalerer ikke. AgentKit løser dette problem.

AgentKit & Svar-API

AgentKit er bygget oven på OpenAI’s Svar-API, som de frigav i marts 2025. Hvis du allerede har brugt det, har du allerede en grund at arbejde med.

Men selv hvis du ikke har rørt det, gør AgentKit alt mere tilgængeligt, fordi det sidder oven på den infrastruktur.

AgentKit vs. ChatGPT

Men hvad gør en “agent” forskellig fra bare at bruge ChatGPT? Jeg synes, det er bedst at tænke på AgentKit som “ChatGPT med hænder.”

Almindelig ChatGPT svarer på dig med tekst. En agent kan faktisk udføre handlinger. Den kan hente data fra din Google Drive, opdatere din regneark, sende en email eller udføre enhver anden opgave, du programmerer den til at gøre. Det er game-changeren.

Visuelt-First-Tilgang & Code-First-Fleksibilitet

AgentKit tvinger dig ikke til at vælge en bestemt måde at bygge på. Nogle mennesker elsker visuelle grænseflader med drag-and-drop-funktionalitet. Andre mennesker foretrer at skrive faktisk kode.

AgentKit giver dig begge muligheder, hvilket er sjældent. Agent Builder er en visuel canvas, der designer workflows uden kode. Men hvis du ønsker at bygge i Node, Python eller TypeScript, kan du også gøre det.

Den visuelle tilgang er kraftfuld til komplekse workflows på grund af, hvordan alt forbinder. Du kan derefter kode de dele, der kræver mere tilpasning, hvis det er nødvendigt.

Fleksibiliteten er, hvad der gør AgentKit faktisk brugbart. OpenAI’s AgentKit er deres forsøg på at konsolidere en fragmenteret udviklerlandskab til noget, der faktisk fungerer sammen smidigt.

Hvem er AgentKit bedst for?

Her er, hvem AgentKit er bedst for:

• Udviklere kan bruge AgentKit til at bygge, teste og deployere AI-agenter i Python, TypeScript eller Node.js.
• Ingeniørteam kan bruge AgentKit til at bygge og administrere multi-agent-systemer hurtigt.
• Produktchefer kan bruge AgentKit til at sætte agent-adfærd, regler og koordinere med ingeniører.
• Virksomheder kan bruge AgentKit til at administrere dataadgang, sikkerhed og værktøjsintegrationer som Google Drive og CRM’er.
• IT-team kan bruge AgentKit til at deployere agenter i stor skala, tilføje dem til apps med ChatKit og overvåge ydeevne med Evals.
• Juridiske team kan bruge AgentKit til at holde sig i overensstemmelse med regler og virksomheds politikker ved hjælp af audit-spor, versionering og politikværktøjer.
• Hobbyister kan bruge AgentKit til at bygge agenter med drag-and-drop-værktøjer og tilpasse dem yderligere ved hjælp af SDK’en.

AgentKit Nøglefunktioner

Her er AgentKit’s nøglefunktioner:

• Agent Builder: En visuel drag-and-drop-canvas til at designe multi-agent-workflows.
• Connector Registry: Central admin-panel til at administrere forbindelser til værktøjer som Google Drive, Dropbox (DBX ) og CRM.
• ChatKit: Indlejre tilpasselige chat-baserede agenter i apps eller websteder.
• Agents SDK: Udvikling i Python, TypeScript eller Node.js for fuld kontrol over agent-logik.
• Evals: Værktøjer til at måle ydeevne som spor-gradering, datasæt og automatiseret prompt-optimering.
• Guardrails: Open-source-sikkerhedslag til at detektere PII og jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Tilpas modeller som o4-mini og GPT-5 med brugerdefinerede gradering.

Hvordan bruge AgentKit

Her er, hvordan jeg brugte AgentKit af OpenAI til at oprette en flyagent, der opretter rejsedagsordrer og finder flyinformation:

1. Tilmeld dig Agent Builder
2. Tilføj en betalingsmetode
3. Køb kredit
4. Adgang til Agent Builder
5. Opret en ny workflow
6. Opret en klassificeringsnode
7. Vælg output-format
8. Tilføj egenskaber
9. Tilføj en “If/else”-node
10. Tilføj en flyagent-node
11. Tilføj en rejsedagsordre-agent-node
12. Forhåndvis og test
13. Opret og download en widget
14. Upload widget
15. Deploy AI-agent

Trin 1: Tilmeld dig Agent Builder

Jeg startede med at gå til platform.openai.com/agent-builder og tilmelde mig.

Trin 2: Tilføj en betalingsmetode

Før jeg startede, skulle jeg tilføje en betalingsmetode. Platformen fungerer på et kreditsystem, hvor kreditpoint kan købes og bruges, når API’en bliver brugt.

Trin 3: Køb kredit

Jeg kunne vælge, hvor mange kreditpoint jeg ville have og til hvilken pris.

For kun $5 fik jeg omkring 2 millioner output-token. Det var mere end nok til at komme i gang, og det var det valg, jeg traf.

Trin 4: Adgang til Agent Builder

Efter at have betalt for mine kreditpoint, blev jeg ført til Oversigt-sektionen på OpenAI. Jeg valgte “Design” under “Byg med AgentKit.”

Derefter valgte jeg “Åbn Agent Builder.”

Trin 5: Opret en ny workflow

OpenAI præsenterede seks forskellige workflow-templer, jeg kunne bruge:

1. Data-berigelse: Samle data for at besvare spørgsmål.
2. Planlægningshjælp: Opret arbejdsplaner.
3. Kundeservice: Håndtering af kundespørgsmål med brugerdefinerede politikker.
4. Struktureret data-spørgsmål: Stil databasespørgsmål.
5. Dokument-sammenligning: Sammenlign forskelle mellem uploadede dokumenter.
6. Intern viden-assistent: Besvar medarbejderspørgsmål.

Selv om disse var gode startpunkter, valgte jeg at starte fra scratch ved at vælge “Opret.”

Straks blev jeg ført til en ny workflow med en Start-node til at sætte input- og tilstandsvariable, der er forbundet til en agent-model. Hver ny workflow starter med disse noder.

I denne AgentKit-guide vil jeg vise, hvordan man bygger en rejseagent, der opretter rejsedagsordrer og finder flyinformation, inspireret af Christina Huang’s eksempel fra OpenAI.

Trin 6: Opret en klassificeringsnode

Jeg ville oprette to agenter: en rejsedagsordre-agent og en flyagent. Det betød, at jeg skulle omdanne den første agent til en klassificeringsagent for at bestemme, om den indkommende besked handler om en rejsedagsordre eller et fly.

For at gøre dette, valgte jeg “Min agent”-noden og ændrede navnet til “Klassificeringsagent.” Derefter gav jeg den instruktioner med en beskrivelse:

“Du er en hjælpsom rejseassistent til klassificering af, om en besked handler om en rejsedagsordre eller et fly.”

Trin 7: Vælg output-format

Derefter ændrede jeg output-formatet fra tekst til “JSON” og valgte “Tilføj skema.”

Trin 8: Tilføj egenskaber

Dette åbnede et nyt vindue, hvor jeg tilføjede en egenskab kaldet “klassificering” med to muligheder: “fly_info” og “rejsedagsordre.”

Trin 9: Tilføj en “If/else”-node

Derefter tilføjede jeg en “if/else”-node for at forkorte, baseret på klassificeringen. Jeg klikkede og trak fra klassificeringsnoden for at oprette en ny node og valgte “If/else”-noden fra venstre panel.

Jeg valgte noden og tilføjede “input.output_parsed.classification == “fly_info”” til “If.”

Trin 10: Tilføj en flyagent-node

Fra denne flyagent klikkede jeg og trak for at tilføje en ny node og valgte “Agent” fra venstre panel.

Jeg navngav den “Flyagent” og gav den følgende instruktioner: “Du er en rejseassistent. Anbefal et fly til at gå til. Brug lufthavnskoder.”

Jeg sikrede også, at give den “Websearch” som et værktøj for at få den mest opdaterede information om fly.

Trin 11: Tilføj en rejsedagsordre-agent-node

Til rejsedagsordre-agenten gjorde jeg det samme: Tilføjede en agent-node og forbundt den til “Else”, navngav den “Rejsedagsordre-agent” og gav den følgende instruktioner: “Du er en rejseassistent. Byg en koncis rejsedagsordre.”

Trin 12: Forhåndvis og test

For at forhåndvise og teste, hvad jeg havde oprettet (ved at vælge “Forhåndvis” øverst til højre), skulle jeg verificere min organisation. Forhåndvisningen tillader mig at sende beskeder til min workflow for at udføre opgaver i en chatbot-lignende grænseflade (som at spørge, hvad jeg skulle gøre på et bestemt sted).

Trin 13: Opret og download en widget

For at gøre resultaterne mere engagement og visuelle, brugte jeg Widget Builder. Jeg oprettede let en ny widget ved at beskrive den eller uploade en .widget-fil.

Jeg valgte at beskrive min widget, så jeg gav den følgende beskrivelse: “Design en widget til at vise flyinformation for rejser fra en lokalitet til en anden, inklusive flydetaljer.”

Straks begyndte Widget Builder at generere min widget. Det tog ikke lang tid, og før jeg vidste af det, blev jeg præsenteret for koden sammen med en forhåndvisning af widgeten.

Jeg klikkede på “Download” øverst til højre for at downloade skabelonen.

Trin 14: Upload widget

I min workflow valgte jeg “Flyagent”-noden og valgte “Widget” som output-format for at uploade filen. Nu, når jeg forhåndviser min workflow, vises en visuel flyinformationskort.

Trin 15: Deploy AI-agent

Når jeg var tilfreds med alt, klikkede jeg på “Publicer” øverst til højre. Alt, jeg skulle gøre, var at navngive workflowet for at deployere AI-agenten.

Når den var publiceret, havde jeg adgang til Agents SDK eller Workflow ID for at tilføje den direkte til mit produkt.

Samlet set gjorde AgentKit det let at bygge en fungerende rejseagent fra scratch. Selv om du har brug for nogen udviklerkundskaber, kunne jeg godt lide, hvor hurtigt jeg kunne forbinde agenter og endda designe en widget for at gøre oplevelsen mere interaktiv.

Top 3 AgentKit Alternativer

Her er de bedste AgentKit-alternativer, jeg har prøvet, som er værd at overveje:

N8N

Den første AgentKit-alternativ, jeg vil anbefale, er N8N. Det er AgentKit’s største konkurrent, der tilbyder over 500 integrationer og stærke workflow-automatiseringsværktøjer til at bygge multi-trins-processer.

N8N står ud ved at være open source, hvorimod AgentKit (som en platform) ikke er. N8N understøtter mange tredjeparts-apps og -modeller (som OpenAI, Anthropic og selvhostede LLM’er) for fuld backend-tilpasning. Det tilbyder frihed fra vendor-lås og understøtter både frontend- og backend-automatisering.

Imens er AgentKit tæt forbundet med OpenAI. Det tilbyder polerede chat-widgets og prompt-optimeringsværktøjer, men understøtter kun OpenAI-modeller og har begrænsede eksterne integrationer.

Til en bred vifte af integrationer og åben deployment, vælg N8N. Til glatte chat-grænseflader og smidig OpenAI-integration, vælg AgentKit.

Læs min N8N-anmeldelse eller besøg N8N!

Albato

Det næste AgentKit-alternativ, jeg vil anbefale, er Albato. Det er et ikke-kode-automatiseringsværktøj, der forbinder over 1.000 apps som Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) og HubSpot. Det betyder, at du kan automatisere workflows uden at kode.

Albato står ud med sin regelbaserede automatisering, der forbinder apps til at synkronisere data, sende beskeder eller opdatere poster. Det tilbyder en let drag-and-drop-bygger, realtids-synkronisering (op til hver minut på Enterprise) og understøtter brugerdefinerede API’er og webhooks.

Imens fokuserer AgentKit af OpenAI på AI-agent-udvikling. Det tilbyder værktøjer som Agent Builder, ChatKit og Agents SDK til at bygge LLM-drevne agenter.

Vælg Albato til enkelt, høj-volumen app-automatisering, der er let og kosteffektiv. Til multi-agent-workflows, der bruger en visuel bygger, vælg AgentKit.

Pabbly

Det sidste AgentKit-alternativ, jeg vil anbefale, er Pabbly. Det er et billigt automatiseringsplatform, der forbinder til 1.000+ apps og opretter komplekse workflows. Det er godt til små virksomheder og markedsførere.

Pabbly står ud med sin lifetime-deal, så du betaler kun én gang og bruger det til altid. Det tilbyder også ubegrænsede opgaver til workflows og enterprise-grad-sikkerhed med SOC2 Type 2 og ISO 27001-certificeringer.

Imens er AgentKit godt til at administrere multiple agenter og holde klare optegnelser. Det er et godt valg til udviklere, der bygger agenter med GPT-5 eller o4-mini.

Vælg Pabbly til en billig, skalerbar og sikker ikke-kode-automatisering med langsigtede besparelser. Ellers vælg AgentKit til stærk OpenAI-integration.

AgentKit af OpenAI-anmeldelse: Er det det rette værktøj til dig?

Efter at have brugt tid på at bygge med AgentKit, leverer det op til sit mål: at samle alt, du behøver for at bygge, teste og deployere AI-agenter, i én smidig workflow. Jeg kunne godt lide, hvor hurtigt jeg kunne omdanne en idé til en fungerende prototype med den visuelle bygger og tilpasse logik med SDK’en.

Men AgentKit fungerer bedst, hvis du allerede er investeret i OpenAI-økosystemet. Til mere fleksibilitet og integrationer kan du overveje disse alternativer:

• N8N er bedst for udviklere og team, der ønsker open source-fleksibilitet, fuld backend-kontrol og hundredvis af tredjeparts-integrationer.
• Albato er bedst for dem, der ønsker ikke-kode-app-automatisering med let drag-and-drop-opstilling og realtids-synkronisering.
• Pabbly er bedst for små virksomheder eller markedsførere, der søger en billig, lifetime-deal-automatiseringsplatform med ubegrænsede workflows.

Tak for at læse min AgentKit af OpenAI-anmeldelse! Jeg håber, du fandt det nyttigt.

AgentKit fungerer på et kreditsystem, så du kan vælge, hvor mange kreditpoint du vil købe. Prøv det selv og se, hvordan du kan lide det!