AgentKit von OpenAI im Test: Ist das das Ende von N8N?

Haben Sie sich jemals gewünscht, Sie könnten Ihr eigenes ChatGPT-gestützter Assistent? Eines, das tatsächlich Dinge für Sie erledigt, anstatt nur mit Text zu antworten?

PwC-Umfrage 2025 fanden heraus, dass 79 % der Führungskräfte sagen AI-Agenten werden in ihren Unternehmen bereits eingesetzt. Bis vor Kurzem war für die Erstellung dieser Agenten jedoch das Jonglieren mit mehreren Tools, das Schreiben komplexer Backend-Logik und das endlose Debuggen von APIs erforderlich.

Das ist wo AgentKit von OpenAI kommt ins Spiel. Es ist eine All-in-One-Plattform, die es jedem (Entwicklern und Nicht-Programmierer gleichermaßen) KI-Agenten schnell entwerfen, testen und bereitstellen.

In dieser AgentKit von OpenAI-RezensionIch werde die Vor- und Nachteile erläutern, was es ist, für wen es am besten geeignet ist und welche Hauptfunktionen es bietet. Anschließend zeige ich Ihnen, wie ich damit einen Flugagenten erstellt habe, der Reiserouten erstellt und Fluginformationen findet.

Ich beende den Artikel mit einem Vergleich von AgentKit mit meinen drei besten Alternativen (N8N, Albatound Pabbly). Am Ende wissen Sie, ob es das Richtige für Sie ist!

Urteil

AgentKit ist eine leistungsstarke Plattform, mit der jeder KI-Agenten entwerfen und einsetzen kann, während Datensicherheit und verwaltet. Allerdings Arbeitsabläufe können komplex werden; es funktioniert nur mit OpenAI-Modellen, das Einbetten erfordert eine Backend-Einrichtung und erweiterte Abruffunktionen sind eingeschränkt.

Was ist AgentKit von OpenAI?

AgentKit von OpenAI hilft Entwicklern, KI-Agenten schnell mit visuellen Tools zu erstellen und bereitzustellen. Es bringt alles (Design, Versionierung, schnelle Abstimmung, und Tests) in einer Plattform, um Agenten vom Prototyp in die Produktion zu überführen.

Sam Altman, CEO von OpenAI, nannte es „alles, was Sie brauchen, um Agenten-Workflows mit viel weniger Reibung zu erstellen, bereitzustellen und zu optimieren.“

Das Problem, das AgentKit löst

Die Hauptziel der AgentKit ist, dieses Problem anzugehen: Beseitigung fragmentierte Tools und Optimierung der Arbeitsabläufe bei der Agentenentwicklung.

Vor Tools wie AgentKit nutzte man ein Tool für die Orchestrierung, ein anderes für Verbindung zu Ihren Daten herstellen, ein drittes zum Testen, und dann müssten Sie Ihr eigenes Frontend von Grund auf neu erstellen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht skalierbar. AgentKit löst dieses Problem.

AgentKit & Responses API

AgentKit basiert auf der Responses API von OpenAI, welchen sie erschienen im März 2025Wenn Sie das bereits verwendet haben, verfügen Sie bereits über eine Grundlage, mit der Sie arbeiten können.

Aber auch wenn Sie es nicht berührt haben, macht AgentKit alles zugänglicher, weil es auf dieser Infrastruktur sitzt.

AgentKit vs. ChatGPT

Aber was unterscheidet einen „Agenten“ von der Verwendung von ChatGPT? Ich stelle mir AgentKit gerne als „ChatGPT mit Händen“ vor.

Der reguläre ChatGPT antwortet Ihnen mit Text. Ein Agent kann tatsächlich Aktionen ausführen. Er kann Daten aus Ihrem Google Drive abrufen, Ihre Tabelle aktualisieren, senden Sie eine Emailoder führen Sie jede andere Aufgabe aus, die Sie ihm programmieren. Das ist der entscheidende Unterschied.

Visual-First-Ansatz und Code-First-Flexibilität

AgentKit zwingt Sie nicht zu einer bestimmten Art des Bauens. Manche Leute lieben visuelle Oberflächen mit Drag-and-Drop-Funktionalität. Andere bevorzugen Schreiben von tatsächlichem Code.

AgentKit bietet Ihnen beide Optionen, was selten vorkommt. Der Agent Builder ist eine visuelle Leinwand, die Workflows ohne Code entwirft. Wenn Sie jedoch in Node, Python oder TypeScript erstellen möchten, ist dies ebenfalls möglich.

Der visuelle Ansatz ist aufgrund der Vernetzung aller Elemente besonders für komplexe Arbeitsabläufe geeignet. Sie können dann bei Bedarf die Teile codieren, die stärker angepasst werden müssen.

Die Flexibilität macht AgentKit so nützlich. OpenAIs AgentKit ist der Versuch, eine fragmentierte Entwicklerlandschaft zu etwas zu konsolidieren, das tatsächlich reibungslos zusammenarbeitet.

Für wen ist AgentKit am besten geeignet?

Hier ist wer AgentKit ist am besten geeignet für:

• Entwickler können AgentKit verwenden, um KI-Agenten in Python, TypeScript oder Node.js zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.
• Entwicklungsteams können AgentKit verwenden, um Multi-Agenten-Systeme schnell zu erstellen und zu verwalten.
• Produktmanager können AgentKit verwenden, um das Verhalten und die Regeln des Agenten festzulegen und sich mit Ingenieuren abzustimmen.
• Unternehmen können AgentKit verwenden, um Datenzugriff, Sicherheit und Werkzeugintegrationen wie Google Drive und CRMs.
• IT-Teams können AgentKit verwenden, um Agenten in großem Umfang bereitzustellen, sie mit ChatKit zu Apps hinzuzufügen und die Leistung mit Evals zu überwachen.
• Rechtsteams können AgentKit verwenden, um mithilfe von Prüfpfaden, Versionierung und Richtlinientools die Einhaltung von Regeln und Unternehmensrichtlinien zu gewährleisten.
• Hobbyisten können AgentKit verwenden, um Agenten mit Drag-and-Drop-Tools zu erstellen und sie mithilfe des SDK weiter anzupassen.

Hauptfunktionen von AgentKit

Entdecken Sie AgentKits Hauptmerkmale:

• Agent Builder: Eine visuelle Drag-and-Drop-Leinwand zum Entwerfen Multi-Agent-Workflows.
• Connector Registry: Zentrales Admin-Panel zum Verwalten von Verbindungen zu Tools wie Google Drive, Dropbox und CRM.
• ChatKit: Betten Sie anpassbare Chat-basierte Agenten in Apps oder Websites ein.
• Agenten-SDK: Entwicklung in Python, TypeScript oder Node.js für vollständige Kontrolle über die Agentenlogik.
• Evals: Tools zur Leistungsmessung wie Trace-Grading, Datensätze und automatisierte Prompt-Optimierung.
• Leitplanken: Open-Source-Sicherheitsebene zum Erkennen von PII und Jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Passen Sie Modelle wie o4-mini und GPT-5 mit benutzerdefinierten Gradern an.

So verwenden Sie AgentKit

So habe ich es verwendet AgentKit von OpenAI So erstellen Sie einen Flugagenten, der Reiserouten erstellt und Fluginformationen findet:

1. Registrieren Sie sich für den Agent Builder
2. Zahlungsmethode hinzufügen
3. Guthaben kaufen
4. Zugriff auf den Agent Builder
5. Einen neuen Workflow erstellen
6. Erstellen eines Klassifiziererknotens
7. Wählen Sie das Ausgabeformat
8. Eigenschaften hinzufügen
9. Fügen Sie einen „If/else“-Knoten hinzu
10. Einen Flight Agent-Knoten hinzufügen
11. Hinzufügen eines Reiseplan-Agentenknotens
12. Vorschau & Test
13. Erstellen und Herunterladen eines Widgets
14. Widget hochladen
15. Bereitstellen des KI-Agenten

Schritt 1: Registrieren Sie sich für den Agent Builder

Ich begann damit, zu gehen platform.openai.com/agent-builder und sich anmelden.

Schritt 2: Fügen Sie eine Zahlungsmethode hinzu

Bevor Sie beginnen, müssen Sie eine Zahlungsmethode hinzufügen. Die Plattform arbeitet mit einem Kreditsystem, bei dem die Credits durch die Nutzung der API verbraucht werden.

Schritt 3: Credits kaufen

Sie können wählen, wie viele Credits Sie zu welchem ​​Preis haben möchten.

Für nur 5 $ erhalten Sie etwa 2 Millionen Ausgabe-TokenDas ist mehr als genug für den Anfang und die Option, die ich gewählt habe.

Schritt 4: Zugriff auf den Agent Builder

Nachdem ich meine Credits bezahlt hatte, wurde ich zum Abschnitt „Übersicht“ von OpenAI weitergeleitet. Ich wählte unter „Mit AgentKit erstellen“ die Option „Design“ aus.

Als Nächstes habe ich „Open Agent Builder“ ausgewählt.

Schritt 5: Erstellen Sie einen neuen Workflow

OpenAI präsentierte sechs verschiedene Workflow-Vorlagen, die ich verwenden konnte:

1. Datenanreicherung: Sammeln Sie Daten, um Fragen zu beantworten.
2. Planungshelfer: Arbeitspläne erstellen.
3. Kundendienst: Beantworten Sie Kundenfragen mit benutzerdefinierten Richtlinien.
4. Fragen und Antworten zu strukturierten Daten: Stellen Sie Fragen zu Datenbanken.
5. Dokumentenvergleich: Vergleichen Sie Unterschiede zwischen hochgeladenen Dokumenten.
6. Interner Wissensassistent: Beantworten Sie Fragen der Mitarbeiter.

Obwohl dies gute Ausgangspunkte waren, habe ich mich entschieden, mit der Auswahl von „Erstellen“ von vorne zu beginnen.

Ich wurde sofort zu einem neuen Workflow mit einem Startknoten weitergeleitet, um Eingabe- und Statusvariablen festzulegen, die mit einem Agentenmodell verbunden sind. Jeder neue Workflow beginnt mit diesen Knoten.

In diesem AgentKit-Leitfaden zeige ich, wie man ein Reisebüro erstellt, das Reiserouten erstellt und Fluginformationen nachschlägt, inspiriert von Beispiel von Christina Huang von OpenAI.

Schritt 6: Erstellen eines Klassifiziererknotens

Ich werde zwei Agenten erstellen: einen Reiseplan-Agenten und einen Flug-Agenten. Das bedeutete, dass ich den ersten Agenten in einen Klassifikator umwandeln musste, um zu bestimmen, ob es sich bei der eingehenden Nachricht um einen Reiseplan oder einen Flug handelt.

Dazu habe ich den Knoten „Mein Agent“ ausgewählt und den Namen in „Klassifizierer“ geändert. Anschließend habe ich ihm Anweisungen mit einer Beschreibung gegeben:

„Sie sind ein hilfreicher Reiseassistent, der einordnet, ob es sich bei einer Nachricht um eine Reiseroute oder einen Flug handelt.“

Schritt 7: Wählen Sie das Ausgabeformat

Als Nächstes habe ich das Ausgabeformat von Text in „JSON“ geändert und „Schema hinzufügen“ ausgewählt.

Schritt 8: Eigenschaften hinzufügen

Dadurch wurde ein neues Fenster geöffnet, in dem ich eine Eigenschaft namens „Klassifizierung“ mit zwei Optionen hinzugefügt habe: „Fluginfo“ und „Reiseroute“.

Schritt 9: Fügen Sie einen „If/else“-Knoten hinzu

Als Nächstes habe ich einen „If/Else“-Knoten hinzugefügt, um basierend auf der Klassifizierung einen Zweig zu erstellen. Ich habe auf den Klassifizierungsknoten geklickt und gezogen, um einen neuen Knoten zu erstellen, und den „If/Else“-Knoten im linken Bereich ausgewählt.

Ich habe den Knoten ausgewählt und „input.output_parsed.classification == „flight_info““ zu „If“ hinzugefügt.

Schritt 10: Einen Flight Agent-Knoten hinzufügen

Von diesem Flugagenten aus habe ich durch Klicken und Ziehen einen weiteren neuen Knoten hinzugefügt und im linken Bereich „Agent“ ausgewählt.

Ich nannte es „Flugagent“ und gab ihm folgende Anweisungen: „Sie sind ein Reiseassistent. Empfehlen Sie einen Flug. Verwenden Sie Flughafencodes.“

Ich habe außerdem darauf geachtet, „Websuche“ als Tool hinzuzufügen, um die aktuellsten Informationen zu Flügen zu erhalten.

Schritt 11: Hinzufügen eines Itinerary Agent-Knotens

Für den Reiseplan-Agenten habe ich dasselbe getan: Ich habe einen Agent-Knoten hinzugefügt und ihn mit „Else“ verbunden, ihn „Reiseplan-Agent“ genannt und ihm die folgenden Anweisungen gegeben: „Sie sind ein Reiseassistent. Erstellen Sie einen prägnanten Reiseplan.“

Schritt 12: Vorschau und Test

Um eine Vorschau meiner Arbeit anzuzeigen und sie zu testen (indem ich oben rechts „Vorschau“ auswähle), muss ich meine Organisation verifizieren. Die Vorschau ermöglicht es mir, Nachrichten an meinen Workflow zu senden, um Aufgaben in einer chatbotähnlichen Oberfläche zu erledigen (in diesem Fall beispielsweise die Frage, was ich an einer bestimmten Stelle tun soll).

Schritt 13: Erstellen und Herunterladen eines Widgets

Um die Ergebnisse ansprechender und visueller zu gestalten, habe ich die Widget-Generator. Ich habe ganz einfach ein neues Widget erstellt, indem ich es beschrieben oder eine .widget-Datei hochgeladen habe.

Ich beschloss, mein Widget zu beschreiben, und gab ihm daher die folgende Beschreibung: „Entwerfen Sie ein Widget zur Anzeige von Fluginformationen für Reisen von einem Ort zum nächsten, einschließlich Flugdetails.“

Der Widget Builder begann sofort mit der Generierung meines Widgets. Es dauerte nicht lange, und ehe ich mich versah, wurde mir der Code zusammen mit einer Vorschau des Widgets angezeigt.

Ich klicke oben rechts auf „Herunterladen“, um die Vorlage herunterzuladen.

Schritt 14: Laden Sie das Widget hoch

In meinem Workflow habe ich den Knoten „Flight Agent“ ausgewählt und das Ausgabeformat „Widget“ zum Hochladen der Datei gewählt. In der Vorschau meines Workflows wird nun eine visuelle Fluginformationskarte angezeigt.

Schritt 15: Bereitstellen des KI-Agenten

Als ich mit allem zufrieden war, klickte ich oben rechts auf „Veröffentlichen“. Ich musste nur noch den Workflow benennen, um den KI-Agenten bereitzustellen.

Nach der Veröffentlichung hatte ich Zugriff auf das Agents SDK oder die Workflow-ID, um es direkt zu meinem Produkt hinzuzufügen.

Insgesamt AgentKit machte es einfach, ein funktionales Reisebüro von Grund auf aufzubauen. Obwohl man einige Entwicklerkenntnisse benötigt, gefiel mir, wie schnell ich Agenten verbinden konnte und sogar Entwerfen Sie ein Widget um das Erlebnis interaktiver zu gestalten.

Top 3 AgentKit-Alternativen

Hier sind die Besten AgentKit Alternativen, die ich ausprobiert habe und die eine Überlegung wert sind:

N8N

Der Erste AgentKit Die Alternative, die ich empfehlen würde, ist N8N. Es ist der größte Konkurrent von AgentKit und bietet über 500 Integrationen und leistungsstarke Tools zur Workflow-Automatisierung für die Erstellung mehrstufiger Prozesse.

N8N zeichnet sich dadurch aus, dass es Open Source ist, was bei AgentKit (als Plattform) nicht der Fall ist. N8N unterstützt viele Apps und Modelle von Drittanbietern (wie OpenAI, Anthropischund selbstgehostete LLMs) für die vollständige Backend-Anpassung. Es bietet Unabhängigkeit von der Anbieterbindung und unterstützt sowohl die Frontend- als auch die Backend-Automatisierung.

AgentKit ist mittlerweile eng mit OpenAI verknüpft. Es bietet ausgefeilte Chat-Widgets und Sofortoptimierungstools, unterstützt aber nur OpenAI-Modelle und verfügt über begrenzte externe Integrationen.

Wählen Sie N8N für eine große Auswahl an Integrationen und offene Bereitstellung. Für elegante Chat-Schnittstellen und reibungslose OpenAI-Integration wählen Sie AgentKit.

Lesen Sie mein N8N-Testbericht oder besuchen Sie N8N!

Albato

Der nächste AgentKit Alternative, die ich empfehlen würde, ist Albato. Es ist ein No-Code-Automatisierungstool, das verbindet über 1,000 Apps wie Google Sheets, Slack, Shopify und HubSpot. Das bedeutet, dass Sie Arbeitsabläufe ohne Codierung automatisieren können.

Albato zeichnet sich durch seine regelbasierte Automatisierung aus, die Apps verbindet, um Daten zu synchronisieren, Warnmeldungen zu senden oder Datensätze zu aktualisieren. Es bietet einen einfachen Drag-and-Drop-Builder, Echtzeit-Synchronisierung (bis zu minütlich bei Enterprise) und Unterstützung für benutzerdefinierte APIs und Webhaken.

AgentKit von OpenAI konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Agenten. Es bietet Tools wie Agent Builder, ChatKit und das Agents SDK zum Erstellen von LLM-basierten Agenten.

Wählen Sie Albato für eine einfache und kostengünstige Automatisierung umfangreicher Apps. Für Multi-Agent-Workflows mit einem visuellen Builder wählen Sie AgentKit.

Pabbly

Das endgültige AgentKit Eine Alternative, die ich empfehlen würde, ist Pabbly. Es ist eine kostengünstige Automatisierungsplattform, die über 1,000 Apps verbindet und komplexe Workflows erstellt. Es ist ideal für Kleine und mittlere Unternehmen und Vermarkter.

Pabbly stands out with its lifetime deal, also zahlen Sie einmal und nutzen es für immer. Es bietet auch unbegrenzte Aufgaben für Workflows und Sicherheit auf Unternehmensniveau mit SOC2 Typ 2- und ISO 27001-Zertifizierungen.

AgentKit eignet sich hervorragend für die Verwaltung mehrerer Agenten und die Führung klarer Aufzeichnungen. Es ist eine gute Wahl für Entwickler, die Agenten mit GPT-5, oder o4-mini.

Wählen Sie Pabbly für kostengünstige, skalierbare und sichere No-Code-Automatisierung mit langfristigen Einsparungen. Alternativ wählen Sie AgentKit für eine starke OpenAI-Integration.

AgentKit von OpenAI im Test: Das richtige Tool für Sie?

Nachdem ich einige Zeit mit dem Bauen verbracht habe AgentKit, es erfüllt sein Ziel: Es vereint alles, was Sie zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten benötigen, in einem reibungslosen Workflow. Mir gefiel, wie schnell ich mit dem visuellen Builder eine Idee in einen funktionierenden Prototyp umsetzen und die Logik mit dem SDK anpassen konnte.

AgentKit funktioniert jedoch am besten, wenn Sie bereits im OpenAI-Ökosystem aktiv sind. Für mehr Flexibilität und Integrationen sollten Sie diese Alternativen in Betracht ziehen:

• N8N eignet sich am besten für Entwickler und Teams, die Open-Source-Flexibilität, vollständige Backend-Kontrolle und Hunderte von Integrationen von Drittanbietern wünschen.
• Albato eignet sich am besten für diejenigen, die eine App-Automatisierung ohne Code mit einfacher Drag-and-Drop-Einrichtung und Echtzeitsynchronisierung wünschen.
• Pabbly eignet sich am besten für kleine Unternehmen oder Vermarkter, die nach einer erschwinglichen Automatisierungsplattform mit lebenslangem Service und unbegrenzten Arbeitsabläufen suchen.

Vielen Dank, dass Sie meine AgentKit by OpenAI-Rezension gelesen haben! Ich hoffe, Sie fanden sie hilfreich.

AgentKit arbeitet mit einem Kreditsystem, sodass Sie auswählen können, wie viele Credits Sie kaufen möchten. Probieren Sie es selbst aus und sehen Sie, ob es Ihnen gefällt!