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

Haben Sie jemals gewünscht, Ihren eigenen ChatGPT-gesteuerten Assistenten bauen zu können? Einen, der tatsächlich Dinge für Sie tut, anstatt nur mit Text zu antworten?

PwCs Umfrage von 2025 ergab, dass 79 % der leitenden Angestellten sagen, dass AI-Agents bereits in ihren Unternehmen eingesetzt werden. Aber bis vor kurzem erforderte der Bau dieser Agenten das Jonglieren mit mehreren Tools, das Schreiben komplexer Backend-Logik und das endlose Debuggen von APIs.

Dort kommt AgentKit von OpenAI ins Spiel. Es ist eine umfassende Plattform, die es jedem (Entwicklern und Nicht-Entwicklern gleichermaßen) ermöglicht, AI-Agents schnell mit visuellen Tools zu entwerfen, zu testen und zu bereitstellen.

In diesem AgentKit von OpenAI Review werde ich die Vor- und Nachteile, was es ist, für wen es am besten geeignet ist und seine wichtigsten Funktionen besprechen. Dann werde ich Ihnen zeigen, wie ich es verwendet habe, um einen Flugagenten zu erstellen, der Reiserouten erstellt und Fluginformationen findet.

Ich werde den Artikel beenden, indem ich AgentKit mit meinen drei besten Alternativen (N8N, Albato und Pabbly) vergleiche. Am Ende werden Sie wissen, ob es das Richtige für Sie ist!

Urteil

AgentKit ist eine leistungsstarke Plattform, die es jedem ermöglicht, AI-Agents zu entwerfen und bereitzustellen, während sie Daten sicher und verwaltet. Allerdings können Workflows komplex werden; es funktioniert nur mit OpenAI-Modellen, die Einbettung benötigt eine Backend-Konfiguration und erweiterte Abruf-Funktionen sind begrenzt.

Was ist AgentKit von OpenAI?

AgentKit von OpenAI hilft Entwicklern, AI-Agents schnell mit visuellen Tools zu bauen. Es bringt alles (Entwurf, Versionierung, Prompt-Tuning und Testen) in eine Plattform, um Agents von Prototyp zu Produktion zu bringen.

Sam Altman, CEO von OpenAI, nannte es “alles, was Sie benötigen, um Agent-Workflows zu bauen, bereitzustellen und zu optimieren, mit viel weniger Reibung.

Das Problem, das AgentKit löst

Das primäre Ziel von AgentKit ist es, dieses Problem zu lösen: die Eliminierung von fragmentierten Tools und die Vereinfachung von Agent-Entwicklungs-Workflows.

Bevor es Tools wie AgentKit gab, verwendeten Sie ein Tool für die Orchestrierung, ein weiteres für die Verbindung mit Ihren Daten, ein drittes für das Testen und dann mussten Sie Ihre eigene Frontend- Oberfläche von Grund auf aufbauen. Dieser Ansatz skaliert jedoch nicht. AgentKit löst dieses Problem.

AgentKit und Responses API

AgentKit ist auf OpenAIs Responses API aufgebaut, die sie im März 2025 veröffentlichten. Wenn Sie bereits damit gearbeitet haben, haben Sie bereits eine Grundlage, um loszulegen.

Aber auch wenn Sie es noch nicht ausprobiert haben, macht AgentKit alles zugänglicher, da es auf dieser Infrastruktur aufsetzt.

AgentKit vs. ChatGPT

Aber was macht einen “Agent” anders als nur die Verwendung von ChatGPT? Ich denke, AgentKit ist wie “ChatGPT mit Händen”.

Reguläres ChatGPT antwortet Ihnen mit Text. Ein Agent kann tatsächlich Aktionen ausführen. Er kann Daten aus Ihrem Google Drive abrufen, Ihre Tabelle aktualisieren, eine E-Mail senden oder jede andere Aufgabe ausführen, die Sie ihm programmieren. Das ist der Game-Changer.

Visueller Ansatz und Code-First-Flexibilität

AgentKit zwingt Sie nicht in eine bestimmte Vorgehensweise. Einige Menschen lieben visuelle Oberflächen mit Drag-and-Drop-Funktionalität. Andere Menschen bevorzugen das Schreiben von echtem Code.

AgentKit bietet Ihnen beides, was selten ist. Der Agent-Builder ist eine visuelle Oberfläche, die Workflows ohne Code entwirft. Aber wenn Sie in Node, Python oder TypeScript bauen möchten, können Sie das auch tun.

Der visuelle Ansatz ist leistungsstark für komplexe Workflows, weil alles miteinander verbunden ist. Sie können dann die Teile, die eine größere Anpassung erfordern, coden.

Die Flexibilität ist es, was AgentKit wirklich nützlich macht. OpenAIs AgentKit ist ihr Versuch, eine fragmentierte Entwicklerlandschaft in etwas zu konsolidieren, das tatsächlich reibungslos zusammenarbeitet.

Für wen ist AgentKit am besten geeignet?

Hier ist, für wen AgentKit am besten geeignet ist:

• Entwickler können AgentKit verwenden, um AI-Agents in Python, TypeScript oder Node.js zu bauen, zu testen und bereitzustellen.
• Entwicklungsteams können AgentKit verwenden, um Multi-Agent-Systeme schnell zu bauen und zu verwalten.
• Produktmanager können AgentKit verwenden, um Agent-Verhalten, Regeln und Koordination mit Ingenieuren festzulegen.
• Unternehmen können AgentKit verwenden, um Datenzugriff, Sicherheit und Tool-Integrationen wie Google Drive und CRM zu verwalten.
• IT-Teams können AgentKit verwenden, um Agents im großen Maßstab bereitzustellen, sie mit ChatKit in Apps hinzuzufügen und die Leistung mit Evals zu überwachen.
• Rechtsabteilungen können AgentKit verwenden, um die Einhaltung von Regeln und Unternehmensrichtlinien mit Audit- Trails, Versionierung und Richtlinien-Tools zu gewährleisten.
• Hobbyisten können AgentKit verwenden, um Agents mit Drag-and-Drop-Tools zu bauen und sie weiter mit dem SDK anpassen.

Wichtige Funktionen von AgentKit

Hier sind die wichtigen Funktionen von AgentKit:

• Agent-Builder: Eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche zum Entwerfen von Multi-Agent-Workflows.
• Connector-Registrierung: Zentrales Admin-Panel zum Verwalten von Verbindungen zu Tools wie Google Drive, Dropbox (DBX ) und CRM.
• ChatKit: Einbettung von anpassbaren Chat-basierten Agents in Apps oder Websites.
• Agents SDK: Entwicklung in Python, TypeScript oder Node.js für die vollständige Kontrolle über die Agent-Logik.
• Evals: Werkzeuge zum Messen der Leistung wie Spur-Gradierung, Datensätze und automatisierte Prompt-Optimierung.
• Guardrails: Open-Source-Sicherheitsschicht zum Erkennen von PII und Jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Anpassen von Modellen wie o4-mini und GPT-5 mit benutzerdefinierten Gradern.

So verwenden Sie AgentKit

Hier ist, wie ich AgentKit von OpenAI verwendet habe, um einen Flugagenten zu erstellen, der Reiserouten erstellt und Fluginformationen findet:

1. Registrieren Sie sich für den Agent-Builder
2. Fügen Sie eine Zahlungsmethode hinzu
3. Kaufen Sie Credits
4. Zugriff auf den Agent-Builder
5. Erstellen Sie einen neuen Workflow
6. Erstellen Sie einen Klassifizierungs-Knoten
7. Wählen Sie das Ausgabeformat
8. Fügen Sie Eigenschaften hinzu
9. Fügen Sie einen “Wenn/dann”-Knoten hinzu
10. Fügen Sie einen Flugagenten-Knoten hinzu
11. Fügen Sie einen Reiseagenten-Knoten hinzu
12. Vorschau und Test
13. Erstellen und Herunterladen eines Widgets
14. Hochladen des Widgets
15. Bereitstellen des AI-Agents

Schritt 1: Registrieren Sie sich für den Agent-Builder

Ich begann, indem ich zu platform.openai.com/agent-builder ging und mich registrierte.

Schritt 2: Fügen Sie eine Zahlungsmethode hinzu

Bevor ich begann, musste ich eine Zahlungsmethode hinzufügen. Die Plattform funktioniert mit einem Credit-System, bei dem Credits verbraucht werden, wenn die API verwendet wird.

Schritt 3: Kaufen Sie Credits

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

Für nur 5 $ erhalten Sie etwa 2 Millionen Ausgabe-Tokens. Das ist mehr als genug, um loszulegen, und die Option, die ich gewählt habe.

Schritt 4: Zugriff auf den Agent-Builder

Nachdem ich meine Credits gekauft hatte, wurde ich zur Übersichtsseite auf OpenAI weitergeleitet. Ich wählte “Entwerfen” unter “Mit AgentKit bauen.”

Als Nächstes wählte ich “Agent-Builder öffnen”.

Schritt 5: Erstellen Sie einen neuen Workflow

OpenAI bot mir sechs verschiedene Workflow-Vorlagen an, die ich verwenden konnte:

1. Datenanreicherung: Daten sammeln, um Fragen zu beantworten.
2. Planungshilfe: Arbeitspläne erstellen.
3. Kundenservice: Kundenfragen mit benutzerdefinierten Richtlinien beantworten.
4. Strukturierte Daten-Abfrage: Datenbanken befragen.
5. Dokumentvergleich: Unterschiede zwischen hochgeladenen Dokumenten vergleichen.
6. Internes Wissensassistent: Auf Fragen von Mitarbeitern antworten.

Obwohl diese guten Ausgangspunkte waren, entschied ich mich, von vorne zu beginnen, indem ich “Erstellen” wählte.

Sofort wurde ich zu einem neuen Workflow mit einem Start-Knoten weitergeleitet, um Eingabe- und Zustandsvariablen festzulegen, die mit einem Agent-Modell verbunden waren. Jeder neue Workflow beginnt mit diesen Knoten.

In diesem AgentKit-Leitfaden werde ich Ihnen zeigen, wie Sie einen Reiseagenten bauen, der Reiserouten erstellt und Fluginformationen findet, inspiriert von Christina Huangs Beispiel von OpenAI.

Schritt 6: Erstellen Sie einen Klassifizierungs-Knoten

Ich werde zwei Agents erstellen: einen Reiseagenten und einen Flugagenten. Das bedeutete, dass ich den ersten Agenten in einen Klassifizierer umwandeln musste, um zu bestimmen, ob die eingehende Nachricht eine Reise- oder Fluginformation ist.

Um dies zu tun, wählte ich den “Mein Agent”-Knoten und änderte den Namen in “Klassifizierer”. Als Nächstes gab ich ihm Anweisungen mit einer Beschreibung:

“Sie sind ein hilfreicher Reiseassistent für die Klassifizierung, ob eine Nachricht eine Reise- oder Fluginformation ist.”

Schritt 7: Wählen Sie das Ausgabeformat

Als Nächstes änderte ich das Ausgabeformat von Text in “JSON” und wählte “Schema hinzufügen”.

Schritt 8: Fügen Sie Eigenschaften hinzu

Dies öffnete ein neues Fenster, in dem ich eine Eigenschaft namens “Klassifizierung” mit zwei Optionen hinzufügte: “Fluginfo” und “Reise”.

Schritt 9: Fügen Sie einen “Wenn/dann”-Knoten hinzu

Als Nächstes fügte ich einen “Wenn/dann”-Knoten hinzu, um basierend auf der Klassifizierung zu verzweigen. Ich klickte und zog von dem Klassifizierungs-Knoten, um einen neuen Knoten zu erstellen, und wählte den “Wenn/dann”-Knoten aus dem linken Panel.

Ich wählte den Knoten und fügte “input.output_parsed.classification == “flight_info”” zu “Wenn” hinzu.

Schritt 10: Fügen Sie einen Flugagenten-Knoten hinzu

Von diesem Flugagenten aus klickte und zog ich, um einen neuen Knoten zu erstellen, und wählte “Agent” aus dem linken Panel.

Ich nannte ihn “Flugagent” und gab ihm die folgenden Anweisungen:

“Sie sind ein Reiseassistent. Empfehlen Sie einen Flug. Verwenden Sie Flughafencodes.”
Ich stellte auch sicher, dass ich ihm “Web-Suche” als Tool gab, um die aktuellsten Informationen über Flüge zu erhalten.

Schritt 11: Fügen Sie einen Reiseagenten-Knoten hinzu

Für den Reiseagenten fügte ich einen Agent-Knoten hinzu und verband ihn mit “Sonst”, nannte ihn “Reiseagent” und gab ihm die folgenden Anweisungen:
“Sie sind ein Reiseassistent. Bauen Sie eine knappe Reiseroute.”

Schritt 12: Vorschau und Test

Um eine Vorschau und einen Test dessen zu erhalten, was ich erstellt habe (indem ich “Vorschau” oben rechts wählte), musste ich meine Organisation überprüfen. Die Vorschau ermöglicht es mir, Nachrichten an meinen Workflow zu senden, um Aufgaben in einer chatbot-ähnlichen Oberfläche zu erledigen (wie zum Beispiel, was ich in einem bestimmten Ort tun soll).

Schritt 13: Erstellen und Herunterladen eines Widgets

Um die Ergebnisse ansprechender und visueller zu gestalten, verwendete ich den Widget-Builder. Ich erstellte leicht ein neues Widget, indem ich es beschrieb oder eine .widget-Datei hochlud.

Ich entschied mich, mein Widget zu beschreiben, also gab ich ihm die folgende Beschreibung:

“Entwerfen Sie ein Widget, um Fluginformationen für Reisen von einem Ort zum anderen anzuzeigen, einschließlich Flugdetails.”

Sofort begann der Widget-Builder, mein Widget zu generieren. Es dauerte nicht lange, und bevor ich es wusste, wurde ich mit dem Code und einer Vorschau des Widgets präsentiert.

Ich klickte auf “Herunterladen” oben rechts, um die Vorlage herunterzuladen.

Schritt 14: Hochladen des Widgets

In meinem Workflow wählte ich den “Flugagent”-Knoten und wählte das “Widget”-Ausgabeformat, um die Datei hochzuladen. Jetzt wird, wenn ich meinen Workflow vorschau, eine visuelle Fluginformationskarte angezeigt.

Schritt 15: Bereitstellen des AI-Agents

Sobald ich mit allem zufrieden war, klickte ich auf “Veröffentlichen” oben rechts. Alles, was ich tun musste, war, den Workflow zu benennen, um den AI-Agenten bereitzustellen.

Sobald veröffentlicht, hatte ich Zugriff auf das Agents SDK oder die Workflow-ID, um es direkt in mein Produkt einzubinden.

Insgesamt machte AgentKit es einfach, einen funktionalen Reiseagenten von Grund auf zu bauen. Obwohl einige Entwicklerkenntnisse erforderlich sind, gefiel es mir, wie schnell ich eine Idee in ein funktionierendes Prototyp umsetzen und die Logik mit dem SDK anpassen konnte.

Top 3 AgentKit-Alternativen

Hier sind die besten AgentKit-Alternativen, die ich ausprobiert habe und die es wert sind, in Betracht gezogen zu werden:

N8N

Die erste AgentKit-Alternative, die ich empfehlen würde, ist N8N. Es ist AgentKits größter Wettbewerber und bietet über 500 Integrationen und starke Workflow-Automatisierungstools für die Erstellung von Multi-Schritt-Prozessen.

N8N hebt sich durch seine Open-Source-Natur ab, während AgentKit (als Plattform) nicht Open-Source ist. N8N unterstützt viele Drittanbieter-Apps und -Modelle (wie OpenAI, Anthropic und selbst gehostete LLMs) für eine vollständige Backend-Anpassung. Es bietet Freiheit von Hersteller-Verbindungen und unterstützt sowohl Frontend- als auch Backend-Automatisierung.

Währenddessen ist AgentKit eng mit OpenAI verbunden. Es bietet polierte Chat-Widgets und Prompt-Optimierungstools, unterstützt jedoch nur OpenAI-Modelle und hat begrenzte externe Integrationen.

Wählen Sie N8N für eine Vielzahl von Integrationen und offene Bereitstellung. Wählen Sie AgentKit für eine elegante Chat-Oberfläche und eine nahtlose OpenAI-Integration.

Lesen Sie meine N8N-Bewertung oder besuchen Sie N8N!

Albato

Die nächste AgentKit-Alternative, die ich empfehlen würde, ist Albato. Es ist ein No-Code-Automatisierungstool, das über 1.000 Apps wie Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) und HubSpot (HUBS ) verbindet. Das bedeutet, dass Sie Workflows ohne Coden automatisieren können.

Albato hebt sich durch seine regelbasierte Automatisierung ab, die Apps verbindet, um Daten zu synchronisieren, Warnungen zu senden oder Aufzeichnungen zu aktualisieren. Es bietet eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche, Echtzeit-Synchronisation (bis zu jeder Minute in der Enterprise-Version) und Unterstützung für benutzerdefinierte APIs und Webhooks.

Währenddessen konzentriert sich AgentKit von OpenAI auf die Entwicklung von AI-Agents. Es bietet Tools wie Agent-Builder, ChatKit und das Agents SDK, um LLM-gesteuerte Agents zu bauen.

Wählen Sie Albato für einfache, kostengünstige App-Automatisierung, die leicht zu bedienen ist. Für Multi-Agent-Workflows mit einem visuellen Builder wählen Sie AgentKit.

Pabbly

Die letzte AgentKit-Alternative, die ich empfehlen würde, ist Pabbly. Es ist eine erschwingliche Automatisierungsplattform, die mit über 1.000 Apps verbunden ist und komplexe Workflows erstellt. Es ist großartig für kleine Unternehmen und Marketer.

Pabbly hebt sich durch sein Lifetime-Deal ab, sodass Sie nur einmal zahlen und es dann für immer verwenden können. Es bietet auch unbegrenzte Aufgaben für Workflows und unternehmensgrade Sicherheit mit SOC2 Type 2- und ISO 27001-Zertifizierungen.

Währenddessen ist AgentKit großartig darin, mehrere Agents zu verwalten und klare Aufzeichnungen zu führen. Es ist eine gute Wahl für Entwickler, die Agents mit GPT-5 oder o4-mini bauen.

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

AgentKit von OpenAI Review: Ist es das richtige Tool für Sie?

Nachdem ich Zeit mit dem Bau von AgentKit verbracht habe, erfüllt es sein Ziel: Es bringt alles, was Sie benötigen, um AI-Agents zu bauen, zu testen und bereitzustellen, in einen reibungslosen Workflow. Ich mochte, wie schnell ich eine Idee in ein funktionierendes Prototyp umsetzen und die Logik mit dem SDK anpassen konnte.

Es gibt jedoch Einschränkungen. AgentKit funktioniert am besten, wenn Sie bereits in das OpenAI-Ökosystem investiert sind. Für mehr Flexibilität und Integrationen möchten Sie möglicherweise diese Alternativen in Betracht ziehen:

• N8N ist am besten für Entwickler und Teams geeignet, die Open-Source-Flexibilität, vollständige Backend-Kontrolle und hunderte von Drittanbieter-Integrationen wünschen.
• Albato ist am besten für diejenigen geeignet, die No-Code-App-Automatisierung mit einfacher Drag-and-Drop-Konfiguration und Echtzeit-Synchronisation wünschen.
• Pabbly ist am besten für kleine Unternehmen oder Marketer geeignet, die eine erschwingliche, lebenslange Automatisierungsplattform mit unbegrenzten Workflows suchen.

Vielen Dank für das Lesen meiner AgentKit von OpenAI Review! Ich hoffe, es war hilfreich.

AgentKit arbeitet mit einem Credit-System, sodass Sie wählen können, wie viele Credits Sie kaufen möchten. Probieren Sie es selbst aus und sehen Sie, wie Ihnen gefällt!