Revisión de AgentKit por OpenAI: ¿Es esta la herramienta adecuada para ti?

¿Alguna vez has deseado poder crear tu propio asistente impulsado por ChatGPT? Uno que realmente haga cosas por ti en lugar de solo responder con texto.

La encuesta de PwC de 2025 encontró que el 79% de los altos ejecutivos dicen que los agentes de inteligencia artificial ya están siendo adoptados en sus empresas. Pero hasta hace poco, construir esos agentes requería manipular múltiples herramientas, escribir lógica de backend compleja y depurar APIs de manera interminable.

Es ahí donde entra AgentKit por OpenAI. Es una plataforma integral que permite a cualquiera (desarrolladores y no codificadores) diseñar, probar y implementar agentes de inteligencia artificial de manera rápida.

En esta revisión de AgentKit por OpenAI, discutiré los pros y los contras, qué es, para quién es mejor y sus características clave. Luego, te mostraré cómo lo utilicé para crear un agente de viajes que crea itinerarios y encuentra información de vuelos.

Terminaré el artículo comparando AgentKit con mis tres alternativas principales (N8N, Albato y Pabbly). Al final, sabrás si es adecuado para ti.

Veredicto

AgentKit es una plataforma poderosa que permite a cualquiera diseñar e implementar agentes de inteligencia artificial mientras mantiene los datos seguros y gestionados. Sin embargo, los flujos de trabajo pueden volverse complejos; solo funciona con modelos de OpenAI, la integración requiere configuración de backend y las características de recuperación avanzadas son limitadas.

¿Qué es AgentKit por OpenAI?

AgentKit por OpenAI ayuda a los desarrolladores a construir e implementar agentes de inteligencia artificial de manera rápida con herramientas visuales. Combina todo (diseño, versionado, ajuste de prompt y prueba) en una sola plataforma para mover a los agentes desde la prototipación hasta la producción.

Sam Altman, CEO de OpenAI, lo llamó “todo lo que necesitas para construir, implementar y optimizar flujos de trabajo de agentes con mucha menos fricción.

El problema que resuelve AgentKit

El objetivo principal de AgentKit es abordar este problema: eliminar herramientas fragmentadas y simplificar flujos de trabajo de desarrollo de agentes.

Antes de herramientas como AgentKit, utilizarías una herramienta para la orquestación, otra para conectar con tus datos, una tercera para la prueba y luego tendrías que construir tu propio frontend desde cero. Sin embargo, ese enfoque no escala. AgentKit resuelve este problema.

AgentKit y API de respuestas

AgentKit se basa en la API de respuestas de OpenAI, que lanzaron en marzo de 2025. Si has estado utilizando eso, ya tienes una base para trabajar.

Pero incluso si no has tocado eso, AgentKit hace que todo sea más accesible porque se basa en esa infraestructura.

AgentKit vs. ChatGPT

Pero, ¿qué hace que un “agente” sea diferente de solo utilizar ChatGPT? Me gusta pensar en AgentKit como “ChatGPT con manos”.

El ChatGPT regular responde con texto. Un agente puede realizar acciones. Puede extraer datos de tu Google Drive, actualizar tu hoja de cálculo, enviar un correo electrónico o realizar cualquier otra tarea que lo programes para que haga. Esa es la diferencia.

Enfoque visual y flexibilidad de código

AgentKit no te obliga a seguir un solo enfoque. Algunas personas aman las interfaces visuales con funcionalidad de arrastrar y soltar. Otras personas prefieren escribir código real.

AgentKit te ofrece ambas opciones, lo que es raro. El Constructor de agentes es un lienzo visual que diseña flujos de trabajo sin código. Pero si deseas construir en Node, Python o TypeScript, también puedes hacerlo.

El enfoque visual es poderoso para flujos de trabajo complejos debido a cómo todo se conecta. Luego puedes codificar las partes que necesitan más personalización si es necesario.

La flexibilidad es lo que hace que AgentKit sea realmente útil. El AgentKit de OpenAI es su intento de consolidar un paisaje de desarrolladores fragmentado en algo que realmente funcione suavemente.

¿Para quién es mejor AgentKit?

Aquí está para quién es mejor AgentKit:

• Los desarrolladores pueden utilizar AgentKit para construir, probar e implementar agentes de inteligencia artificial en Python, TypeScript o Node.js.
• Los equipos de ingeniería pueden utilizar AgentKit para construir y gestionar sistemas de múltiples agentes de manera rápida.
• Los gerentes de productos pueden utilizar AgentKit para establecer el comportamiento de los agentes, reglas y coordinar con los ingenieros.
• Las empresas pueden utilizar AgentKit para gestionar el acceso a datos, seguridad y integraciones de herramientas como Google Drive y CRM.
• Los equipos de TI pueden utilizar AgentKit para implementar agentes a gran escala, agregarlos a aplicaciones con ChatKit y monitorear el rendimiento con Evals.
• Los equipos legales pueden utilizar AgentKit para mantenerse en cumplimiento con las reglas y las políticas de la empresa utilizando registros de auditoría, versionado y herramientas de políticas.
• Los aficionados pueden utilizar AgentKit para construir agentes con herramientas de arrastrar y soltar y personalizarlos más utilizando el SDK.

Características clave de AgentKit

Aquí están las características clave de AgentKit:

• Constructor de agentes: Un lienzo de arrastrar y soltar visual para diseñar flujos de trabajo de múltiples agentes.
• Registro de conectores: Panel de administración central para gestionar conexiones a herramientas como Google Drive, Dropbox (DBX ) y CRM.
• ChatKit: Incrusta agentes de chat personalizados en aplicaciones o sitios web.
• SDK de agentes: Desarrollo en Python, TypeScript o Node.js para el control total de la lógica del agente.
• Evals: Herramientas para medir el rendimiento como calificación de trazado, conjuntos de datos y optimización de prompt automática.
• Guardrails: Capa de seguridad de código abierto para detectar PII y jailbreaks.
• Ajuste de refuerzo (RFT): Personaliza modelos como o4-mini y GPT-5 con calificadores personalizados.

¿Cómo utilizar AgentKit?

Aquí está cómo utilicé AgentKit por OpenAI para crear un agente de viajes que crea itinerarios y encuentra información de vuelos:

1. Regístrate en el Constructor de agentes
2. Agrega un método de pago
3. Comprar créditos
4. Acceder al Constructor de agentes
5. Crear un nuevo flujo de trabajo
6. Crear un nodo de clasificador
7. Seleccionar el formato de salida
8. Agregar propiedades
9. Agregar un nodo “si/sino”
10. Agregar un nodo de agente de vuelo
11. Agregar un nodo de agente de itinerario
12. Vista previa y prueba
13. Crear y descargar un widget
14. Cargar el widget
15. Implementar el agente de inteligencia artificial

Paso 1: Regístrate en el Constructor de agentes

Comencé yendo a platform.openai.com/agent-builder y registrándome.

Paso 2: Agrega un método de pago

Antes de empezar, necesitarás agregar un método de pago. La plataforma funciona con un sistema de créditos, donde los créditos se consumen a medida que se utiliza la API.

Paso 3: Comprar créditos

Puedes elegir cuántos créditos deseas tener a qué costo.

Por solo $5, obtienes alrededor de 2 millones de tokens de salida. Eso es más que suficiente para empezar, y elegí esa opción.

Paso 4: Acceder al Constructor de agentes

Después de pagar por mis créditos, fui dirigido a la sección de Resumen en OpenAI. Seleccioné “Diseñar” bajo “Construir con AgentKit.”

Luego, seleccioné “Abrir Constructor de agentes”.

Paso 5: Crear un nuevo flujo de trabajo

OpenAI me presentó seis plantillas de flujo de trabajo diferentes que podía utilizar:

1. Enriquecimiento de datos: Recopilar datos para responder preguntas.
2. Ayudante de planificación: Crear planes de trabajo.
3. Servicio al cliente: Atender preguntas de los clientes con políticas personalizadas.
4. Preguntas y respuestas de datos estructurados: Hacer preguntas a bases de datos.
5. Comparación de documentos: Comparar diferencias entre documentos cargados.
6. Ayudante de conocimiento interno: Responder preguntas de los empleados.

Aunque estas eran buenas opciones para empezar, decidí empezar desde cero seleccionando “Crear”.

De inmediato, fui llevado a un nuevo flujo de trabajo con un nodo de inicio para establecer variables de entrada y estado conectadas a un modelo de agente. Cada nuevo flujo de trabajo comienza con estos nodos.

En esta guía de AgentKit, mostraré cómo construir un agente de viajes que crea itinerarios y busca información de vuelos, inspirado en el ejemplo de Christina Huang de OpenAI.

Paso 6: Crear un nodo de clasificador

Crearé dos agentes: un agente de itinerario y un agente de vuelo. Eso significaba que tenía que convertir al primer agente en un clasificador para determinar si el mensaje de entrada es sobre un itinerario o un vuelo.

Para hacer esto, seleccioné el nodo “Mi agente” y cambié el nombre a “Clasificador”. Luego, le di instrucciones con una descripción:

“Eres un asistente de viajes útil para clasificar si un mensaje es sobre un itinerario o un vuelo.”

Paso 7: Seleccionar el formato de salida

Luego, cambié el formato de salida de texto a “JSON” y seleccioné “Agregar esquema”.

Paso 8: Agregar propiedades

Esto abrió una nueva ventana, donde agregué una propiedad llamada “clasificación” con dos opciones: “flight_info” y “itinerary”.

Paso 9: Agregar un nodo “si/sino”

Luego, agregué un nodo “si/sino” para ramificar según la clasificación. Hice clic y arrastré desde el nodo de clasificación para crear un nuevo nodo y seleccioné el nodo “Si/sino” del panel izquierdo.

Seleciconé el nodo y agregué “input.output_parsed.classification == “flight_info”” a “Si”.

Paso 10: Agregar un nodo de agente de vuelo

Desde este agente de vuelo, hice clic y arrastré para agregar un nuevo nodo y seleccioné “Agente” del panel izquierdo.

Lo nombré “Agente de vuelo” y le di las siguientes instrucciones: “Eres un asistente de viajes. Recomienda un vuelo para ir. Utiliza códigos de aeropuerto.”

También me aseguré de darle “Búsqueda web” como herramienta para obtener la información de vuelos más actualizada.

Paso 11: Agregar un nodo de agente de itinerario

Para el agente de itinerario, hice lo mismo: agregué un nodo de agente y lo conecté a “Else”, lo nombré “Agente de itinerario” y le di las siguientes instrucciones: “Eres un asistente de viajes. Crea un itinerario conciso”.

Paso 12: Vista previa y prueba

Para ver una vista previa y probar lo que he creado (seleccionando “Vista previa” en la parte superior derecha), tendría que verificar mi organización. La vista previa me permite enviar mensajes a mi flujo de trabajo para completar tareas en una interfaz similar a un chatbot (como preguntar qué hacer en un lugar específico, en este caso).

Paso 13: Crear y descargar un widget

Para hacer que los resultados sean más atractivos y visuales, utilicé el Constructor de widgets. Creé un nuevo widget describiéndolo o cargando un archivo .widget.

Decidí describir mi widget, así que le di la siguiente descripción: “Diseña un widget para mostrar información de vuelo para viajes de un lugar a otro, incluyendo detalles de vuelo.”

De inmediato, el Constructor de widgets comenzó a generar mi widget. No tardó mucho, y antes de que supiera, me presentaron el código junto con una vista previa del widget.

Hice clic en “Descargar” en la parte superior derecha para descargar la plantilla.

Paso 14: Cargar el widget

En mi flujo de trabajo, seleccioné el nodo “Agente de vuelo” y elegí el formato de salida “Widget” para cargar el archivo. Ahora, cuando vea una vista previa de mi flujo de trabajo, se mostrará una tarjeta de información de vuelo visual.

Paso 15: Implementar el agente de inteligencia artificial

Una vez que estuve satisfecho con todo, hice clic en “Publicar” en la parte superior derecha. Todo lo que tuve que hacer fue nombrar el flujo de trabajo para implementar el agente de inteligencia artificial.

Una vez publicado, tuve acceso al SDK de agentes o al ID de flujo de trabajo para agregarlo directamente a mi producto.

En general, AgentKit hizo que fuera fácil construir un agente de viajes funcional desde cero. Aunque se necesitan algunos conocimientos de desarrollo, me gustó cómo pude conectar agentes rápidamente y incluso diseñar un widget para hacer que la experiencia sea más interactiva.

3 mejores alternativas de AgentKit

Aquí están las mejores alternativas de AgentKit que he probado y que vale la pena considerar:

N8N

La primera alternativa de AgentKit que recomendaría es N8N. Es el competidor más grande de AgentKit, que ofrece más de 500 integraciones y herramientas de automatización de flujos de trabajo sólidas para construir procesos de múltiples pasos.

N8N se destaca por ser de código abierto, mientras que AgentKit (como plataforma) no lo es. N8N admite muchas aplicaciones y modelos de terceros (como OpenAI, Anthropic y modelos de lenguaje grande autohospedados) para personalización completa de backend. Ofrece libertad de bloqueo de proveedor y admite tanto la automatización de frontend como de backend.

Mientras tanto, AgentKit está estrechamente vinculado a OpenAI. Ofrece widgets de chat pulidos y herramientas de optimización de prompt, pero solo admite modelos de OpenAI y tiene integraciones externas limitadas.

Para una amplia variedad de integraciones y despliegue abierto, elige N8N. Para interfaces de chat elegantes y una integración suave de OpenAI, elige AgentKit.

Lee mi revisión de N8N o visita N8N.

Albato

La siguiente alternativa de AgentKit que recomendaría es Albato. Es una herramienta de automatización sin código que conecta más de 1.000 aplicaciones como Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) y HubSpot. Eso significa que puedes automatizar flujos de trabajo sin codificar.

Albato se destaca con su automatización basada en reglas que conecta aplicaciones para sincronizar datos, enviar alertas o actualizar registros. Ofrece un constructor de arrastrar y soltar fácil, sincronización en tiempo real (hasta cada minuto en la empresa) y admite API personalizadas y webhooks.

Mientras tanto, AgentKit por OpenAI se centra en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial. Proporciona herramientas como el Constructor de agentes, ChatKit y el SDK de agentes para construir agentes impulsados por modelos de lenguaje grande.

Elige Albato para la automatización de aplicaciones sin código que es fácil y rentable. Para flujos de trabajo de múltiples agentes que utilizan un constructor visual, elige AgentKit.

Pabbly

La última alternativa de AgentKit que recomendaría es Pabbly. Es una plataforma de automatización asequible que se conecta a más de 1.000 aplicaciones y crea flujos de trabajo complejos. Es ideal para pequeñas empresas y mercadotecnia.

Pabbly se destaca con su oferta de por vida, así que pagas una vez y lo utilizas para siempre. También ofrece tareas ilimitadas para flujos de trabajo y seguridad de nivel empresarial con certificaciones SOC2 Tipo 2 y ISO 27001.

Mientras tanto, AgentKit es excelente para gestionar múltiples agentes y mantener registros claros. Es una buena opción para los desarrolladores que construyen agentes con GPT-5 o o4-mini.

Elige Pabbly para la automatización sin código asequible, escalable y segura con ahorros a largo plazo. De lo contrario, elige AgentKit para una integración sólida de OpenAI.

Revisión de AgentKit por OpenAI: ¿La herramienta adecuada para ti?

Después de pasar tiempo construyendo con AgentKit, cumple con su objetivo: combina todo lo que necesitas para construir, probar e implementar agentes de inteligencia artificial en un flujo de trabajo suave. Me gustó cómo pude convertir una idea en un prototipo funcional con el constructor visual y personalizar la lógica con el SDK.

<pSin embargo, AgentKit funciona mejor si ya estás invertido en el ecosistema de OpenAI. Para más flexibilidad e integraciones, es posible que desees considerar estas alternativas:

• N8N es ideal para los desarrolladores y los equipos que desean flexibilidad de código abierto, control total de backend y cientos de integraciones de terceros.
• Albato es ideal para aquellos que desean la automatización de aplicaciones sin código con un conjunto fácil de arrastrar y soltar y sincronización en tiempo real.
• Pabbly es ideal para pequeñas empresas o mercadotecnia que buscan una plataforma de automatización asequible con una oferta de por vida y flujos de trabajo ilimitados.

Gracias por leer mi revisión de AgentKit por OpenAI. Espero que te haya sido útil.

AgentKit funciona con un sistema de créditos, así que puedes elegir cuántos créditos deseas comprar. ¡Prueba por ti mismo y ve cómo te gusta!