AgentKit par OpenAI – Critique : Est-ce la fin de N8N ?

Avez-vous déjà souhaité créer votre propre assistant alimenté par ChatGPT ? Un assistant qui fait vraiment des choses pour vous, au lieu de simplement répondre avec du texte ?

L’enquête de PwC de 2025 a révélé que 79 % des cadres supérieurs déclarent que les agents intelligents sont déjà adoptés dans leurs entreprises. Mais jusqu’à récemment, la création de ces agents nécessitait de jongler avec plusieurs outils, d’écrire une logique de backend complexe et de déboguer sans fin les API.

C’est là que AgentKit par OpenAI entre en jeu. Il s’agit d’une plate-forme tout-en-un qui permet à quiconque (développeurs et non-codificateurs inclus) de concevoir, tester et déployer des agents intelligents rapidement.

Dans cette critique d’AgentKit par OpenAI, je discuterai des avantages et des inconvénients, de ce qu’il est, de qui il est le mieux adapté et de ses fonctionnalités clés. Ensuite, je vous montrerai comment j’ai utilisé pour créer un agent de voyage qui crée des itinéraires et trouve des informations de vol.

Je terminerai l’article en comparant AgentKit avec mes trois meilleures alternatives (N8N, Albato et Pabbly). À la fin, vous saurez si c’est adapté à vos besoins !

Jugement

AgentKit est une plate-forme puissante qui permet à quiconque de concevoir et de déployer des agents intelligents tout en sécurisant les données et en les gérant. Cependant, les workflows peuvent devenir complexes ; il ne fonctionne qu’avec les modèles OpenAI, l’intégration nécessite une configuration de backend et les fonctionnalités de récupération avancées sont limitées.

Qu’est-ce qu’AgentKit par OpenAI ?

AgentKit par OpenAI aide les développeurs à créer et à déployer des agents intelligents rapidement avec des outils visuels. Il rassemble tout (conception, versionnage, prompt tuning et tests) dans une seule plate-forme pour passer des agents de la phase de prototype à la production.

Sam Altman, PDG d’OpenAI, l’a qualifié de « tout ce dont vous avez besoin pour créer, déployer et optimiser les flux de travail d’agent avec beaucoup moins de friction.

Le problème qu’AgentKit résout

L’objectif principal de AgentKit est de résoudre ce problème : éliminer les outils fragmentés et rationaliser les flux de travail de développement d’agents.

Avant des outils comme AgentKit, vous utilisiez un outil pour l’orchestration, un autre pour se connecter à vos données, un troisième pour les tests et vous deviez ensuite créer votre propre interface utilisateur à partir de zéro. Cependant, cette approche ne fonctionne pas à grande échelle. AgentKit résout ce problème.

AgentKit et API de réponses

AgentKit est construit sur l’API de réponses d’OpenAI, qu’ils ont publiée en mars 2025. Si vous avez déjà utilisé celle-ci, vous avez déjà une base de travail.

Mais même si vous n’avez pas touché à cela, AgentKit rend tout plus accessible car il repose sur cette infrastructure.

AgentKit vs. ChatGPT

Mais qu’est-ce qui fait qu’un « agent » est différent de l’utilisation de ChatGPT ? Je pense à AgentKit comme à « ChatGPT avec des mains ».

Le ChatGPT classique répond avec du texte. Un agent peut effectivement effectuer des actions. Il peut extraire des données de votre Google Drive, mettre à jour votre tableur, envoyer un courriel ou effectuer toute autre tâche que vous programmez. C’est le facteur de changement.

Approche visuelle et flexibilité de codage

AgentKit ne vous force pas à adopter une seule méthode de construction. Certaines personnes aiment les interfaces visuelles avec des fonctionnalités de glisser-déposer. D’autres personnes préfèrent écrire du code réel.

AgentKit vous offre les deux options, ce qui est rare. L’Agent Builder est un canevas visuel qui conçoit des flux de travail sans code. Mais si vous voulez construire en Node, Python ou TypeScript, vous pouvez le faire également.

L’approche visuelle est puissante pour les flux de travail complexes en raison de la façon dont tout se connecte. Vous pouvez ensuite coder les parties qui nécessitent une personnalisation si nécessaire.

La flexibilité est ce qui rend AgentKit vraiment utile. L’AgentKit d’OpenAI est leur tentative de consolider un paysage de développement fragmenté en quelque chose qui fonctionne réellement de manière fluide.

Pour qui AgentKit est-il le mieux adapté ?

Voici pour qui AgentKit est le mieux adapté :

• Les développeurs peuvent utiliser AgentKit pour créer, tester et déployer des agents intelligents en Python, TypeScript ou Node.js.
• Les équipes d’ingénieurs peuvent utiliser AgentKit pour créer et gérer rapidement des systèmes multi-agents.
• Les responsables de produit peuvent utiliser AgentKit pour définir le comportement de l’agent, les règles et coordonner avec les ingénieurs.
• Les entreprises peuvent utiliser AgentKit pour gérer l’accès aux données, la sécurité et les intégrations d’outils comme Google Drive et les CRM.
• Les équipes IT peuvent utiliser AgentKit pour déployer des agents à grande échelle, les ajouter aux applications avec ChatKit et surveiller les performances avec Evals.
• Les équipes juridiques peuvent utiliser AgentKit pour rester conformes aux règles et aux politiques de l’entreprise en utilisant des traces d’audit, des versions et des outils de politique.
• Les amateurs peuvent utiliser AgentKit pour créer des agents avec des outils de glisser-déposer et les personnaliser davantage en utilisant le SDK.

Fonctionnalités clés d’AgentKit

Voici les fonctionnalités clés d’AgentKit :

• Agent Builder : un canevas de glisser-déposer visuel pour concevoir des flux de travail multi-agents.
• Registre de connecteurs : un panneau d’administration central pour gérer les connexions à des outils comme Google Drive, Dropbox (DBX ) et CRM.
• ChatKit : intégrez des agents de chat personnalisés dans des applications ou des sites Web.
• Agents SDK : développement en Python, TypeScript ou Node.js pour un contrôle total de la logique de l’agent.
• Evals : outils pour mesurer les performances comme le grading de traçage, les ensembles de données et l’optimisation automatique des invites.
• Guardrails : une couche de sécurité open source pour détecter les PII et les jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT) : personnalisez des modèles comme o4-mini et GPT-5 avec des gradateurs personnalisés.

Comment utiliser AgentKit

Voici comment j’ai utilisé AgentKit par OpenAI pour créer un agent de voyage qui crée des itinéraires et trouve des informations de vol :

1. Inscrivez-vous pour l’Agent Builder
2. Ajoutez une méthode de paiement
3. Achetez des crédits
4. Accédez à l’Agent Builder
5. Créez un nouveau flux de travail
6. Créez un nœud de classification
7. Choisissez le format de sortie
8. Ajoutez des propriétés
9. Ajoutez un nœud « si/alors »
10. Ajoutez un nœud d’agent de vol
11. Ajoutez un nœud d’agent d’itinéraire
12. Prévisualisez et testez
13. Créez et téléchargez un widget
14. Téléchargez le widget
15. Déployez l’agent IA

Étape 1 : Inscrivez-vous pour l’Agent Builder

J’ai commencé par aller à platform.openai.com/agent-builder et m’inscrire.

Étape 2 : Ajoutez une méthode de paiement

Avant de commencer, vous devez ajouter une méthode de paiement. La plate-forme fonctionne sur un système de crédits, où les crédits sont consommés lorsque l’API est utilisée.

Étape 3 : Achetez des crédits

Vous pouvez choisir le nombre de crédits que vous souhaitez avoir et leur coût.

Pour seulement 5 $, vous obtenez environ 2 millions de jetons de sortie. C’est plus qu’assez pour commencer, et c’est l’option que j’ai choisie.

Étape 4 : Accédez à l’Agent Builder

Après avoir payé pour mes crédits, j’ai été dirigé vers la section Vue d’ensemble sur OpenAI. J’ai sélectionné « Conception » sous « Construire avec AgentKit ».

Ensuite, j’ai sélectionné « Ouvrir l’Agent Builder ».

Étape 5 : Créez un nouveau flux de travail

OpenAI m’a présenté six modèles de flux de travail différents que je pouvais utiliser :

1. Enrichissement de données : Rassembler des données pour répondre à des questions.
2. Aide à la planification : Créer des plans de travail.
3. Service client : Gérer les questions des clients avec des politiques personnalisées.
4. Questions/réponses sur des données structurées : Poser des questions à des bases de données.
5. Comparaison de documents : Comparer les différences entre des documents téléchargés.
6. Assistant de connaissances internes : Répondre aux questions des employés.

Bien que ces points de départ soient bons, j’ai décidé de commencer à partir de zéro en sélectionnant « Créer ».

Immédiatement, j’ai été dirigé vers un nouveau flux de travail avec un nœud de démarrage pour définir les variables d’entrée et d’état connectées à un modèle d’agent. Chaque nouveau flux de travail commence avec ces nœuds.

Dans ce guide AgentKit, je vais montrer comment créer un agent de voyage qui crée des itinéraires et trouve des informations de vol, inspiré par l’exemple de Christina Huang d’OpenAI.

Étape 6 : Créez un nœud de classification

Je vais créer deux agents : un agent d’itinéraire et un agent de vol. Cela signifiait que j’ai dû transformer le premier agent en un classificateur pour déterminer si le message entrant est à propos d’un itinéraire ou d’un vol.

Pour ce faire, j’ai sélectionné le nœud « Mon agent » et j’ai changé le nom en « Classificateur ». Ensuite, j’ai donné des instructions avec une description :

« Vous êtes un assistant de voyage utile pour la classification des messages en itinéraire ou en vol. »

Étape 7 : Choisissez le format de sortie

Ensuite, j’ai changé le format de sortie de « texte » en « JSON » et j’ai sélectionné « Ajouter un schéma ».

Étape 8 : Ajoutez des propriétés

Cela a ouvert une nouvelle fenêtre, où j’ai ajouté une propriété appelée « classification » avec deux options : « flight_info » et « itinerary ».

Étape 9 : Ajoutez un nœud « si/alors »

Ensuite, j’ai ajouté un nœud « si/alors » pour diviser en fonction de la classification. J’ai cliqué et fait glisser à partir du nœud de classification pour créer un nouveau nœud et j’ai sélectionné le nœud « si/alors » dans le panneau de gauche.

J’ai sélectionné le nœud et j’ai ajouté « input.output_parsed.classification == “flight_info” » à « si ».

Étape 10 : Ajoutez un nœud d’agent de vol

À partir de cet agent de vol, j’ai cliqué et fait glisser pour ajouter un nouveau nœud et j’ai sélectionné « Agent » dans le panneau de gauche.

J’ai nommé l’agent « Agent de vol » et j’ai donné les instructions suivantes : « Vous êtes un assistant de voyage. Recommandez un vol pour aller à. Utilisez des codes aéroportuaires ».

J’ai également veillé à lui donner « Recherche Web » comme outil pour obtenir les informations les plus à jour sur les vols.

Étape 11 : Ajoutez un nœud d’agent d’itinéraire

Pour l’agent d’itinéraire, j’ai fait la même chose : j’ai ajouté un nœud d’agent et j’ai connecté « Sinon », j’ai nommé l’agent « Agent d’itinéraire » et j’ai donné les instructions suivantes : « Vous êtes un assistant de voyage. Créez un itinéraire concis ».

Étape 12 : Prévisualisez et testez

Pour prévisualiser et tester ce que j’ai créé (en sélectionnant « Prévisualiser » en haut à droite), j’ai dû vérifier mon organisation. La prévisualisation me permet d’envoyer des messages à mon flux de travail pour effectuer des tâches dans une interface de chatbot (comme demander ce que je devrais faire à un endroit spécifique, dans ce cas).

Étape 13 : Créez et téléchargez un widget

Pour rendre les résultats plus engageants et visuels, j’ai utilisé le Widget Builder. J’ai facilement créé un nouveau widget en le décrivant ou en téléchargeant un fichier .widget.

J’ai décidé de décrire mon widget, donc j’ai donné la description suivante : « Conception d’un widget pour afficher les informations de vol pour les voyages d’un endroit à un autre, y compris les détails du vol ».

Immédiatement, le Widget Builder a commencé à générer mon widget. Cela n’a pas pris longtemps et avant que je ne sache, j’ai été présenté avec le code ainsi qu’avec une prévisualisation du widget.

J’ai cliqué sur « Télécharger » en haut à droite pour télécharger le modèle.

Étape 14 : Téléchargez le widget

Dans mon flux de travail, j’ai sélectionné le nœud « Agent de vol » et j’ai choisi le format de sortie « Widget » pour télécharger le fichier. Maintenant, lorsque je prévisualise mon flux de travail, une carte d’information de vol visuelle sera affichée.

Étape 15 : Déployez l’agent IA

Une fois que j’ai été satisfait de tout, j’ai cliqué sur « Publier » en haut à droite. Tout ce que j’avais à faire était de nommer le flux de travail pour déployer l’agent IA.

Une fois publié, j’ai eu accès au SDK des agents ou à l’ID de flux de travail pour l’ajouter directement à mon produit.

Dans l’ensemble, AgentKit a rendu facile la création d’un agent de voyage fonctionnel à partir de zéro. Bien que vous ayez besoin de certaines connaissances en développement, j’ai aimé la rapidité avec laquelle je pouvais connecter des agents et même concevoir un widget pour rendre l’expérience plus interactive.

3 meilleures alternatives à AgentKit

Voici les meilleures alternatives à AgentKit que j’ai essayées et qui valent la peine d’être considérées :

N8N

La première alternative à AgentKit que je recommanderais est N8N. Il s’agit du plus grand concurrent d’AgentKit, offrant plus de 500 intégrations et de solides outils d’automatisation de flux de travail pour la création de processus multi-étapes.

N8N se distingue par le fait qu’il est open source, alors qu’AgentKit (en tant que plate-forme) ne l’est pas. N8N prend en charge de nombreuses applications et modèles tiers (tels qu’OpenAI, Anthropic et LLM auto-hébergés) pour une personnalisation complète du backend. Il offre une liberté par rapport au verrouillage du fournisseur et prend en charge à la fois l’automatisation du frontend et du backend.

Pendant ce temps, AgentKit est étroitement lié à OpenAI. Il offre des widgets de chat polissés et des outils d’optimisation de prompt, mais ne prend en charge que les modèles OpenAI et a des intégrations externes limitées.

Choisissez N8N pour une grande variété d’intégrations et un déploiement ouvert. Choisissez AgentKit pour des interfaces de chat fluides et une intégration OpenAI fluide.

Lisez ma critique de N8N ou visitez N8N !

Albato

La deuxième alternative à AgentKit que je recommanderais est Albato. Il s’agit d’un outil d’automatisation sans code qui connecte plus de 1 000 applications comme Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) et HubSpot. Cela signifie que vous pouvez automatiser des flux de travail sans coder.

Albato se distingue par son automatisation basée sur des règles qui connecte les applications pour synchroniser les données, envoyer des alertes ou mettre à jour des enregistrements. Il offre un constructeur de glisser-déposer facile à utiliser, une synchronisation en temps réel (tous les minutes sur l’entreprise) et une prise en charge des API personnalisées et des webhooks.

Pendant ce temps, AgentKit par OpenAI se concentre sur le développement d’agents IA. Il fournit des outils comme Agent Builder, ChatKit et le SDK des agents pour créer des agents alimentés par LLM.

Choisissez Albato pour une automatisation d’application simple, à haut volume, facile et rentable. Pour des flux de travail multi-agents utilisant un constructeur visuel, choisissez AgentKit.

Pabbly

La dernière alternative à AgentKit que je recommanderais est Pabbly. Il s’agit d’une plate-forme d’automatisation abordable qui se connecte à plus de 1 000 applications et crée des flux de travail complexes. Il est idéal pour les petites entreprises et les marketeurs.

Pabbly se distingue par son offre à vie, vous payez donc une fois et vous l’utilisez pour toujours. Il offre également des tâches illimitées pour les flux de travail et une sécurité de niveau entreprise avec des certifications SOC2 Type 2 et ISO 27001.

Pendant ce temps, AgentKit est excellent pour gérer plusieurs agents et conserver des dossiers clairs. Il est un bon choix pour les développeurs qui créent des agents avec GPT-5 ou o4-mini.

Choisissez Pabbly pour une automatisation sans code abordable, évolutivité et sécurisée avec des économies à long terme. Sinon, choisissez AgentKit pour une solide intégration OpenAI.

Critique d’AgentKit par OpenAI : L’outil approprié pour vous ?

Après avoir passé du temps à construire avec AgentKit, il répond à son objectif : rassembler tout ce dont vous avez besoin pour créer, tester et déployer des agents IA dans un flux de travail fluide. J’ai aimé la rapidité avec laquelle je pouvais transformer une idée en prototype fonctionnel avec le constructeur visuel et personnaliser la logique avec le SDK.

Cependant, AgentKit fonctionne mieux si vous êtes déjà investi dans l’écosystème OpenAI. Pour plus de flexibilité et d’intégrations, vous pouvez souhaiter considérer ces alternatives :

• N8N est le meilleur choix pour les développeurs et les équipes qui veulent une flexibilité open source, un contrôle total du backend et des centaines d’intégrations tierces.
• Albato est le meilleur choix pour ceux qui veulent une automatisation d’application sans code avec une configuration de glisser-déposer facile et une synchronisation en temps réel.
• Pabbly est le meilleur choix pour les petites entreprises ou les marketeurs qui recherchent une plate-forme d’automatisation abordable avec des flux de travail illimités.

Je vous remercie d’avoir lu ma critique d’AgentKit par OpenAI ! J’espère qu’elle vous a été utile.

AgentKit fonctionne sur un système de crédits, vous pouvez donc choisir le nombre de crédits que vous souhaitez acheter. Essayez-le vous-même et voyez comment vous l’aimez !