AgentKit par OpenAI Review : Est-ce la Fin de N8N ?

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

L’enquête de PwC de 2025 a révélé que 79 % des dirigeants estiment que les agents IA sont déjà adoptés dans leurs entreprises. Mais jusqu’à récemment, la création de ces agents nécessitait de jongler avec de multiples outils, d’écrire une logique de backend complexe et de déboguer sans cesse les API.

C’est là que AgentKit par OpenAI entre en jeu. Il s’agit d’une plateforme tout-en-un qui permet à tout le monde (développeurs et non-coders confondus) de concevoir, tester et déployer rapidement des agents IA.

Dans cette revue 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 alternatives (N8N, Albato et Pabbly). À la fin, vous saurez si c’est adapté à vos besoins !

Vérict

AgentKit est une plateforme puissante qui permet à tout le monde de concevoir et de déployer des agents IA tout en gardant les données sécurisées et gérées. Cependant, les flux de travail 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 rapidement des agents IA avec des outils visuels. Il rassemble tout (conception, versionning, prompt tuning et tests) en une seule plateforme 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 que Résout AgentKit

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

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. Mais cette approche ne fonctionne pas à grande échelle. AgentKit résout ce problème.

AgentKit & 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 cela, vous avez déjà une base pour travailler.

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 rend un « agent » différent de l’utilisation de ChatGPT ? J’aime penser à AgentKit comme à « ChatGPT avec des mains ».

Le ChatGPT classique répond avec du texte. Un agent peut réellement effectuer des actions. Il peut extraire des données de votre Google Drive, mettre à jour votre tableur, envoyer un e-mail ou effectuer toute autre tâche que vous lui programmez pour qu’il la fasse. C’est le facteur de changement.

Approche Visuelle et Flexibilité de Codage

AgentKit ne vous oblige 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 aussi.

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 ensemble de manière fluide.

Pour Qui AgentKit Est-Il le Meilleur ?

Voici pour qui AgentKit est le meilleur :

• Les développeurs peuvent utiliser AgentKit pour créer, tester et déployer des agents IA 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 des agents, 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 outils de versionning 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 d’agent multi-agents.
• Registre de Connecteurs : Un panneau d’administration central pour gérer les connexions à des outils comme Google Drive, Dropbox et CRM.
• ChatKit : Intégrez des agents de chat personnalisés dans les applications ou les sites Web.
• Agents SDK : Développez 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 informations personnelles 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 un moyen de paiement
3. Achetez des crédits
4. Accédez à l’Agent Builder
5. Créez un nouveau flux de travail
6. Créez un nœud de classificateur
7. Sélectionnez 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 un moyen de paiement

Avant de commencer, vous devez ajouter un moyen de paiement. La plateforme fonctionne sur un système de crédits, où les crédits sont consommés à mesure que l’API est utilisée.

Étape 3 : Achetez des crédits

Vous pouvez choisir le nombre de crédits que vous souhaitez avoir et à quel 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 les données structurées : Poser des questions à des bases de données.
5. Comparaison de documents : Comparer les différences entre les documents téléchargés.
6. Assistant de connaissances internes : Répondre aux questions des employés.

Bien que ceux-ci soient de bons points de départ, 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 vous montrer comment construire 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 classificateur

Je vais créer deux agents : un agent d’itinéraire et un agent de vol. Cela signifiait que je devais transformer le premier agent en un classificateur pour déterminer si le message entrant concerne un itinéraire ou un vol.

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

« Vous êtes un assistant de voyage pour classer si un message concerne un itinéraire ou un vol. »

Étape 7 : Sélectionnez le format de sortie

Ensuite, j’ai changé le format de sortie de « texte » à « 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 glissé 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 glissé pour ajouter un nouveau nœud et j’ai sélectionné « Agent » dans le panneau de gauche.

J’ai nommé l’agent « Agent de vol » et je lui 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 je l’ai connecté à « Sinon », je l’ai nommé « Agent d’itinéraire » et je lui 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), je devais 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 dans 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 des 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 quoi faire, 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’étais 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 m’a permis de créer facilement un agent de voyage fonctionnel à partir de zéro. Bien que vous deviez avoir des connaissances de développement, j’ai aimé la rapidité avec laquelle j’ai pu connecter des agents et même concevoir un widget pour rendre l’expérience plus interactive.

Les 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 construction de processus multi-étapes.

N8N se démarque par le fait qu’il est open source, alors qu’AgentKit (en tant que plateforme) ne l’est pas. N8N prend en charge de nombreux applications et modèles tiers (tels qu’OpenAI, Anthropic et LLM auto-hébergés) pour une personnalisation complète du backend. Il offre la liberté de 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 d’invites, mais ne prend en charge que les modèles OpenAI et a des intégrations externes limitées.

Pour une grande variété d’intégrations et un déploiement ouvert, choisissez N8N. Pour des interfaces de chat élégantes et une intégration OpenAI fluide, choisissez AgentKit.

Lisez ma revue 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 et HubSpot. Cela signifie que vous pouvez automatiser des flux de travail sans coder.

Albato se démarque 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 puissant constructeur de glisser-déposer, une synchronisation en temps réel (jusqu’à une minute sur l’entreprise) et prend en charge les API personnalisées et les 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 grande échelle et rentable. Pour des flux de travail d’agent multi-agents utilisant un constructeur visuel, choisissez AgentKit.

Pabbly

La dernière alternative à AgentKit que je recommanderais est Pabbly. Il s’agit d’une plateforme 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 démarque par son offre à vie, vous payez donc une seule 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, évolutives et sécurisée avec des économies à long terme. Sinon, choisissez AgentKit pour une solide intégration OpenAI.

Revie 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 en un seul flux de travail fluide. J’ai aimé la rapidité avec laquelle j’ai pu transformer une idée en un prototype fonctionnel avec le constructeur visuel et personnaliser la logique avec le SDK.

Cependant, AgentKit fonctionne le mieux si vous êtes déjà investi dans l’écosystème OpenAI. Pour plus de flexibilité et d’intégrations, vous pouvez envisager 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 plateforme d’automatisation abordable avec une offre à vie et des flux de travail illimités.

Je vous remercie d’avoir lu ma revue 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 ce que vous en pensez !