Ulasan AgentKit oleh OpenAI: Apakah Ini Akhir dari N8N?

Apakah Anda pernah ingin membangun asisten ChatGPT-powered sendiri? Satu yang benar-benar melakukan sesuatu untuk Anda, bukan hanya merespons dengan teks?

Survei PwC 2025 menemukan bahwa 79% eksekutif senior mengatakan bahwa agen AI sudah diadopsi di perusahaan mereka. Namun, sampai baru-baru ini, membangun agen tersebut memerlukan mengatur beberapa alat, menulis logika backend yang kompleks, dan meng-debug API secara terus-menerus.

Itulah di mana AgentKit oleh OpenAI masuk. Ini adalah platform all-in-one yang memungkinkan siapa saja (pengembang dan non-pengkode ) merancang, menguji, dan mengirimkan agen AI dengan cepat.

Dalam ulasan AgentKit oleh OpenAI ini, saya akan membahas kelebihan dan kekurangan, apa itu, siapa yang paling cocok untuknya, dan fitur kuncinya. Kemudian, saya akan menunjukkan bagaimana saya menggunakannya untuk membuat agen penerbangan yang membuat itinerary dan menemukan informasi penerbangan.

Saya akan menyelesaikan artikel ini dengan membandingkan AgentKit dengan tiga alternatif terbaik saya (N8N, Albato, dan Pabbly). Dengan demikian, Anda akan tahu apakah itu tepat untuk Anda!

Putusan

AgentKit adalah platform yang kuat yang memungkinkan siapa saja merancang dan mengirimkan agen AI sambil menjaga data aman dan dikelola. Namun, alur kerja dapat menjadi kompleks; hanya bekerja dengan model OpenAI, embedding memerlukan pengaturan backend, dan fitur pengambilan lanjutan terbatas.

Apa itu AgentKit oleh OpenAI?

AgentKit oleh OpenAI membantu pengembang membangun dan mengirimkan agen AI dengan cepat menggunakan alat visual. Ini menggabungkan semua yang diperlukan (desain, versi, penyetelan prompt, dan pengujian) ke dalam satu platform untuk memindahkan agen dari prototipe ke produksi.

Sam Altman, CEO OpenAI, menyebutnya “semua yang Anda butuhkan untuk membangun, mengirimkan, dan mengoptimalkan alur kerja agen dengan gesekan yang jauh lebih sedikit.

Masalah yang Dipecahkan AgentKit

Tujuan utama dari AgentKit adalah untuk mengatasi masalah ini: menghilangkan alat yang terfragmentasi dan mempermudah alur kerja pengembangan agen.

Sebelum alat seperti AgentKit, Anda akan menggunakan satu alat untuk orkestrasi, lain untuk menghubungkan ke data Anda, yang ketiga untuk pengujian, dan kemudian Anda harus membangun frontend sendiri dari awal. Namun, pendekatan itu tidak dapat diskalakan. AgentKit memecahkan masalah ini.

AgentKit & API Respon

AgentKit dibangun di atas API Respon OpenAI, yang mereka rilis pada Maret 2025. Jika Anda sudah menggunakan itu, Anda sudah memiliki fondasi untuk bekerja dengannya.

Namun, bahkan jika Anda belum menyentuhnya, AgentKit membuat semuanya lebih mudah diakses karena berada di atas infrastruktur tersebut.

AgentKit vs ChatGPT

Tapi apa yang membuat “agen” berbeda dari hanya menggunakan ChatGPT? Saya suka berpikir tentang AgentKit sebagai “ChatGPT dengan tangan.”

ChatGPT biasa merespons Anda dengan teks. Agen sebenarnya dapat melakukan tindakan. Ini dapat menarik data dari Google Drive Anda, memperbarui spreadsheet Anda, mengirim email, atau melakukan tugas lain yang Anda program untuk dilakukan. Itulah perubahan besar.

Pendekatan Visual-First & Fleksibilitas Code-First

AgentKit tidak memaksa Anda ke dalam satu cara membangun. Beberapa orang menyukai antarmuka visual dengan fungsionalitas drag-and-drop. Orang lain lebih suka menulis kode sebenarnya.

AgentKit memberikan Anda kedua opsi, yang jarang terjadi. Agent Builder adalah canvas visual yang merancang alur kerja tanpa kode. Namun, jika Anda ingin membangun di Node, Python, atau TypeScript, Anda dapat melakukannya juga.

Pendekatan visual sangat kuat untuk alur kerja yang kompleks karena cara semua yang terhubung. Anda kemudian dapat mengkode bagian yang memerlukan lebih banyak kustomisasi jika diperlukan.

Fleksibilitas itulah yang membuat AgentKit benar-benar berguna. AgentKit OpenAI adalah upaya mereka untuk mengkonsolidasikan lanskap pengembang yang terfragmentasi menjadi sesuatu yang benar-benar bekerja bersama dengan lancar.

Siapa yang Paling Cocok untuk AgentKit?

Berikut adalah siapa yang paling cocok untuk AgentKit:

• Pengembang dapat menggunakan AgentKit untuk membangun, menguji, dan mengirimkan agen AI di Python, TypeScript, atau Node.js.
• Tim insinyur dapat menggunakan AgentKit untuk membangun dan mengelola sistem multi-agen dengan cepat.
• Manajer produk dapat menggunakan AgentKit untuk menetapkan perilaku agen, aturan, dan berkoordinasi dengan insinyur.
• Perusahaan dapat menggunakan AgentKit untuk mengelola akses data, keamanan, dan integrasi alat seperti Google Drive dan CRM.
• Tim TI dapat menggunakan AgentKit untuk mengirimkan agen pada skala besar, menambahkannya ke aplikasi dengan ChatKit, dan memantau kinerja dengan Evals.
• Tim hukum dapat menggunakan AgentKit untuk tetap mematuhi aturan dan kebijakan perusahaan menggunakan jejak audit, versi, dan alat kebijakan.
• Hobiis dapat menggunakan AgentKit untuk membangun agen dengan alat drag-and-drop dan mengkustomisasi lebih lanjut menggunakan SDK.

Fitur Kunci AgentKit

Berikut adalah fitur kunci dari AgentKit:

• Agent Builder: Canvas drag-and-drop visual untuk merancang alur kerja multi-agen.
• Connector Registry: Panel admin sentral untuk mengelola koneksi ke alat seperti Google Drive, Dropbox, dan CRM.
• ChatKit: Memasukkan agen obrolan yang dapat disesuaikan ke aplikasi atau situs web.
• Agents SDK: Pengembangan di Python, TypeScript, atau Node.js untuk kontrol penuh atas logika agen.
• Evals: Alat untuk mengukur kinerja seperti penilaian jejak, dataset, dan optimasi prompt otomatis.
• Guardrails: Lapisan keamanan open source untuk mendeteksi PII dan jailbreak.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Menyesuaikan model seperti o4-mini dan GPT-5 dengan grader kustom.

Bagaimana Menggunakan AgentKit

Berikut adalah cara saya menggunakan AgentKit oleh OpenAI untuk membuat agen penerbangan yang membuat itinerary dan menemukan informasi penerbangan:

1. Daftar untuk Agent Builder
2. Tambahkan Metode Pembayaran
3. Beli Kredit
4. Akses Agent Builder
5. Buat Alur Kerja Baru
6. Buat Node Klasifikasi
7. Pilih Format Keluaran
8. Tambahkan Properti
9. Tambahkan Node “Jika/else”
10. Tambahkan Node Agen Penerbangan
11. Tambahkan Node Agen Itinerary
12. Pratinjau & Uji
13. Buat & Unduh Widget
14. Unggah Widget
15. Kirimkan Agen AI

Langkah 1: Daftar untuk Agent Builder

Saya memulai dengan pergi ke platform.openai.com/agent-builder dan mendaftar.

Langkah 2: Tambahkan Metode Pembayaran

Sebelum memulai, Anda perlu menambahkan metode pembayaran. Platform ini bekerja pada sistem kredit, di mana kredit dikonsumsi saat API digunakan.

Langkah 3: Beli Kredit

Anda dapat memilih berapa banyak kredit yang ingin Anda beli dengan biaya tertentu.

Untuk hanya $5, Anda mendapatkan sekitar 2 juta token keluaran. Itu lebih dari cukup untuk memulai, dan pilihan yang saya pilih.

Langkah 4: Akses Agent Builder

Setelah membayar kredit saya, saya diarahkan ke bagian Overview di OpenAI. Saya memilih “Desain” di bawah “Bangun dengan AgentKit.”

Selanjutnya, saya memilih “Buka Agent Builder.”

Langkah 5: Buat Alur Kerja Baru

OpenAI menampilkan enam template alur kerja yang berbeda yang bisa saya gunakan:

1. Pengayaan data: Mengumpulkan data untuk menjawab pertanyaan.
2. Pembantu perencanaan: Membuat rencana kerja.
3. Layanan pelanggan: Menangani pertanyaan pelanggan dengan kebijakan kustom.
4. Pertanyaan data terstruktur: Menanyakan pertanyaan pada database.
5. Perbandingan dokumen: Membandingkan perbedaan antara dokumen yang diunggah.
6. Pembantu pengetahuan internal: Menjawab pertanyaan karyawan.

Saya memutuskan untuk memulai dari awal dengan memilih “Buat.”

Saya segera diarahkan ke alur kerja baru dengan node Start untuk menetapkan variabel input dan state yang terhubung ke model agen. Setiap alur kerja baru dimulai dengan node ini.

Dalam panduan AgentKit ini, saya akan menunjukkan bagaimana membangun agen perjalanan yang membuat itinerary dan mencari informasi penerbangan, terinspirasi oleh contoh Christina Huang dari OpenAI.

Langkah 6: Buat Node Klasifikasi

Saya akan membuat dua agen: agen itinerary dan agen penerbangan. Itu berarti saya harus mengubah agen pertama menjadi klasifikasi untuk menentukan apakah pesan masuk tentang itinerary atau penerbangan.

Untuk melakukan ini, saya memilih node “Agen Saya” dan mengubah namanya menjadi “Klasifikasi.” Selanjutnya, saya memberinya instruksi dengan deskripsi:

“Anda adalah asisten perjalanan yang membantu. Kelasifikasikan apakah pesan tentang itinerary atau penerbangan.”

Langkah 7: Pilih Format Keluaran

Selanjutnya, saya mengubah format keluaran dari teks ke “JSON” dan memilih “Tambah skema.”

Langkah 8: Tambahkan Properti

Ini membuka jendela baru, di mana saya menambahkan properti yang disebut “klasifikasi” dengan dua pilihan: “flight_info” dan “itinerary.”

Langkah 9: Tambahkan Node “Jika/else”

Selanjutnya, saya menambahkan node “jika/else” untuk membagi berdasarkan klasifikasi. Saya mengklik dan menarik dari node klasifikasi untuk membuat node baru dan memilih node “Jika/else” dari panel kiri.

Saya memilih node dan menambahkan “input.output_parsed.classification == “flight_info”” ke “Jika.”

Langkah 10: Tambahkan Node Agen Penerbangan

Dari agen penerbangan ini, saya mengklik dan menarik untuk menambahkan node baru dan memilih “Agen” dari panel kiri.

Saya menamainya “Agen Penerbangan” dan memberinya instruksi berikut: “Anda adalah asisten perjalanan. Sarankan penerbangan untuk pergi ke. Gunakan kode bandara.”

Saya juga memastikan untuk memberinya “Pencarian Web” sebagai alat untuk mendapatkan informasi penerbangan yang paling akurat.

Langkah 11: Tambahkan Node Agen Itinerary

Untuk agen itinerary, saya melakukan hal yang sama: menambahkan node Agen dan menghubungkannya ke “Lain”, menamainya “Agen Itinerary”, dan memberinya instruksi berikut: “Anda adalah asisten perjalanan. Buat itinerary yang ringkas.”

Langkah 12: Pratinjau & Uji

Untuk mempertinjau dan menguji apa yang saya buat (dengan memilih “Pratinjau” di kanan atas), saya harus memverifikasi organisasi saya. Pratinjau memungkinkan saya untuk mengirim pesan ke alur kerja saya untuk menyelesaikan tugas dalam antarmuka seperti chatbot (seperti bertanya apa yang harus saya lakukan di tempat tertentu, dalam hal ini).

Langkah 13: Buat & Unduh Widget

Untuk membuat hasilnya lebih menarik dan interaktif, saya menggunakan Widget Builder. Saya dengan mudah membuat widget baru dengan mendeskripsikannya atau mengunggah file .widget.

Saya memutuskan untuk mendeskripsikan widget saya, jadi saya memberinya deskripsi berikut: “Desain widget untuk menampilkan informasi penerbangan untuk perjalanan dari satu lokasi ke lokasi lain, termasuk detail penerbangan.”

Seketika, Widget Builder mulai menghasilkan widget saya. Tidak butuh waktu lama, dan sebelum saya tahu, saya telah disajikan dengan kode serta pratinjau widget.

Saya mengklik “Unduh” di kanan atas untuk mengunduh template.

Langkah 14: Unggah Widget

Di alur kerja saya, saya memilih node “Agen Penerbangan” dan memilih format keluaran “Widget” untuk mengunggah file. Sekarang, saat mempertinjau alur kerja saya, kartu informasi penerbangan visual akan ditampilkan.

Langkah 15: Kirimkan Agen AI

Saat saya puas dengan semua hal, saya mengklik “Terbitkan” di kanan atas. Yang perlu saya lakukan hanyalah menamai alur kerja untuk mengirimkan agen AI.

Saat diterbitkan, saya memiliki akses ke Agents SDK atau ID Alur Kerja untuk menambahkannya langsung ke produk saya.

Secara keseluruhan, AgentKit membuatnya mudah untuk membangun agen perjalanan fungsional dari awal. Meskipun Anda memerlukan pengetahuan pengembangan, saya menyukai seberapa cepat saya bisa menghubungkan agen dan bahkan merancang widget untuk membuat pengalaman lebih interaktif.

3 Alternatif AgentKit Terbaik

Berikut adalah tiga alternatif AgentKit yang saya rekomendasikan yang layak dipertimbangkan:

N8N

Alternatif AgentKit pertama yang saya sarankan adalah N8N. Ini adalah pesaing terbesar AgentKit, menawarkan lebih dari 500 integrasi dan alat otomatisasi alur kerja yang kuat untuk membangun proses multi-langkah.

N8N menonjol karena bersifat open-source, sedangkan AgentKit (sebagai platform) tidak. N8N mendukung banyak aplikasi pihak ketiga dan model (seperti OpenAI, Anthropic, dan LLM self-hosted) untuk kustomisasi backend penuh. Ini menawarkan kebebasan dari kunci vendor dan mendukung otomatisasi frontend dan backend.

Sementara itu, AgentKit erat terkait dengan OpenAI. Ini menawarkan widget obrolan yang ramping dan alat optimasi prompt, tetapi hanya mendukung model OpenAI dan memiliki integrasi eksternal yang terbatas.

Untuk berbagai integrasi dan penerapan terbuka, pilih N8N. Untuk antarmuka obrolan yang ramping dan integrasi OpenAI yang mulus, pilih AgentKit.

Baca ulasan N8N saya atau kunjungi N8N!

Albato

Alternatif AgentKit berikutnya yang saya sarankan adalah Albato. Ini adalah alat otomatisasi tanpa kode yang menghubungkan lebih dari 1.000 aplikasi seperti Google Sheets, Slack, Shopify, dan HubSpot. Artinya Anda dapat mengotomatisasi alur kerja tanpa mengkode.

Albato menonjol dengan otomatisasi berbasis aturan yang menghubungkan aplikasi untuk menyinkronkan data, mengirim peringatan, atau memperbarui catatan. Ini menawarkan pembangun drag-and-drop yang mudah, penyinkronan waktu nyata (hingga setiap menit di Enterprise), dan dukungan untuk API kustom dan webhook.

Sementara itu, AgentKit oleh OpenAI fokus pada pengembangan agen AI. Ini menyediakan alat seperti Agent Builder, ChatKit, dan Agents SDK untuk membangun agen LLM-powered.

Pilih Albato untuk otomatisasi aplikasi yang sederhana, banyak, dan mudah yang terjangkau. Untuk alur kerja multi-agen menggunakan pembangun visual, pilih AgentKit.

Pabbly

Alternatif AgentKit terakhir yang saya sarankan adalah Pabbly. Ini adalah platform otomatisasi yang terjangkau yang terhubung ke 1.000+ aplikasi dan membuat alur kerja yang kompleks. Ini bagus untuk bisnis kecil dan pemasar.

Pabbly menonjol dengan penawaran seumur hidup, sehingga Anda membayar sekali dan menggunakannya selamanya. Ini juga menawarkan tugas tanpa batas untuk alur kerja dan keamanan kelas perusahaan dengan sertifikasi SOC2 Type 2 dan ISO 27001.

Sementara itu, AgentKit bagus untuk mengelola beberapa agen dan menjaga catatan yang jelas. Ini adalah pilihan yang baik untuk pengembang yang membangun agen dengan GPT-5, atau o4-mini.

Pilih Pabbly untuk otomatisasi tanpa kode yang terjangkau, dapat diskalakan, dan aman dengan tabungan jangka panjang. Jika tidak, pilih AgentKit untuk integrasi OpenAI yang kuat.

Ulasan AgentKit oleh OpenAI: Apakah Ini Alat yang Tepat untuk Anda?

Setelah menghabiskan waktu membangun dengan AgentKit, ini memenuhi tujuannya: membawa semua yang Anda butuhkan untuk membangun, menguji, dan mengirimkan agen AI ke dalam satu alur kerja yang lancar. Saya menyukai seberapa cepat saya bisa mengubah ide menjadi prototipe yang berfungsi dengan pembangun visual dan mengkustomisasi logika dengan SDK.

Namun, AgentKit bekerja paling baik jika Anda sudah berinvestasi di ekosistem OpenAI. Untuk fleksibilitas dan integrasi yang lebih baik, Anda mungkin ingin mempertimbangkan alternatif ini:

• N8N adalah yang terbaik untuk pengembang dan tim yang ingin fleksibilitas open-source, kontrol backend penuh, dan ratusan integrasi pihak ketiga.
• Albato adalah yang terbaik untuk mereka yang ingin otomatisasi aplikasi tanpa kode dengan pengaturan drag-and-drop yang mudah dan penyinkronan waktu nyata.
• Pabbly adalah yang terbaik untuk bisnis kecil atau pemasar yang mencari platform otomatisasi yang terjangkau, dengan penawaran seumur hidup dan alur kerja tanpa batas.

Terima kasih telah membaca ulasan AgentKit oleh OpenAI saya! Saya harap Anda menemukannya membantu.

AgentKit bekerja pada sistem kredit, sehingga Anda dapat memilih berapa banyak kredit yang ingin Anda beli. Coba sendiri dan lihat bagaimana Anda menyukainya!