Recensione di AgentKit by OpenAI: è lo strumento giusto per te?

Hai mai desiderato di poter creare il tuo assistente ChatGPT personalizzato? Uno che faccia realmente qualcosa per te, invece di limitarsi a rispondere con del testo?

Una ricerca di PwC del 2025 ha scoperto che il 79% dei dirigenti senior afferma che gli agenti AI sono già adottati nelle loro aziende. Tuttavia, fino a poco tempo fa, costruire quegli agenti richiedeva il gioco di molteplici strumenti, la scrittura di logica di backend complessa e un’infinita debug degli API.

È qui che entra in scena AgentKit by OpenAI. È una piattaforma all-in-one che consente a chiunque (sviluppatori e non sviluppatori allo stesso modo) di progettare, testare e distribuire agenti AI velocemente.

In questa recensione di AgentKit by OpenAI, discuterò i pro e i contro, cosa è, per chi è meglio e le sue caratteristiche chiave. Poi, ti mostrerò come l’ho utilizzato per creare un agente di volo che crea itinerari e trova informazioni sui voli.

Terminerò l’articolo confrontando AgentKit con le mie tre alternative migliori (N8N, Albato e Pabbly). Alla fine, saprai se è adatto a te!

Verdetto

AgentKit è una piattaforma potente che consente a chiunque di progettare e distribuire agenti AI mentre mantiene i dati sicuri e gestiti. Tuttavia, i flussi di lavoro possono diventare complessi; funziona solo con modelli OpenAI, l’integrazione richiede una configurazione di backend e le funzionalità di recupero avanzate sono limitate.

Cosa è AgentKit by OpenAI?

AgentKit by OpenAI aiuta gli sviluppatori a costruire e distribuire agenti AI rapidamente con strumenti visivi. Unisce tutto (progettazione, versioning, prompt tuning e testing) in una sola piattaforma per spostare gli agenti dal prototipo alla produzione.

Sam Altman, CEO di OpenAI, lo ha definito “tutto ciò che serve per costruire, distribuire e ottimizzare flussi di lavoro di agenti con molta meno frizione.

Il problema che AgentKit risolve

L’obiettivo principale di AgentKit è risolvere questo problema: eliminare gli strumenti frammentati e semplificare i flussi di lavoro di sviluppo degli agenti.

Prima di strumenti come AgentKit, si utilizzava uno strumento per l’orchestrazione, un altro per connettersi ai dati, un terzo per il testing e poi si doveva costruire il frontend da zero. Tuttavia, questo approccio non si scala. AgentKit risolve questo problema.

AgentKit e API delle risposte

AgentKit è costruito sopra l’API delle risposte di OpenAI, che hanno rilasciato nel marzo 2025. Se hai già utilizzato questo, hai già una base su cui lavorare.

Ma anche se non l’hai mai toccato, AgentKit rende tutto più accessibile perché si trova sopra quell’infrastruttura.

AgentKit vs. ChatGPT

Ma cosa rende un “agente” diverso dall’utilizzo di ChatGPT? Mi piace pensare ad AgentKit come “ChatGPT con mani”.

Il ChatGPT regolare risponde con del testo. Un agente può effettivamente eseguire azioni. Può estrarre dati da Google Drive, aggiornare una spreadsheet, inviare un’e-mail o eseguire qualsiasi altra azione che tu gli abbia programmato per fare. Questo è il cambiamento di gioco.

Approccio visivo e flessibilità di codifica

AgentKit non ti costringe in un solo modo di costruzione. Alcune persone amano le interfacce visive con funzionalità drag-and-drop. Altre persone preferiscono scrivere codice vero e proprio.

AgentKit ti offre entrambe le opzioni, il che è raro. L’Agent Builder è un canvas visivo che progetta flussi di lavoro senza codice. Ma se vuoi costruire in Node, Python o TypeScript, puoi farlo anche.

L’approccio visivo è potente per flussi di lavoro complessi a causa di come tutto si connette. Puoi quindi codificare le parti che richiedono più personalizzazione se necessario.

La flessibilità è ciò che rende AgentKit realmente utile. L’AgentKit di OpenAI è il loro tentativo di consolidare un paesaggio di sviluppo frammentato in qualcosa che funzioni realmente insieme in modo liscio.

Per chi è meglio AgentKit?

Ecco per chi AgentKit è meglio:

• Gli sviluppatori possono utilizzare AgentKit per costruire, testare e distribuire agenti AI in Python, TypeScript o Node.js.
• I team di ingegneria possono utilizzare AgentKit per costruire e gestire sistemi multi-agente rapidamente.
• I responsabili del prodotto possono utilizzare AgentKit per impostare il comportamento degli agenti, le regole e coordinarsi con gli ingegneri.
• Le aziende possono utilizzare AgentKit per gestire l’accesso ai dati, la sicurezza e l’integrazione degli strumenti come Google Drive e CRM.
• I team IT possono utilizzare AgentKit per distribuire agenti su larga scala, aggiungerli alle app con ChatKit e monitorare le prestazioni con Evals.
• I team legali possono utilizzare AgentKit per rimanere conformi alle regole e alle politiche aziendali utilizzando tracciamenti, versioning e strumenti di politica.
• Gli appassionati possono utilizzare AgentKit per costruire agenti con strumenti drag-and-drop e personalizzarli ulteriormente utilizzando l’SDK.

Caratteristiche chiave di AgentKit

Ecco le caratteristiche chiave di AgentKit:

• Agent Builder: un canvas drag-and-drop visivo per progettare flussi di lavoro multi-agente.
• Connector Registry: un pannello di amministrazione centrale per gestire le connessioni a strumenti come Google Drive, Dropbox (DBX ) e CRM.
• ChatKit: incorpora agenti di chat personalizzabili nelle app o siti web.
• Agents SDK: sviluppo in Python, TypeScript o Node.js per il controllo completo della logica degli agenti.
• Evals: strumenti per misurare le prestazioni come grading delle tracce, set di dati e ottimizzazione automatica dei prompt.
• Guardrails: uno strato di sicurezza open source per rilevare PII e jailbreak.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): personalizza modelli come o4-mini e GPT-5 con grader personalizzati.

Come utilizzare AgentKit

Ecco come ho utilizzato AgentKit by OpenAI per creare un agente di volo che crea itinerari e trova informazioni sui voli:

1. Registrazione per l’Agent Builder
2. Aggiunta di un metodo di pagamento
3. Acquisto di crediti
4. Accesso all’Agent Builder
5. Creazione di un nuovo flusso di lavoro
6. Creazione di un nodo classificatore
7. Scelta del formato di output
8. Aggiunta di proprietà
9. Aggiunta di un nodo “if/else”
10. Aggiunta di un nodo agente di volo
11. Aggiunta di un nodo agente di itinerario
12. Anteprima e testing
13. Creazione e download di un widget
14. Caricamento del widget
15. Distribuzione dell’agente AI

Passo 1: Registrazione per l’Agent Builder

Ho iniziato andando su platform.openai.com/agent-builder e registrandomi.

Passo 2: Aggiunta di un metodo di pagamento

Prima di iniziare, ho dovuto aggiungere un metodo di pagamento. La piattaforma funziona con un sistema di crediti, dove i crediti vengono consumati mentre si utilizza l’API.

Passo 3: Acquisto di crediti

Puoi scegliere quanti crediti desideri acquistare a quale prezzo.

Con soli 5 dollari, ottieni circa 2 milioni di token di output. È più che sufficiente per iniziare e l’opzione che ho scelto.

Passo 4: Accesso all’Agent Builder

Dopo aver acquistato i crediti, sono stato portato alla sezione Panoramica di OpenAI. Ho selezionato “Progetta” sotto “Crea con AgentKit.”

Successivamente, ho selezionato “Apri Agent Builder”.

Passo 5: Creazione di un nuovo flusso di lavoro

OpenAI mi ha presentato sei diversi modelli di flusso di lavoro che potevo utilizzare:

1. Arricchimento dei dati: raccogliere dati per rispondere a domande.
2. Aiuto alla pianificazione: creare piani di lavoro.
3. Assistenza clienti: gestire le domande dei clienti con politiche personalizzate.
4. Domande e risposte su dati strutturati: porre domande a database.
5. Confronto di documenti: confrontare le differenze tra documenti caricati.
6. Assistente alla conoscenza interna: rispondere alle domande dei dipendenti.

Mentre questi erano buoni punti di partenza, ho deciso di iniziare da zero selezionando “Crea”.

Immediatamente, sono stato portato a un nuovo flusso di lavoro con un nodo Start per impostare le variabili di input e di stato connesse a un modello di agente. Ogni nuovo flusso di lavoro inizia con questi nodi.

In questa guida a AgentKit, ti mostrerò come costruire un agente di viaggio che crea itinerari e cerca informazioni sui voli, ispirato a Christina Huang di OpenAI.

Passo 6: Creazione di un nodo classificatore

Creerò due agenti: un agente di itinerario e un agente di volo. Ciò significava che dovevo trasformare il primo agente in un classificatore per determinare se il messaggio in entrata è relativo a un itinerario o a un volo.

Per farlo, ho selezionato il nodo “My agent” e ho cambiato il nome in “Classificatore”. Successivamente, gli ho dato le istruzioni con una descrizione:

“Sei un assistente di viaggio per la classificazione di messaggi relativi a itinerari o voli.”

Passo 7: Scelta del formato di output

Successivamente, ho cambiato il formato di output da testo a “JSON” e ho selezionato “Aggiungi schema”.

Passo 8: Aggiunta di proprietà

Ciò ha aperto una nuova finestra, dove ho aggiunto una proprietà chiamata “classificazione” con due opzioni: “flight_info” e “itinerary”.

Passo 9: Aggiunta di un nodo “if/else”

Successivamente, ho aggiunto un nodo “if/else” per ramificare in base alla classificazione. Ho cliccato e trascinato dal nodo di classificazione per creare un nuovo nodo e ho selezionato il nodo “If/else” dal pannello di sinistra.

Ho selezionato il nodo e aggiunto “input.output_parsed.classification == “flight_info”” alla condizione “if”.

Passo 10: Aggiunta di un nodo agente di volo

Dall’agente di volo, ho cliccato e trascinato per aggiungere un nuovo nodo e ho selezionato “Agente” dal pannello di sinistra.

Lo ho chiamato “Agente di volo” e gli ho dato le seguenti istruzioni:

“Sei un assistente di viaggio. Raccomanda un volo per andare a. Utilizza i codici aeroportuali.”

Ho anche assicurato di dargli “Websearch” come strumento per ottenere le informazioni più aggiornate sui voli.

Passo 11: Aggiunta di un nodo agente di itinerario

Per l’agente di itinerario, ho fatto la stessa cosa: ho aggiunto un nodo agente e lo ho connesso a “Else”, lo ho chiamato “Agente di itinerario” e gli ho dato le seguenti istruzioni: “Sei un assistente di viaggio. Crea un itinerario conciso.”

Passo 12: Anteprima e testing

Per anteprimare e testare ciò che ho creato (selezionando “Anteprima” in alto a destra), avrei dovuto verificare la mia organizzazione. L’anteprima mi consente di inviare messaggi al mio flusso di lavoro per completare attività in un’interfaccia simile a un chatbot (come chiedere cosa fare in un posto specifico, in questo caso).

Passo 13: Creazione e download di un widget

Per rendere i risultati più coinvolgenti e visivi, ho utilizzato il Widget Builder. Ho facilmente creato un nuovo widget descrivendolo o caricando un file .widget.

Ho deciso di descrivere il mio widget, quindi gli ho dato la seguente descrizione:

“Progetta un widget per visualizzare le informazioni sui voli per viaggiare da un luogo all’altro, incluse le informazioni sui voli.”

Immediatamente, il Widget Builder ha iniziato a generare il mio widget. Non ci è voluto molto e, prima che me ne rendessi conto, mi è stato presentato il codice insieme a un’anteprima del widget.

Ho cliccato su “Download” in alto a destra per scaricare il modello.

Passo 14: Caricamento del widget

Nel mio flusso di lavoro, ho selezionato il nodo “Agente di volo” e ho scelto il formato di output “Widget” per caricare il file. Ora, quando anteprimo il mio flusso di lavoro, verrà visualizzata una carta di informazioni sui voli.

Passo 15: Distribuzione dell’agente AI

Una volta soddisfatto di tutto, ho cliccato su “Pubblica” in alto a destra. Tutto ciò che dovevo fare era denominare il flusso di lavoro per distribuire l’agente AI.

Una volta pubblicato, ho avuto accesso all’SDK degli agenti o all’ID del flusso di lavoro per aggiungerlo direttamente al mio prodotto.

In generale, AgentKit ha reso facile costruire un agente di viaggio funzionale da zero. Anche se è necessaria una certa conoscenza di programmazione, mi è piaciuto quanto velocemente potessi connettere gli agenti e anche progettare un widget per rendere l’esperienza più interattiva.

Le 3 migliori alternative a AgentKit

Ecco le migliori alternative a AgentKit che ho provato e che valgono la pena di considerare:

N8N

La prima alternativa a AgentKit che ti consiglio è N8N. È il principale concorrente di AgentKit, offrendo oltre 500 integrazioni e potenti strumenti di automazione dei flussi di lavoro per la costruzione di processi multi-step.

N8N si distingue per essere open-source, mentre AgentKit (come piattaforma) non lo è. N8N supporta molte app e modelli di terze parti (come OpenAI, Anthropic e LLM auto-ospitati) per una personalizzazione completa del backend. Offre la libertà da vendor lock-in e supporta sia l’automazione frontend che backend.

Nel frattempo, AgentKit è strettamente legato a OpenAI. Offre interfacce di chat raffinate e strumenti di ottimizzazione dei prompt, ma supporta solo modelli OpenAI e ha limitate integrazioni esterne.

Per una vasta gamma di integrazioni e una distribuzione aperta, scegli N8N. Per interfacce di chat eleganti e una fluida integrazione con OpenAI, scegli AgentKit.

Leggi la mia recensione di N8N o visita N8N!

Albato

La prossima alternativa a AgentKit che ti consiglio è Albato. È uno strumento di automazione senza codice che connette oltre 1.000 app come Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) e HubSpot. Ciò significa che puoi automatizzare i flussi di lavoro senza codificare.

Albato si distingue per la sua automazione basata su regole che connette le app per sincronizzare i dati, inviare avvisi o aggiornare i record. Offre un costruttore drag-and-drop facile da usare, la sincronizzazione in tempo reale (fino a ogni minuto con l’Enterprise) e il supporto per API personalizzate e webhook.

Nel frattempo, AgentKit di OpenAI si concentra sullo sviluppo di agenti AI. Fornisce strumenti come Agent Builder, ChatKit e l’SDK degli agenti per costruire agenti LLM potenziati.

Scegli Albato per un’automazione di app semplice, ad alta volumetria e facile da usare, che è anche economica. Per flussi di lavoro multi-agente che utilizzano un costruttore visivo, scegli AgentKit.

Pabbly

L’ultima alternativa a AgentKit che ti consiglio è Pabbly. È una piattaforma di automazione economica che si connette a oltre 1.000 app e crea flussi di lavoro complessi. È ideale per piccole imprese e marketer.

Pabbly si distingue per la sua offerta a vita, quindi paghi una volta e lo utilizzi per sempre. Offre anche attività illimitate per i flussi di lavoro e sicurezza di livello aziendale con certificazioni SOC2 Type 2 e ISO 27001.

Nel frattempo, AgentKit è ottimo per la gestione di più agenti e la conservazione di registri chiari. È una buona scelta per gli sviluppatori che costruiscono agenti con GPT-5 o o4-mini.

Scegli Pabbly per un’automazione senza codice economica, scalabile e sicura con risparmi a lungo termine. Altrimenti, scegli AgentKit per una forte integrazione con OpenAI.

Recensione di AgentKit by OpenAI: è lo strumento giusto per te?

Dopo aver trascorso del tempo a costruire con AgentKit, raggiunge il suo obiettivo: unisce tutto ciò che serve per costruire, testare e distribuire agenti AI in un flusso di lavoro liscio. Mi è piaciuto quanto velocemente potessi trasformare un’idea in un prototipo funzionante con il costruttore visivo e personalizzare la logica con l’SDK.

Tuttavia, AgentKit funziona meglio se sei già investito nell’ecosistema OpenAI. Per maggiore flessibilità e integrazioni, potresti voler considerare queste alternative:

• N8N è il migliore per gli sviluppatori e i team che desiderano flessibilità open-source, controllo completo del backend e centinaia di integrazioni di terze parti.
• Albato è il migliore per coloro che desiderano un’automazione di app senza codice con un’installazione drag-and-drop facile e sincronizzazione in tempo reale.
• Pabbly è il migliore per le piccole imprese o i marketer che cercano una piattaforma di automazione economica con offerta a vita e flussi di lavoro illimitati.

Grazie per aver letto la mia recensione di AgentKit by OpenAI! Spero che ti sia stata utile.

AgentKit funziona con un sistema di crediti, quindi puoi scegliere quanti crediti desideri acquistare. Provalo e vedi come ti piace!