AgentKit by OpenAI Review: これがN8Nの終わりなのか？

あなたは、自分でChatGPTパワードアシスタントを構築したいと思ったことがありませんか？ それがあなたに代わって実際に何かを行うものであり、単にテキストで応答するのではなく。

PwCの2025年の調査によると、79%のシニアエグゼクティブは、AIエージェントがすでに会社で採用されていると述べています。 ただし、最近まで、これらのエージェントを構築するには、複数のツールを操作し、複雑なバックエンドロジックを記述し、APIを無限にデバッグする必要がありました。

そこで、AgentKit by OpenAIが登場しました。 これは、開発者とノンコーダーの両方が、AIエージェントを迅速に設計、テスト、およびデプロイできる、オールインワン プラットフォームです。

このAgentKit by OpenAIレビューでは、利点と欠点、どのようなものであるか、誰にとって最適なツールであるか、その主な機能について説明します。 次に、フライトエージェントを作成し、旅行計画を作成し、フライト情報を見つけるためにAgentKit by OpenAIを使用する方法を示します。

最後に、AgentKitを私のトップ3の代替ツール（N8N、Albato、Pabbly）と比較します。 その結果、あなたは自分に合ったツールかどうかを判断できるでしょう。

判定

AgentKitは、誰でもAIエージェントを設計してデプロイできる強力なプラットフォームです。ただし、データを安全に保管し、管理する必要があります。 ワークフローは複雑になる可能性があり、OpenAIモデルのみをサポートし、埋め込みにはバックエンドのセットアップが必要であり、先進的な検索機能は限定されています。

長所と短所

• ドラッグアンドドロップキャンバスを使用して複雑なエージェントワークフローを迅速に設計します
• 設計、展開、テスト、管理を一つにまとめます
• すべてのスキルレベルに対応（開発者はコードを記述し、ノンコーダーはビジュアルインターフェイスを使用できます）
• データを安全に保管、準拠、管理するためのツール
• 精度を高めるための最適化ツールとモデルを微調整する
• ChatKitを使用して、ブランド化されたチャットエージェントをアプリに追加します

• すべての決定には「if/else」ノードが必要になり、ワークフローが大規模で複雑になります
• OpenAIモデルのみをサポートし、プラットフォーム自体はオープンソースではありません
• エージェントの埋め込みには、APIキーをバックエンドで処理する必要があります
• 先進的な検索ツールが不足しています

AgentKit by OpenAIとは

AgentKit by OpenAIは、開発者が迅速にAIエージェントを構築してデプロイできるようにする、ビジュアルツールを備えたプラットフォームです。 すべて（設計、バージョニング、プロンプトチューニング、テスト）を1つのプラットフォームにまとめ、エージェントをプロトタイプから本稼働まで迅速に移行できます。

Sam Altman、OpenAIのCEOは、「エージェントワークフローを構築、展開、最適化するために必要なすべてのものです。フリクションが大幅に減ります。

AgentKitが解決する問題

AgentKitの主な目的は、この問題を解決することです：断片化されたツールを排除し、エージェント開発ワークフローを合理化すること。

AgentKitのようなツールが登場する前は、オーケストレーションのために1つのツール、データへの接続のために別のツール、テストのために別のツールを使用し、最後にフロントエンドをスクラッチから構築する必要がありました。 ただし、このアプローチはスケーラブルではありません。 AgentKitはこの問題を解決します。

AgentKit & Responses API

AgentKitは、OpenAIのResponses API上に構築されています。これは、2025年3月にリリースされました。 これを使用したことがある場合、すでに基礎が整っています。

しかし、触れたことがなければ、AgentKitはすべてをよりアクセスしやすくします。なぜなら、それはそのインフラストラクチャの上に構築されているからです。

AgentKit vs. ChatGPT

しかし、エージェントとは何か、そしてそれが単にChatGPTを使用することとどう違うのか。 AgentKitを「ChatGPT with hands」と考えるのが好きです。

通常のChatGPTはテキストで応答します。 エージェントは実際にアクションを実行できます。 Google Driveからデータを取得したり、スプレッドシートを更新したり、メールを送信したり、プログラムで指定した任意のタスクを実行できます。 それがゲームチェンジャーです。

ビジュアルファーストアプローチ & コードファーストの柔軟性

AgentKitは、ビルド方法を1つに限定しません。 一部の人は、ドラッグアンドドロップ機能を備えたビジュアルインターフェイスを愛しています。 他の人は、実際のコードを記述することを好みます。

AgentKitは、両方のオプションを提供します。これは珍しいことです。 エージェントビルダーは、コードを使用せずにワークフローを設計するためのビジュアルキャンバスです。 ただし、Node、Python、またはTypeScriptで構築することを望む場合は、コードを記述できます。

ビジュアルアプローチは、すべてがどのように接続されているかという点で、複雑なワークフローに強力です。 必要に応じて、コードでカスタマイズすることもできます。

柔軟性が、AgentKitを実際に役立つものにします。 OpenAIのAgentKitは、断片化された開発者ランドスケープを、スムーズに動作するものに統合しようとする試みです。

AgentKitが最適な対象者

以下は、AgentKitが最適な対象者です：

• 開発者は、Python、TypeScript、またはNode.jsでAIエージェントを構築、テスト、およびデプロイできます。
• エンジニアリングチームは、AgentKitを使用して、複数のエージェントシステムを迅速に構築および管理できます。
• 製品マネージャーは、エージェントの動作、ルール、エンジニアとの調整を設定できます。
• 企業は、AgentKitを使用して、データアクセス、セキュリティ、およびツール統合（Google DriveやCRMなど）を管理できます。
• ITチームは、AgentKitを使用して、エージェントを大規模にデプロイし、ChatKitを使用してアプリに追加し、Evalsを使用してパフォーマンスを監視できます。
• 法務チームは、監査証跡、バージョニング、ポリシーツールを使用して、ルールおよび会社のポリシーに準拠するためにAgentKitを使用できます。
• 趣味として、AgentKitを使用して、ドラッグアンドドロップツールを使用してエージェントを構築し、SDKを使用してさらにカスタマイズできます。

AgentKitの主な機能

以下は、AgentKitの主な機能です：

• エージェントビルダー：マルチエージェントワークフローを設計するためのビジュアルドラッグアンドドロップキャンバス。
• コネクターレジストリ：Google Drive、Dropbox、CRMなどのツールへの接続を管理するための中央管理パネル。
• ChatKit：カスタマイズ可能なチャットベースのエージェントをアプリまたはWebサイトに埋め込む。
• エージェントSDK：Python、TypeScript、またはNode.jsでの開発による完全なエージェントロジックの制御。
• Evals：パフォーマンスを測定するためのツール、たとえばトレースグレーディング、データセット、自動プロンプト最適化。
• ガードレール：PIIおよびジェイルブレイクを検出するためのオープンソースのセーフティーレイヤー。
• 強化学習ファインチューニング（RFT）：o4-miniやGPT-5などのモデルをカスタマイズするための、カスタムグレーダー。

AgentKitの使用方法

以下は、AgentKit by OpenAIを使用して、旅行計画を作成し、フライト情報を見つけるフライトエージェントを作成する方法です：

1. エージェントビルダーにサインアップ
2. 支払い方法を追加
3. クレジットを購入
4. エージェントビルダーにアクセス
5. 新しいワークフローを作成
6. クラスファイアノードを作成
7. 出力形式を選択
8. プロパティを追加
9. 「if/else」ノードを追加
10. フライトエージェントノードを追加
11. 旅行計画エージェントノードを追加
12. プレビューおよびテスト
13. ウィジェットを作成およびダウンロード
14. ウィジェットをアップロード
15. AIエージェントをデプロイ

ステップ 1: エージェントビルダーにサインアップ

最初に、platform.openai.com/agent-builderにアクセスし、サインアップしました。

ステップ 2: 支払い方法を追加

開始する前に、支払い方法を追加する必要がありました。 プラットフォームはクレジットシステムで動作し、APIが使用されるたびにクレジットが消費されます。

ステップ 3: クレジットを購入

クレジットの数量とコストを選択できます。

5ドルで約200万出力トークンが得られます。 これは、開始するには十分な量であり、私が選択したオプションです。

ステップ 4: エージェントビルダーにアクセス

クレジットを購入した後、OpenAIの「概要」セクションに移動しました。 「AgentKitでビルド」をクリックし、「設計」を選択しました。

次に、「エージェントビルダーを開く」を選択しました。

ステップ 5: 新しいワークフローを作成

OpenAIは、使用できる6つの異なるワークフローテンプレートを提示しました：

1. データエンリッチメント：質問に答えるためのデータを収集します。
2. 計画ヘルパー：作業計画を作成します。
3. カスタマーサービス：カスタマーの質問に、カスタムポリシーで対応します。
4. 構造化データQ/A：データベースに質問します。
5. ドキュメント比較：アップロードされたドキュメントの違いを比較します。
6. 内部ナレッジアシスタント：従業員の質問に応答します。

これらは良い出発点でしたが、スクラッチから始めることを決定しました。 「作成」を選択しました。

すぐに、新しいワークフローに移動し、入力と状態変数を設定するための「開始」ノードが接続されたエージェントモデルが表示されました。 すべての新しいワークフローは、これらのノードから始まります。

このAgentKitガイドでは、Christina HuangのOpenAIからの例にインスパイアされた、旅行計画を作成し、フライト情報を見つける旅行エージェントを構築する方法を示します。

ステップ 6: クラスファイアノードを作成

2つのエージェント、旅行計画エージェントとフライトエージェントを作成します。 したがって、最初のエージェントをクラスファイアに変える必要があります。 入ってくるメッセージが旅行計画かフライトかを判断する必要があります。

これを行うには、「私のエージェント」ノードを選択し、名前を「クラスファイア」に変更しました。 次に、説明を追加しました:

「あなたは、旅行計画かフライトかを判断するためのヘルプフルな旅行アシスタントです。」

ステップ 7: 出力形式を選択

次に、出力形式をテキストから「JSON」に変更し、「スキーマを追加」を選択しました。

ステップ 8: プロパティを追加

これにより、新しいウィンドウが開き、「分類」という名前のプロパティを追加し、2つのオプション「flight_info」と「itinerary」を追加しました。

ステップ 9: 「if/else」ノードを追加

次に、「if/else」ノードを追加して、分類に基づいて分岐しました。 分類ノードからドラッグして、新しいノードを作成し、左側のパネルから「if/else」ノードを選択しました。

ノードを選択し、「if」に「input.output_parsed.classification == “flight_info”」を追加しました。

ステップ 10: フライトエージェントノードを追加

フライトエージェントから、もう1つの新しいノードを作成するためにドラッグして、左側のパネルから「エージェント」ノードを選択しました。

「フライトエージェント」と命名し、次の説明を追加しました: 「あなたは旅行アシスタントです。 飛行機のフライトを勧めます。 空港コードを使用してください。」

また、最新のフライト情報を取得するために「Websearch」をツールとして追加しました。

ステップ 11: 旅行計画エージェントノードを追加

旅行計画エージェントの場合、同じことをしました。 エージェントノードを追加し、それに「旅行計画エージェント」という名前を付け、次の説明を追加しました: 「あなたは旅行アシスタントです。 細かい旅行計画を立てます。」

ステップ 12: プレビューおよびテスト

プレビューおよびテストするには（右上の「プレビュー」を選択）、組織を検証する必要がありました。 プレビューでは、ワークフローにメッセージを送信してタスクを完了することができます（たとえば、特定の場所で何をするべきかを尋ねる場合）。

ステップ 13: ウィジェットを作成およびダウンロード

結果をより魅力的で視覚的に見せるために、ウィジェットビルダーを使用しました。 ウィジェットの説明または.widgetファイルのアップロードによって、簡単に新しいウィジェットを作成しました。

ウィジェットを説明することにしました。 したがって、次の説明を追加しました: 「1つの場所から別の場所へのフライト情報を表示するためのウィジェットを設計してください。」

すぐに、ウィジェットビルダーは私のウィジェットを生成し始めました。 数秒で、コードとウィジェットのプレビューが表示されました。

右上の「ダウンロード」をクリックして、テンプレートをダウンロードしました。

ステップ 14: ウィジェットをアップロード

私のワークフローで、「フライトエージェント」ノードを選択し、「ウィジェット」出力形式を選択して、ファイルをアップロードしました。 これで、ワークフローをプレビューするときに、視覚的なフライト情報カードが表示されます。

ステップ 15: AIエージェントをデプロイ

すべてに満足した後、右上の「公開」ボタンをクリックしました。 ワークフローに名前を付けるだけで、AIエージェントをデプロイできます。

公開後、Agents SDKまたはWorkflow IDを使用して、直接製品に追加できます。

全体として、AgentKitは、スクラッチから機能的な旅行エージェントを構築することを容易にしました。 一部の開発者知識が必要です。しかし、ビジュアルビルダーを使用してアイデアを迅速に動作するプロトタイプに変換し、SDKを使用してロジックをカスタマイズすることができたのは好ましい点でした。

AgentKitのトップ3の代替ツール

以下は、AgentKitの代替ツールです：

N8N

最初のAgentKitの代替ツールは、N8Nです。 これは、AgentKitの最大の競合他社であり、500以上の統合と強力なワークフローオートメーションツールを提供し、複数ステップのプロセスを構築することができます。

N8Nは、オープンソースであるという点で異なります。 N8Nは、OpenAI、Anthropic、およびセルフホストLLMを含む多くのサードパーティアプリとモデルをサポートしています。 これにより、ベンダーロックインから解放され、フロントエンドとバックエンドの両方のオートメーションが可能になります。

一方、AgentKitは、OpenAIに密接に関連しています。 それは、洗練されたチャットウィジェットとプロンプト最適化ツールを提供しますが、OpenAIモデルのみをサポートし、外部統合は限定されています。

幅広い統合とオープンなデプロイの場合は、N8Nを選択してください。 スムーズなOpenAI統合と洗練されたチャットインターフェイスの場合は、AgentKitを選択してください。

私のN8Nレビューを読むか、N8Nを訪れてください。

Albato

AgentKitの次の代替ツールは、Albatoです。 これは、1000以上のアプリ（Google Sheets、Slack、Shopify、HubSpotなど）を接続するノーコードオートメーションツールです。 つまり、コードを記述せずにワークフローを自動化できます。

Albatoは、ルールベースのオートメーションでアプリを接続し、データを同期させ、警告を送信したり、レコードを更新したりします。 これは、ドラッグアンドドロップビルダー、リアルタイム同期（エンタープライズでは1分ごと）、およびカスタムAPIおよびウェブフックのサポートで優れています。

一方、AgentKit by OpenAIは、AIエージェントの開発に重点を置いています。 エージェントビルダー、ChatKit、およびAgents SDKを提供し、LLMパワードエージェントを構築するためのツールを提供します。

Albatoを、シンプルで費用対効果の高いアプリのオートメーションに最適な選択とします。 ビジュアルビルダーを使用したマルチエージェントワークフローには、AgentKitを選択します。

Pabbly

AgentKitの最終的な代替ツールは、Pabblyです。 これは、小規模ビジネスおよびマーケティング担当者に適した、1000以上のアプリを接続し、複雑なワークフローを作成するための、費用対効果の高いオートメーションプラットフォームです。

Pabblyは、ライフタイムディールを提供します。つまり、1回支払いすれば、いつまでも使用できます。 また、ワークフローに無制限のタスクを提供し、エンタープライズグレードのセキュリティを提供し、SOC2 Type 2およびISO 27001の認定を取得しています。

一方、AgentKitは、複数のエージェントを管理し、レコードを明確に保管することが得意です。 GPT-5またはo4-miniでエージェントを構築する開発者にとって、良い選択です。

Pabblyを、費用対効果の高い、スケーラブルでセキュアなノーコードオートメーションと長期的な節約のために選択します。 それ以外の場合は、強力なOpenAI統合のためにAgentKitを選択します。

AgentKit by OpenAIレビュー: あなたに合ったツールですか?

AgentKitを使用して構築した後、それは目標を達成しました。 すべてが必要なものを、AIエージェントを構築、テスト、およびデプロイするための1つのスムーズなワークフローにまとめました。 ビジュアルビルダーを使用してアイデアを迅速に動作するプロトタイプに変換し、SDKを使用してロジックをカスタマイズすることができたのは、好ましい点でした。

ただし、AgentKitは、すでにOpenAIエコシステムに投資している場合に最も効果的です。 より柔軟性と統合性が必要な場合は、これらの代替ツールを検討する必要があるかもしれません:

• N8Nは、オープンソースの柔軟性、フルバックエンドコントロール、および数百のサードパーティ統合を必要とする開発者およびチームにとって最適です。
• Albatoは、ドラッグアンドドロップのセットアップとリアルタイム同期が容易な、アプリのノーコードオートメーションを必要とするユーザーにとって最適です。
• Pabblyは、小規模ビジネスまたはマーケティング担当者にとって最適です。 これらは、費用対効果の高い、ライフタイムディールのオートメーションプラットフォームを必要とするユーザーです。

このAgentKit by OpenAIレビューを読んでいただき、ありがとうございます。 有益であることを希望します。

AgentKitは、クレジットシステムで動作します。つまり、購入するクレジットの数量を選択できます。 自分で試してみて、気に入るかどうかを見てください!