AgentKit van OpenAI Recensie: Is Dit Het Einde van N8N?

Heb je ooit gewenst dat je je eigen ChatGPT-geactiveerde assistent kon bouwen? Eentje die daadwerkelijk dingen voor je doet in plaats van alleen maar met tekst te reageren?

PwC’s 2025-enquête vond dat 79% van de senior executives zegt dat AI-agents al worden geadopteerd in hun bedrijven. Maar tot voor kort was het bouwen van die agents noodzakelijkerwijs een kwestie van meerdere tools hanteren, complexe backend-logica schrijven en eindeloos API’s debuggen.

Dat is waar AgentKit van OpenAI om de hoek komt. Het is een alles-in-één-platform dat iedereen (ontwikkelaars en niet-ontwikkelaars incluis) in staat stelt om AI-agents snel te ontwerpen, testen en implementeren.

In deze AgentKit van OpenAI-review zal ik de voor- en nadelen, wat het is, voor wie het het beste is en de belangrijkste functies bespreken. Vervolgens zal ik laten zien hoe ik het heb gebruikt om een vluchtagent te maken die itineraires maakt en vluchtinformatie vindt.

Ik zal het artikel afsluiten met een vergelijking van AgentKit met mijn top drie alternatieven (N8N, Albato en Pabbly). Aan het einde weet je of het iets voor jou is!

Oordeel

AgentKit is een krachtig platform dat iedereen in staat stelt om AI-agents te ontwerpen en te implementeren terwijl gegevens veilig en beheerd worden. Echter, workflows kunnen complex worden; het werkt alleen met OpenAI-modellen, embedding vereist backend-instellingen en geavanceerde opvraagfuncties zijn beperkt.

Wat is AgentKit van OpenAI?

AgentKit van OpenAI helpt ontwikkelaars bij het snel bouwen en implementeren van AI-agents met visuele hulpmiddelen. Het brengt alles (ontwerp, versiebeheer, prompt-tuning en testen) samen in één platform om agents van prototype tot productie te brengen.

Sam Altman, CEO van OpenAI, noemde het “alles wat je nodig hebt om agent-workflows te bouwen, te implementeren en te optimaliseren met veel minder frictie.

Het Probleem dat AgentKit Oplost

De primaire doelstelling van AgentKit is om dit probleem aan te pakken: het elimineren van gefragmenteerde tools en het stroomlijnen van agent-ontwikkelingsworkflows.

Voordat er tools zoals AgentKit waren, zou je één tool gebruiken voor orkestratie, een andere voor verbinding maken met je gegevens, een derde voor testen en vervolgens zou je je eigen frontend van scratch moeten bouwen. Deze benadering schaalt echter niet. AgentKit lost dit probleem op.

AgentKit & Responses API

AgentKit is gebouwd op basis van OpenAI’s Responses API, die ze in maart 2025 hebben uitgebracht. Als je hiermee hebt gewerkt, heb je al een basis om mee te werken.

Maar zelfs als je het nog nooit hebt aangeraakt, maakt AgentKit alles toegankelijker omdat het bovenop die infrastructuur zit.

AgentKit vs. ChatGPT

Maar wat maakt een “agent” anders dan alleen het gebruik van ChatGPT? Ik denk graag aan AgentKit als “ChatGPT met handen.”

Reguliere ChatGPT reageert op je met tekst. Een agent kan daadwerkelijk acties uitvoeren. Het kan gegevens ophalen uit je Google Drive, je spreadsheet bijwerken, een e-mail verzenden of elke andere taak uitvoeren die je het programmeert om te doen. Dat is de game-changer.

Visueel-Eerst Benadering & Code-Eerst Flexibiliteit

AgentKit dwingt je niet om op één manier te bouwen. Sommige mensen houden van visuele interfaces met drag-and-drop-functionaliteit. Andere mensen geven de voorkeur aan het schrijven van daadwerkelijke code.

AgentKit geeft je beide opties, wat zeldzaam is. De Agent Builder is een visueel canvas dat workflows ontwerpt zonder code. Maar als je in Node, Python of TypeScript wilt bouwen, kun je dat ook doen.

De visuele benadering is krachtig voor complexe workflows vanwege de manier waarop alles verbonden is. Je kunt dan de delen die meer aanpassing nodig hebben, coderen als dat nodig is.

De flexibiliteit is wat AgentKit echt nuttig maakt. OpenAI’s AgentKit is hun poging om een gefragmenteerd ontwikkelingslandschap te consolideren tot iets dat echt samenwerkt.

Wie is AgentKit het Beste Voor?

Hier is voor wie AgentKit het beste is:

• Ontwikkelaars kunnen AgentKit gebruiken om AI-agents te bouwen, te testen en te implementeren in Python, TypeScript of Node.js.
• Engineering-teams kunnen AgentKit gebruiken om multi-agent-systemen snel te bouwen en te beheren.
• Productmanagers kunnen AgentKit gebruiken om agent-gedrag, regels en coördinatie met engineers in te stellen.
• Bedrijven kunnen AgentKit gebruiken om gegevenstoegang, beveiliging en tool-integraties zoals Google Drive en CRM’s te beheren.
• IT-teams kunnen AgentKit gebruiken om agents op grote schaal te implementeren, ze toe te voegen aan apps met ChatKit en prestaties te controleren met Evals.
• Rechtsteams kunnen AgentKit gebruiken om compliant te blijven met regels en bedrijfsbeleid met behulp van audit-trails, versiebeheer en beleidshulpmiddelen.
• Hobbyisten kunnen AgentKit gebruiken om agents te bouwen met drag-and-drop-hulpmiddelen en ze verder aan te passen met de SDK.

Belangrijkste Functies van AgentKit

Hier zijn de belangrijkste functies van AgentKit:

• Agent Builder: Een visueel drag-and-drop-canvas om multi-agent-workflows te ontwerpen.
• Connector Registry: Centraal beheerpaneel om verbindingen met tools zoals Google Drive, Dropbox en CRM te beheren.
• ChatKit: Embed custom chat-based agents in apps of websites.
• Agents SDK: Ontwikkeling in Python, TypeScript of Node.js voor volledige controle over agent-logica.
• Evals: Hulpmiddelen om prestaties te meten, zoals trace-grading, datasets en geautomatiseerde prompt-optimalisatie.
• Guardrails: Open-source-veiligheidslaag om PII en jailbreaks te detecteren.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Pas modellen aan zoals o4-mini en GPT-5 met aangepaste graders.

Hoe AgentKit Gebruiken

Hier is hoe ik AgentKit van OpenAI heb gebruikt om een vluchtagent te maken die itineraires maakt en vluchtinformatie vindt:

1. Registreer je voor de Agent Builder
2. Voeg een betaalmethode toe
3. Koop credits
4. Toegang tot de Agent Builder
5. Maak een nieuwe workflow
6. Maak een classifier-knooppunt
7. Kies het uitvoerformaat
8. Voeg eigenschappen toe
9. Voeg een “If/else”-knooppunt toe
10. Voeg een vluchtagent-knooppunt toe
11. Voeg een itinerair-knooppunt toe
12. Preview en test
13. Maak en download een widget
14. Upload de widget
15. Implementeer de AI-agent

Stap 1: Registreer je voor de Agent Builder

Ik begon door naar platform.openai.com/agent-builder te gaan en me te registreren.

Stap 2: Voeg een betaalmethode toe

Voordat ik begon, moest ik een betaalmethode toevoegen. Het platform werkt op een creditsysteem, waarbij credits worden verbruikt wanneer de API wordt gebruikt.

Stap 3: Koop credits

Je kunt kiezen hoeveel credits je wilt kopen en tegen welke prijs.

Voor slechts $5 krijg je ongeveer 2 miljoen uitvoertokens. Dat is meer dan genoeg om te beginnen, en de optie die ik koos.

Stap 4: Toegang tot de Agent Builder

Nadat ik mijn credits had gekocht, werd ik naar het Overzicht-gedeelte op OpenAI gebracht. Ik selecteerde “Ontwerp” onder “Bouw met AgentKit.”

Vervolgens selecteerde ik “Open Agent Builder.”

Stap 5: Maak een nieuwe workflow

OpenAI bood me zes verschillende workflow-templates aan die ik kon gebruiken:

1. Gegevensverrijking: Verzamel gegevens om vragen te beantwoorden.
2. Planninghulp: Maak werkplannen.
3. Klantenservice: Beantwoord klantenvragen met aangepaste beleid.
4. Gestructureerde gegevens Q/A: Stel databases vragen.
5. Documentvergelijking: Vergelijk verschillen tussen geüploade documenten.
6. Interne kennisassistent: Reageer op medewerkervragen.

Terwijl deze een goed startpunt waren, besloot ik om van scratch te beginnen door “Maak” te selecteren.

Onmiddellijk werd ik naar een nieuwe workflow gebracht met een Start-knooppunt om invoer- en statusvariabelen in te stellen, verbonden met een agentmodel. Elke nieuwe workflow begint met deze knooppunten.

In deze AgentKit-gids zal ik laten zien hoe ik een reisagent bouw die itineraires maakt en vluchtinformatie vindt, geïnspireerd door Christina Huang’s voorbeeld van OpenAI.

Stap 6: Maak een classifier-knooppunt

Ik zal twee agents maken: een itinerair-agent en een vluchtagent. Dat betekende dat ik de eerste agent moest omzetten in een classifier om te bepalen of het binnenkomende bericht over een itinerair of een vlucht gaat.

Om dit te doen, selecteerde ik het “Mijn agent”-knooppunt en veranderde de naam in “Classifier.” Vervolgens gaf ik het instructies met een beschrijving:

“Je bent een hulpvaardige reisassistent voor het classificeren van berichten over itineraires of vluchten.”

Stap 7: Kies het uitvoerformaat

Vervolgens veranderde ik het uitvoerformaat van tekst naar “JSON” en selecteerde “Add schema.”

Stap 8: Voeg eigenschappen toe

Dit opende een nieuw venster, waarin ik een eigenschap toevoegde met de naam “classificatie” met twee opties: “vlucht_info” en “itinerair.”

Stap 9: Voeg een “If/else”-knooppunt toe

Vervolgens voegde ik een “if/else”-knooppunt toe om te splitsen op basis van de classificatie. Ik klikte en sleepte van het classificatie-knooppunt om een nieuw knooppunt te maken en selecteerde het “If/else”-knooppunt uit het linkervak.

Ik selecteerde het knooppunt en voegde “input.output_parsed.classification == “flight_info”” toe aan “If.”

Stap 10: Voeg een vluchtagent-knooppunt toe

Vanuit deze vluchtagent klikte en sleepte ik om een nieuw knooppunt toe te voegen en selecteerde “Agent” uit het linkervak.

Ik noemde het “Vluchtagent” en gaf het de volgende instructies: “Je bent een reisassistent. Beveel een vlucht aan om naar een bestemming te gaan. Gebruik luchthavencodes.”

Ik zorgde er ook voor dat ik het “Websearch” als een tool gaf om de meest up-to-date informatie over vluchten te krijgen.

Stap 11: Voeg een itinerair-agent-knooppunt toe

Voor de itinerair-agent deed ik hetzelfde: voegde een Agent-knooppunt toe en verbond het met “Else”, noemde het “Itinerair-agent” en gaf het de volgende instructies: “Je bent een reisassistent. Maak een concies itinerair.”

Stap 12: Preview en test

Om te previewen en te testen wat ik had gemaakt (door “Preview” in de rechterbovenhoek te selecteren), moest ik mijn organisatie verifiëren. De preview laat me berichten naar mijn workflow sturen om taken te voltooien in een chatbot-achtig interface (zoals vragen wat ik moet doen op een bepaalde locatie, in dit geval).

Stap 13: Maak en download een widget

Om de resultaten meer interactief en visueel te maken, gebruikte ik de Widget Builder. Ik maakte gemakkelijk een nieuwe widget door het te beschrijven of een .widget-bestand te uploaden.

Ik besloot om mijn widget te beschrijven, dus gaf ik het de volgende beschrijving: “Ontwerp een widget om vluchtinformatie weer te geven voor reizen van de ene locatie naar de andere, inclusief vluchtgegevens.”

Onmiddellijk begon de Widget Builder mijn widget te genereren. Het duurde niet lang en voordat ik het wist, werd ik gepresenteerd met de code en een preview van de widget.

Ik klikte op “Download” in de rechterbovenhoek om de sjabloon te downloaden.

Stap 14: Upload de widget

In mijn workflow selecteerde ik het “Vluchtagent”-knooppunt en koos het “Widget”-uitvoerformaat om het bestand te uploaden. Nu, wanneer ik mijn workflow preview, wordt een visuele vluchtinformatiekaart weergegeven.

Stap 15: Implementeer de AI-agent

Zodra ik tevreden was met alles, klikte ik op “Publiceer” in de rechterbovenhoek. Alles wat ik hoefde te doen was de workflow een naam geven om de AI-agent te implementeren.

Zodra het was gepubliceerd, had ik toegang tot de Agents SDK of de Workflow ID om het rechtstreeks aan mijn product toe te voegen.

Over het algemeen maakte AgentKit het makkelijk om een functionele reisagent van scratch te bouwen. Hoewel je enige ontwikkelkennis nodig hebt, vond ik het leuk hoe snel ik een idee kon omzetten in een werkend prototype met de visuele builder en logica kon aanpassen met de SDK.

Top 3 AgentKit Alternatieven

Hier zijn de beste AgentKit-alternatieven die ik heb geprobeerd en die het overwegen waard zijn:

N8N

Het eerste AgentKit-alternatief dat ik zou aanbevelen is N8N. Het is de grootste concurrent van AgentKit, met meer dan 500 integraties en sterke workflow-automatiseringshulpmiddelen voor het bouwen van multi-stap-processen.

N8N springt eruit door open source te zijn, terwijl AgentKit (als platform) dat niet is. N8N ondersteunt veel derde-partij-apps en -modellen (zoals OpenAI, Anthropic en zelfgehoste LLM’s) voor volledige backend-aanpassing. Het biedt vrijheid van vendor-lock-in en ondersteunt zowel frontend- als backend-automatisering.

Intussen is AgentKit nauw verbonden met OpenAI. Het biedt gepolijste chat-widgets en prompt-optimalisatiehulpmiddelen, maar ondersteunt alleen OpenAI-modellen en heeft beperkte externe integraties.

Kies voor N8N voor een breed scala aan integraties en open implementatie. Voor gladde chat-interfaces en soepele OpenAI-integratie, kies voor AgentKit.

Lees mijn N8N-review of bezoek N8N!

Albato

Het volgende AgentKit-alternatief dat ik zou aanbevelen is Albato. Het is een no-code-automatiseringshulpmiddel dat meer dan 1.000 apps verbindt, zoals Google Sheets, Slack, Shopify en HubSpot. Dat betekent dat je workflows kunt automatiseren zonder te coderen.

Albato springt eruit met zijn regelgebaseerde automatisering die apps verbindt om gegevens te synchroniseren, waarschuwingen te sturen of records bij te werken. Het biedt een eenvoudig drag-and-drop-builder, real-time-synchronisatie (tot elke minuut op Enterprise) en ondersteuning voor aangepaste API’s en webhooks.

Intussen richt AgentKit van OpenAI zich op de ontwikkeling van AI-agents. Het biedt hulpmiddelen zoals Agent Builder, ChatKit en de Agents SDK om LLM-geactiveerde agents te bouwen.

Kies voor Albato voor eenvoudige, hoogvolume-app-automatisering die eenvoudig en kostenefficiënt is. Voor multi-agent-workflows met een visuele builder, kies voor AgentKit.

Pabbly

Het laatste AgentKit-alternatief dat ik zou aanbevelen is Pabbly. Het is een betaalbaar automatiseringsplatform dat verbinding maakt met meer dan 1.000 apps en complexe workflows maakt. Het is geweldig voor kleine bedrijven en marketeers.

Pabbly springt eruit met zijn lifetime-deal, dus je betaalt eenmalig en gebruikt het voor altijd. Het biedt ook onbeperkte taken voor workflows en ondernemingsklasse-beveiliging met SOC2 Type 2- en ISO 27001-certificeringen.

Intussen is AgentKit goed in het beheren van meerdere agents en het bijhouden van duidelijke records. Het is een goede keuze voor ontwikkelaars die agents bouwen met GPT-5 of o4-mini.

Kies voor Pabbly voor betaalbare, schaalbare en beveiligde no-code-automatisering met langetermijnbesparingen. Anders kies voor AgentKit voor sterke OpenAI-integratie.

AgentKit van OpenAI Review: Is Dit het Juiste Hulpmiddel voor Jou?

Nadat ik tijd had besteed aan het bouwen met AgentKit, kwam het tot zijn doel: alles wat je nodig hebt om AI-agents te bouwen, te testen en te implementeren in één soepele workflow. Ik vond het leuk hoe snel ik een idee kon omzetten in een werkend prototype met de visuele builder en logica kon aanpassen met de SDK.

Hoewel AgentKit het beste werkt als je al in het OpenAI-ecosysteem zit. Voor meer flexibiliteit en integraties kun je deze alternatieven overwegen:

• N8N is het beste voor ontwikkelaars en teams die open-source-flexibiliteit, volledige backend-controle en honderden derde-partij-integraties willen.
• Albato is het beste voor degene die no-code-app-automatisering willen met eenvoudige drag-and-drop-instelling en real-time-synchronisatie.
• Pabbly is het beste voor kleine bedrijven of marketeers die op zoek zijn naar een betaalbaar, lifetime-deal-automatiseringsplatform met onbeperkte workflows.

Bedankt voor het lezen van mijn AgentKit van OpenAI-review! Ik hoop dat je het nuttig vond.

AgentKit werkt op een creditsysteem, dus je kunt kiezen hoeveel credits je wilt kopen. Probeer het zelf en zie hoe je het vindt!