AgentKit av OpenAI-anmeldelse: Er dette slutten på N8N?

Har du noen gang ønsket å bygge din egen ChatGPT-aktiveret assistent? En som faktisk gjør ting for deg i stedet for bare å svare med tekst?

PwC’s 2025-undersøkelse fant ut at 79% av seniorledere sier at AI-agenter allerede er i bruk i deres selskaper. Men frem til nylig, å bygge disse agentene krevde å jonglere med multiple verktøy, skrive komplekse backend-logikk og endeløst feilsøke API-er.

Dette er der AgentKit av OpenAI kommer inn. Det er en all-i-én-plattform som lar noen (utviklere og ikke-utviklere likt) designe, teste og distribuere AI-agenter raskt.

I denne AgentKit av OpenAI-anmeldelse, skal jeg diskutere fordelene og ulemper, hva det er, hvem det er best for, og dens nøkkel-funksjoner. Deretter skal jeg vise deg hvordan jeg brukte det til å lage en fly-agent som lager reiseruter og finner flyinformasjon.

Jeg skal avslutte artikkelen med å sammenligne AgentKit med mine tre beste alternativer (N8N, Albato og Pabbly). Til slutt skal du vite om det er riktig for deg!

Dom

AgentKit er en kraftfull plattform som lar noen designe og distribuere AI-agenter mens data holdes sikker og håndtert. Imidlertid kan arbeidsflyter bli komplekse; det fungerer bare med OpenAI-modeller, innlejring krever backend-oppsætning, og avanserte henting-funksjoner er begrensede.

For- og ulemper

• Raskt designe komplekse agent-arbeidsflyter med et dra-og-slip-canvas
• Bringer design, distribusjon, testing og håndtering sammen
• Fleksibelt for alle ferdighetsnivåer (utviklere kan kode, og ikke-utviklere kan bruke det visuelle grensesnittet)
• Verktøy for å holde data sikker, kompatibel og godt håndtert
• Optimeringsverktøy for å forbedre nøyaktigheten og finjustere modeller
• Bruke ChatKit for å legge til merket chat-agenter i apper

• Hver beslutning krever “hvis/ellers”-noder, noe som gjør arbeidsflyter store og komplekse
• Støtter bare OpenAI-modeller, og plattformen selv er ikke åpen kilde
• Innlejring av agenter krever backend-håndtering av API-nøkler
• Mangler avanserte henting-verktøy

Hva er AgentKit av OpenAI?

AgentKit av OpenAI hjelper utviklere å bygge og distribuere AI-agenter raskt med visuelle verktøy. Det bringer alt (design, versjonering, prompt-tuning og testing) inn i én plattform for å flytte agenter fra prototype til produksjon.

Sam Altman, CEO av OpenAI, kalte det “alt du trenger for å bygge, distribuere og optimalisere agent-arbeidsflyter med mye mindre friksjon.

Problemet AgentKit løser

Det primære målet med AgentKit er å løse dette problemet: å eliminere fragmenterte verktøy og strømlinje agent-utviklingsarbeidsflyter.

Før verktøy som AgentKit, ville du bruke ett verktøy for orkestrering, et annet for tilkobling til dine data, et tredje for testing, og deretter ville du måtte bygge din egen frontend fra scratch. Imidlertid skalerer ikke denne tilnærmingen. AgentKit løser dette problemet.

AgentKit & Responses API

AgentKit er bygget på toppen av OpenAI’s Responses API, som de ga ut i mars 2025. Hvis du har brukt dette før, har du allerede en basis å jobbe med.

Men selv hvis du ikke har berørt det, gjør AgentKit alt mer tilgjengelig fordi det sitter på toppen av denne infrastrukturen.

AgentKit vs. ChatGPT

Men hva gjør en “agent” forskjellig fra bare å bruke ChatGPT? Jeg liker å tenke på AgentKit som “ChatGPT med hender.”

Vanlig ChatGPT svarer deg med tekst. En agent kan faktisk utføre handlinger. Den kan hente data fra din Google Drive, oppdatere din regneark, sende en e-post eller utføre noen andre oppgaver du programmerer det til å gjøre. Det er det som er spillendringen.

Visuelt-først-tilnærming & kode-først-fleksibilitet

AgentKit tvinger deg ikke inn i én måte å bygge på. Noen mennesker elsker visuelle grensesnitt med dra-og-slip-funksjonalitet. Andre mennesker foretrekker å skrive faktisk kode.

AgentKit gir deg begge alternativene, noe som er sjeldent. Agent-byggeren er et visuelt canvas som designer arbeidsflyter uten kode. Men hvis du ønsker å bygge i Node, Python eller TypeScript, kan du gjøre det også.

Den visuelle tilnærmingen er kraftfull for komplekse arbeidsflyter på grunn av hvordan alt kobles sammen. Du kan deretter kode delene som trenger mer tilpasning hvis nødvendig.

Fleksibiliteten er det som gjør AgentKit faktisk nyttig. OpenAI’s AgentKit er deres forsøk på å konsolidere en fragmentert utvikler-landskap til noe som faktisk fungerer sammen smidig.

Hvem er AgentKit best for?

Her er hvem AgentKit er best for:

• Utviklere kan bruke AgentKit til å bygge, teste og distribuere AI-agenter i Python, TypeScript eller Node.js.
• Ingeniørteam kan bruke AgentKit til å bygge og håndtere multi-agent-systemer raskt.
• Produktledere kan bruke AgentKit til å sette agent-atferd, regler og koordinere med ingeniører.
• Bedrifter kan bruke AgentKit til å håndtere data-tilgang, sikkerhet og verktøy-integreringer som Google Drive og CRM-er.
• IT-team kan bruke AgentKit til å distribuere agenter i stor skala, legge til dem i apper med ChatKit og overvåke ytelse med Evals.
• Juridiske team kan bruke AgentKit til å holde seg i samsvar med regler og selskapspolitikk ved hjelp av audit-spor, versjonering og politikk-verktøy.
• Hobby-utviklere kan bruke AgentKit til å bygge agenter med dra-og-slip-verktøy og tilpasse dem videre ved hjelp av SDK-en.

AgentKit-nøkkel-funksjoner

Her er AgentKit-nøkkel-funksjoner:

• Agent-bygger: Et visuelt dra-og-slip-canvas for å designe multi-agent-arbeidsflyter.
• Koblingsregister: Sentral admin-panel for å håndtere koblinger til verktøy som Google Drive, Dropbox (DBX ) og CRM.
• ChatKit: Legg til tilpassede chat-baserte agenter i apper eller nettsider.
• Agenter-SDK: Utvikling i Python, TypeScript eller Node.js for full kontroll over agent-logikk.
• Evals: Verktøy for å måle ytelse som spor-gradering, datasett og automatisert prompt-optimalisering.
• Guardrails: Åpen kilde-sikkerhetslag for å oppdage PII og jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Tilpass modeller som o4-mini og GPT-5 med tilpassede graderere.

Hvordan bruke AgentKit

Her er hvordan jeg brukte AgentKit av OpenAI til å lage en fly-agent som lager reiseruter og finner flyinformasjon:

1. Registrer deg for Agent-byggeren
2. Legg til en betalingsmetode
3. Kjøp kreditter
4. Tilgang til Agent-byggeren
5. Opprett en ny arbeidsflyt
6. Opprett en klassifiserer-node
7. Velg utdataformat
8. Legg til egenskaper
9. Legg til en “Hvis/ellers”-node
10. Legg til en fly-agent-node
11. Legg til en reise-agent-node
12. Forhåndsvisning og testing
13. Opprett og last ned en widget
14. Last opp widgeten
15. Distribuer AI-agenten

Steg 1: Registrer deg for Agent-byggeren

Jeg startet med å gå til platform.openai.com/agent-builder og registrerte meg.

Steg 2: Legg til en betalingsmetode

Før jeg begynte, måtte jeg legge til en betalingsmetode. Plattformen fungerer på et kreditsystem, hvor kreditter forbrukes når API-en brukes.

Steg 3: Kjøp kreditter

Du kan velge hvor mange kreditter du ønsker å ha til hva kostnad.

For bare 5 dollar, får du omtrent 2 millioner utdata-token. Det er mer enn nok til å komme i gang, og det valget jeg.

Steg 4: Tilgang til Agent-byggeren

Etter å ha betalt for mine kreditter, ble jeg tatt til Oversikt-delen på OpenAI. Jeg valgte “Design” under “Bygg med AgentKit.”

Deretter valgte jeg “Åpne Agent-byggeren”.

Steg 5: Opprett en ny arbeidsflyt

OpenAI presenterte seks forskjellige arbeidsflyt-maler som jeg kunne bruke:

1. Data-berikelse: Samle data for å svare på spørsmål.
2. Planleggingshjelper: Opprette arbeidsplaner.
3. Kundeservice: Behandle kundespørsmål med tilpassede politikker.
4. Strukturert data-spørsmål: Spør databaser spørsmål.
5. Dokument-sammenligning: Sammenligne forskjeller mellom lastede opp dokumenter.
6. Intern kunnskapsassistent: Svare på ansatt-spørsmål.

Mens disse var gode utgangspunkter, bestemte jeg meg for å starte fra scratch ved å velge “Opprett”.

Umiddelbart ble jeg tatt til en ny arbeidsflyt med en Start-node for å sette inn- og tilstandsvariabler koblet til en agent-modell. Hver ny arbeidsflyt starter med disse nodene.

I denne AgentKit-guiden, skal jeg vise hvordan du bygger en reise-agent som lager reiseruter og finner flyinformasjon, inspirert av Christina Huangs eksempel fra OpenAI.

Steg 6: Opprett en klassifiserer-node

Jeg skal opprette to agenter: en reise-agent og en fly-agent. Det betød at jeg måtte gjøre den første agenten til en klassifiserer for å bestemme om den innkommende meldingen er om en reise eller et fly.

For å gjøre dette, valgte jeg “Min agent”-noden og endret navnet til “Klassifiserer”. Deretter ga jeg den instruksjoner med en beskrivelse:

“Du er en hjelpsom reiseassistent for å klassifisere om en melding er om en reise eller et fly.”

Steg 7: Velg utdataformat

Deretter endret jeg utdataformatet fra tekst til “JSON” og valgte “Legg til skjema”.

Steg 8: Legg til egenskaper

Dette åpnet et nytt vindu, hvor jeg la til en egenskap kalt “klassifisering” med to alternativer: “fly_info” og “reise”.

Steg 9: Legg til en “Hvis/ellers”-node

Deretter la jeg til en “Hvis/ellers”-node for å grene basert på klassifiseringen. Jeg klikket og trakk fra klassifiserings-noden for å opprette en ny node og valgte “Hvis/ellers”-noden fra venstre panel.

Jeg valgte noden og la til “input.output_parsed.classification == “fly_info”” til “Hvis”.

Steg 10: Legg til en fly-agent-node

Fra denne fly-agenten, klikket og trakk jeg for å legge til en ny node og valgte “Agent” fra venstre panel.

Jeg navnga den “Fly-agent” og ga den følgende instruksjoner: “Du er en reiseassistent. Anbefal et fly til å reise med. Bruk flyplass-koder.”

Jeg sørget også for å gi den “Web-søk” som et verktøy for å få den mest oppdaterte informasjonen om fly.

Steg 11: Legg til en reise-agent-node

For reise-agenten, gjorde jeg det samme: la til en agent-node og koblet den til “Eller”, navnga den “Reise-agent” og ga den følgende instruksjoner: “Du er en reiseassistent. Bygg en konsis reise-plan.”

Steg 12: Forhåndsvisning og testing

For å forhåndsvisning og teste hva jeg har opprettet (ved å velge “Forhåndsvisning” øverst til høyre), måtte jeg verifisere min organisasjon. Forhåndsvisningen lar meg sende meldinger til min arbeidsflyt for å fullføre oppgaver i et chatbot-lignende grensesnitt (som å spørre hva jeg skal gjøre på en bestemt sted, i dette tilfelle).

Steg 13: Opprett og last ned en widget

For å gjøre resultater mer engasjerende og visuelle, brukte jeg Widget-byggeren. Jeg opprettet en ny widget ved å beskrive den eller laste opp en .widget-fil.

Jeg bestemte meg for å beskrive min widget, så jeg ga den følgende beskrivelse: “Design en widget for å vise flyinformasjon for reise fra ett sted til et annet, inkludert flydetaljer.”

Umiddelbart begynte Widget-byggeren å generere min widget. Det tok ikke lang tid, og før jeg visste det, ble jeg presentert med koden sammen med en forhåndsvisning av widgeten.

Jeg trykket “Last ned” øverst til høyre for å laste ned malen.

Steg 14: Last opp widgeten

I min arbeidsflyt, valgte jeg “Fly-agent”-noden og valgte “Widget”-utdataformat for å laste opp filen. Nå, når jeg forhåndsviser min arbeidsflyt, vil en visuell flyinformasjons-kort bli vist.

Steg 15: Distribuer AI-agenten

Når jeg var fornøyd med alt, trykket jeg “Publiser” øverst til høyre. Alt jeg måtte gjøre, var å navngi arbeidsflyten for å distribuere AI-agenten.

Når den var publisert, hadde jeg tilgang til Agents SDK eller arbeidsflyt-ID for å legge den direkte til min produkt.

Samlet sett gjorde AgentKit det enkelt å bygge en fungerende reise-agent fra scratch. Selv om du trenger noen utvikler-kunnskaper, likte jeg hvordan jeg raskt kunne koble agenter og til og med designe en widget for å gjøre opplevelsen mer interaktiv.

Top 3 AgentKit-alternativer

Her er de beste AgentKit-alternativer jeg har prøvd som er verdt å vurdere:

N8N

Den første AgentKit-alternativet jeg ville anbefale, er N8N. Det er AgentKit’s største konkurrent, og tilbyr over 500 integrasjoner og sterke arbeidsflyt-automatiserings-verktøy for å bygge multi-trinns-prosesser.

N8N skiller seg ut ved å være åpen kilde, mens AgentKit (som plattform) ikke er det. N8N støtter mange tredjeparts-app- og modeller (som OpenAI, Anthropic og selv-hostede LLM-er) for full backend-tilpasning. Det tilbyr frihet fra leverandør-lås og støtter både frontend- og backend-automatisering.

Mens AgentKit er tett koblet til OpenAI. Det tilbyr polerte chat-widget-er og prompt-optimaliserings-verktøy, men støtter bare OpenAI-modeller og har begrensede eksterne integrasjoner.

For en bred variasjon av integrasjoner og åpen distribusjon, velg N8N. For smidige chat-grensesnitt og glatt OpenAI-integrasjon, velg AgentKit.

Les min N8N-anmeldelse eller besøk N8N!

Albato

Det neste AgentKit-alternativet jeg ville anbefale, er Albato. Det er et ikke-kode-automatiserings-verktøy som kobler over 1 000 app-er som Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) og HubSpot. Det betyr at du kan automatisere arbeidsflyter uten å kode.

Albato skiller seg ut med sin regel-baserte automatisering som kobler app-er for å synkronisere data, sende varsler eller oppdatere poster. Det tilbyr en enkel dra-og-slip-bygger, sanntids-synkronisering (opp til hver minutt på Bedrift), og støtte for tilpassede API-er og webhooks.

Mens AgentKit av OpenAI fokuserer på AI-agent-utvikling. Det tilbyr verktøy som Agent-bygger, ChatKit og Agents SDK for å bygge LLM-drevne agenter.

Velg Albato for enkel, høy-volum-app-automatisering som er enkel og kostnadseffektiv. For multi-agent-arbeidsflyter med en visuell bygger, velg AgentKit.

Pabbly

Det siste AgentKit-alternativet jeg ville anbefale, er Pabbly. Det er et rimelig automatiserings-plattform som kobler til 1 000+ app-er og oppretter komplekse arbeidsflyter. Det er bra for små bedrifter og markedsførere.

Pabbly skiller seg ut med sin livstids-avtale, så du betaler en gang og bruker det for alltid. Det tilbyr også ubegrensede oppgaver for arbeidsflyter og bedrifts-sikkerhet med SOC2 Type 2 og ISO 27001-sertifiseringer.

Mens AgentKit er bra til å håndtere multiple agenter og holde tydelige poster. Det er et bra valg for utviklere som bygger agenter med GPT-5, eller o4-mini.

Velg Pabbly for rimelig, skalerbar og sikker ikke-kode-automatisering med langtids-besparelser. Ellers, velg AgentKit for sterk OpenAI-integrasjon.

AgentKit av OpenAI-anmeldelse: Er dette riktig verktøy for deg?

Etter å ha brukt tid på å bygge med AgentKit, leverer det på sitt mål: å bringe alt du trenger for å bygge, teste og distribuere AI-agenter inn i én smidig arbeidsflyt. Jeg likte hvordan jeg raskt kunne omdanne en idé til en fungerende prototype med den visuelle byggeren og tilpasse logikk med SDK-en.

Imidlertid fungerer AgentKit best hvis du allerede er investert i OpenAI-økosystemet. For mer fleksibilitet og integrasjoner, kan du ønske å vurdere disse alternativene:

• N8N er best for utviklere og team som ønsker åpen kilde-fleksibilitet, full backend-kontroll og hundrevis av tredjeparts-integrasjoner.
• Albato er best for de som ønsker ikke-kode-app-automatisering med enkel dra-og-slip-oppsætning og sanntids-synkronisering.
• Pabbly er best for små bedrifter eller markedsførere som søker en rimelig, livstids-avtale-automatiserings-plattform med ubegrensede arbeidsflyter.

Takk for å lese min AgentKit av OpenAI-anmeldelse! Jeg håper du fant det nyttig.

AgentKit fungerer på et kreditsystem, så du kan velge hvor mange kreditter du ønsker å kjøpe. Prøv det selv og se hvordan du liker det!