Recenzja AgentKit przez OpenAI: Czy to koniec N8N?

Czy kiedykolwiek marzyłeś o tym, aby zbudować własnego asystenta zasilanego przez ChatGPT? Jednego, który naprawdę robi coś dla ciebie, zamiast po prostu odpowiadać tekstem?

Badanie PwC z 2025 roku wykazało, że 79% wyższych menedżerów twierdzi, iż agenci AI są już stosowani w ich firmach. Ale do niedawna, budowanie tych agentów wymagało operowania wieloma narzędziami, pisania skomplikowanej logiki backendu oraz niekończącego się debugowania API.

To właśnie tu pojawia się AgentKit przez OpenAI. To platforma all-in-one, która pozwala każdemu (zarówno deweloperom, jak i osobom bez doświadczenia w kodowaniu) projektować, testować i wdrażać agenci AI szybko.

W tej recenzji AgentKit przez OpenAI, omówię zalety i wady, wyjaśnię, czym jest, dla kogo jest najlepszy oraz przedstawię jego kluczowe funkcje. Następnie pokażę, jak z niego skorzystałem, aby stworzyć agenta lotniczego, który tworzy plany podróży i wyszukuje informacje o lotach.

Zakończę artykuł, porównując AgentKit z moimi trzema najlepszymi alternatywami (N8N, Albato i Pabbly). Na końcu będziesz wiedzieć, czy jest to odpowiednie rozwiązanie dla ciebie!

Werdykt

AgentKit to potężna platforma, która pozwala każdemu projektować i wdrażać agenci AI, jednocześnie zabezpieczając dane i zarządzając nimi. Niemniej jednak, przepływy pracy mogą stać się skomplikowane; działa tylko z modelami OpenAI, wymaga ustawień backendu do osadzania, a zaawansowane funkcje pobierania są ograniczone.

Czym jest AgentKit przez OpenAI?

AgentKit przez OpenAI pomaga deweloperom budować i wdrażać agenci AI szybko za pomocą narzędzi wizualnych. Łączy wszystko (projektowanie, wersjonowanie, dostosowywanie podpowiedzi i testowanie) w jednej platformie, aby przenieść agenci z prototypu do produkcji.

Sam Altman, CEO OpenAI, nazwał go “wszystkim, czego potrzebujesz, aby zbudować, wdrożyć i zoptymalizować przepływy pracy agentów z dużo mniejszymi oporami.

Problem, który rozwiązuje AgentKit

Głównym celem AgentKit jest rozwiązanie tego problemu: wyeliminowanie fragmentaryzacji narzędzi i uproszczenie przepływów pracy rozwoju agentów.

Przed narzędziami takimi jak AgentKit, używałeś jednego narzędzia do orchestracji, innego do połączenia z danymi, trzeciego do testowania, a potem musiałeś zbudować własny frontend od podstaw. Jednakże, ten podejście nie skaluje. AgentKit rozwiązuje ten problem.

AgentKit i API odpowiedzi

AgentKit jest zbudowany na szczycie API odpowiedzi OpenAI, które wydano w marcu 2025. Jeśli używałeś tego wcześniej, już masz podstawę do pracy.

Ale nawet jeśli nie dotykałeś tego, AgentKit sprawia, że wszystko staje się bardziej dostępne, ponieważ siedzi na szczycie tej infrastruktury.

AgentKit vs. ChatGPT

Ale co sprawia, że “agent” różni się od zwykłego korzystania z ChatGPT? Lubię myśleć o AgentKit jako “ChatGPT z rękami.”

Zwykły ChatGPT odpowiada ci tekstem. Agent może naprawdę wykonywać akcje. Może pobrać dane z Twojego Google Drive, zaktualizować arkusz, wysłać e-mail lub wykonać dowolne inne zadanie, które programujesz. To jest przełom.

Podejście wizualne i elastyczność kodu

AgentKit nie zmusza cię do jednego sposobu budowania. Niektórzy ludzie kochają interfejsy wizualne z funkcją drag-and-drop. Inni wolą pisać prawdziwy kod.

AgentKit daje ci obie opcje, co jest rzadkością. Agent Builder to wizualny canvas, który projektuje przepływy pracy bez kodu. Ale jeśli chcesz budować w Node, Pythonie lub TypeScript, możesz to zrobić również.

Podejście wizualne jest potężne dla skomplikowanych przepływów pracy z powodu tego, jak wszystko łączy się. Możesz następnie zakodować części, które wymagają większej personalizacji, jeśli jest to konieczne.

Elastyczność jest tym, co sprawia, że AgentKit jest naprawdę użyteczny. AgentKit OpenAI to ich próba skonsolidowania fragmentaryzowanego krajobrazu deweloperskiego w coś, co naprawdę działa razem gładko.

Dla kogo jest AgentKit?

Oto, dla kogo AgentKit jest najlepszy:

• Deweloperzy mogą używać AgentKit, aby zbudować, przetestować i wdrożyć agenci AI w Pythonie, TypeScript lub Node.js.
• Zespoły inżynierskie mogą używać AgentKit, aby zbudować i zarządzać wieloma agentami szybko.
• Menadżerowie produktów mogą używać AgentKit, aby ustalić zachowanie agentów, reguły i współpracować z inżynierami.
• Przedsiębiorstwa mogą używać AgentKit, aby zarządzać dostępem do danych, bezpieczeństwem i integracjami narzędzi takimi jak Google Drive i CRM.
• Zespoły IT mogą używać AgentKit, aby wdrożyć agenci na dużą skalę, dodać je do aplikacji za pomocą ChatKit i monitorować wydajność za pomocą Evals.
• Zespoły prawne mogą używać AgentKit, aby pozostać zgodnymi z regułami i politykami firmy za pomocą śladów audytu, wersjonowania i narzędzi polityki.
• Hobbystom mogą używać AgentKit, aby zbudować agenci z narzędziami drag-and-drop i dostosować je dalej za pomocą SDK.

Kluczowe funkcje AgentKit

Oto kluczowe funkcje AgentKit:

• Agent Builder: Wizualny canvas drag-and-drop do projektowania przepływów pracy wielu agentów.
• Rejestr połączeń: Centralny panel administracyjny do zarządzania połączeniami z narzędziami takimi jak Google Drive, Dropbox i CRM.
• ChatKit: Osadzaj agenci czatu w aplikacjach lub na stronach internetowych.
• Agents SDK: Rozwój w Pythonie, TypeScript lub Node.js dla pełnej kontroli nad logiką agenta.
• Evals: Narzędzia do pomiaru wydajności takie jak ocena śladów, zestawy danych i automatyczna optymalizacja podpowiedzi.
• Guardrails: Warstwa bezpieczeństwa open-source do wykrywania PII i jailbreaków.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Dostosuj modele takie jak o4-mini i GPT-5 z niestandardowymi graderami.

Jak używać AgentKit

Oto, jak używałem AgentKit przez OpenAI, aby stworzyć agenta lotniczego, który tworzy plany podróży i wyszukuje informacje o lotach:

1. Zarejestruj się w Agent Builder
2. Dodaj metodę płatności
3. Kup kredyty
4. Uzyskaj dostęp do Agent Builder
5. Utwórz nowy przepływ pracy
6. Utwórz węzeł klasyfikatora
7. Wybierz format wyjściowy
8. Dodaj właściwości
9. Dodaj węzeł “if/else”
10. Dodaj węzeł agenta lotniczego
11. Dodaj węzeł agenta planu podróży
12. Podgląd i test
13. Utwórz i pobierz widget
14. Prześlij widget
15. Wdrożenie agenta AI

Krok 1: Zarejestruj się w Agent Builder

Zacząłem od przejścia do platform.openai.com/agent-builder i zarejestrowałem się.

Krok 2: Dodaj metodę płatności

Przed rozpoczęciem, musiałem dodać metodę płatności. Platforma działa na systemie kredytów, gdzie kredyty są zużywane wraz z użyciem API.

Krok 3: Kup kredyty

Mógłem wybrać, ile kredytów chcę kupić i za jaką cenę.

Dla zaledwie 5 dolarów, otrzymujesz około 2 milionów tokenów wyjściowych. To więcej niż wystarczająco, aby rozpocząć, i wybrałem tę opcję.

Krok 4: Uzyskaj dostęp do Agent Builder

Po zakupie kredytów, zostałem przeniesiony do sekcji Overview na OpenAI. Wybrałem “Design” pod “Build with AgentKit.”

Następnie wybrałem “Open Agent Builder.”

Krok 5: Utwórz nowy przepływ pracy

OpenAI przedstawił mi sześć różnych szablonów przepływów pracy, których mógłbym użyć:

1. Wzbogacanie danych: Zebranie danych, aby odpowiedzieć na pytania.
2. Pomocnik planowania: Tworzenie planów pracy.
3. Obsługa klienta: Obsługa pytań klientów z niestandardowymi politykami.
4. Pytania i odpowiedzi ze strukturalnymi danymi: Zadawanie pytań bazom danych.
5. Porównanie dokumentów: Porównywanie różnic między przesłanymi dokumentami.
6. Wewnętrzny asystent wiedzy: Odpowiadanie na pytania pracowników.

Chociaż były to dobre punkty startowe, zdecydowałem się zacząć od podstaw, wybierając “Utwórz.”

Natychmiast zostałem przeniesiony do nowego przepływu pracy z węzłem Start, aby ustalić zmienne wejściowe i stanu, połączone z modelem agenta. Każdy nowy przepływ pracy zaczyna się od tych węzłów.

W tym przewodniku AgentKit, pokażę, jak zbudować agenta podróżnego, który tworzy plany podróży i wyszukuje informacje o lotach, zainspirowany przykładem Christiny Huang z OpenAI.

Krok 6: Utwórz węzeł klasyfikatora

Będę tworzyć dwóch agentów: agenta planu podróży i agenta lotniczego. To oznacza, że muszę przekształcić pierwszego agenta w klasyfikator, aby określić, czy przychodzące wiadomości dotyczą planu podróży czy lotu.

Aby to zrobić, wybrałem węzeł “My agent” i zmieniłem jego nazwę na “Klasyfikator.” Następnie dałem mu instrukcje z opisem:

“Jesteś pomocnym asystentem podróżnym do klasyfikacji, czy wiadomość dotyczy planu podróży czy lotu.”

Krok 7: Wybierz format wyjściowy

Następnie zmieniłem format wyjściowy z tekstu na “JSON” i wybrałem “Dodaj schemat.”

Krok 8: Dodaj właściwości

To otworzyło nowe okno, w którym dodałem właściwość o nazwie “klasyfikacja” z dwiema opcjami: “flight_info” i “itinerary.”

Krok 9: Dodaj węzeł “if/else”

Następnie dodałem węzeł “if/else”, aby rozgałęzić się w zależności od klasyfikacji. Kliknąłem i przeciągnąłem z węzła klasyfikacji, aby utworzyć nowy węzeł, i wybrałem węzeł “if/else” z lewego panelu.

Wybrałem węzeł i dodałem “input.output_parsed.classification == “flight_info”” do “Jeśli”.

Krok 10: Dodaj węzeł agenta lotniczego

Od tego agenta lotniczego, kliknąłem i przeciągnąłem, aby dodać nowy węzeł, i wybrałem “Agent” z lewego panelu.

Nazwałem go “Agent lotniczy” i dałem mu następujące instrukcje: “Jesteś asystentem podróżnym. Zaleć lot. Użyj kodów portów lotniczych.”

Również upewniłem się, że dałem mu “Wyszukiwanie internetowe” jako narzędzie, aby uzyskać najbardziej aktualne informacje o lotach.

Krok 11: Dodaj węzeł agenta planu podróży

Dla agenta planu podróży, zrobiłem to samo: dodałem węzeł agenta i połączyłem go z “Else”, nazwałem go “Agent planu podróży” i dałem mu następujące instrukcje: “Jesteś asystentem podróżnym. Zbuduj zwięzły plan podróży.”

Krok 12: Podgląd i test

Aby podejrzeć i przetestować to, co utworzyłem (wybierając “Podgląd” w prawym górnym rogu), musiałem zweryfikować swoją organizację. Podgląd pozwala mi wysyłać wiadomości do mojego przepływu pracy, aby wykonać zadania w interfejsie podobnym do czatu (jak zapytanie, co mam robić w określonym miejscu, w tym przypadku).

Krok 13: Utwórz i pobierz widget

Aby uczynić wyniki bardziej atrakcyjnymi i wizualnymi, użyłem Widget Builder. Łatwo utworzyłem nowy widget, podając jego opis lub przesyłając plik .widget.

Zdecydowałem się opisać swój widget, więc dałem mu następujący opis: “Zaprojektuj widget, aby wyświetlić informacje o locie dla podróży z jednego miejsca do drugiego, w tym szczegóły lotu.”

Natychmiast Widget Builder zaczął generować mój widget. Nie zajęło to dużo czasu, i zanim się obejrzałem, zostałem przedstawiony kod oraz podgląd widgetu.

Kliknąłem “Pobierz” w prawym górnym rogu, aby pobrać szablon.

Krok 14: Prześlij widget

W moim przepływie pracy, wybrałem węzeł “Agent lotniczy” i wybrałem format wyjściowy “Widget”, aby przesłać plik. Teraz, gdy podejrzałem mój przepływ pracy, wyświetlany jest wizualny karta informacji o locie.

Krok 15: Wdrożenie agenta AI

Gdy byłem zadowolony z wszystkiego, kliknąłem “Publikuj” w prawym górnym rogu. Wszystko, co musiałem zrobić, to nadać nazwę przepływowi pracy, aby wdrożyć agenta AI.

Gdy tylko opublikowałem, miałem dostęp do Agents SDK lub Workflow ID, aby dodać go bezpośrednio do mojego produktu.

Ogólnie, AgentKit ułatwił mi zbudowanie funkcjonalnego agenta podróżnego od podstaw. Chociaż wymaga to pewnej wiedzy deweloperskiej, spodobało mi się, jak szybko mogłem połączyć agenci i nawet zaprojektować widget, aby uczynić doświadczenie bardziej interaktywnym.

Top 3 alternatywy dla AgentKit

Oto najlepsze alternatywy dla AgentKit, które warto rozważyć:

N8N

Pierwszą alternatywą dla AgentKit jest N8N. To największy konkurent AgentKit, oferujący ponad 500 integracji i silne narzędzia do automatyzacji przepływów pracy do budowania procesów wieloetapowych.

N8N wyróżnia się tym, że jest otwartoźródłowy, podczas gdy AgentKit (jako platforma) nie jest. N8N obsługuje wiele aplikacji i modeli trzecich stron (takich jak OpenAI, Anthropic i samodzielnie hostowane LLM) do pełnej personalizacji backendu. Oferuje swobodę od blokady dostawcy i obsługuje zarówno automatyzację frontendu, jak i backendu.

Tymczasem AgentKit jest ściśle związany z OpenAI. Oferuje wykończone widgety czatu i narzędzia do optymalizacji podpowiedzi, ale obsługuje tylko modele OpenAI i ma ograniczone zewnętrzne integracje.

Dla dużej ilości integracji i otwartego wdrożenia, wybierz N8N. Dla eleganckich interfejsów czatu i gładkiej integracji OpenAI, wybierz AgentKit.

Przeczytaj moją recenzję N8N lub odwiedź N8N!

Albato

Kolejną alternatywą dla AgentKit jest Albato. To narzędzie do automatyzacji bez kodu, które łączy ponad 1000 aplikacji takich jak Google Sheets, Slack, Shopify i HubSpot. Oznacza to, że możesz automatyzować przepływy pracy bez kodowania.

Albato wyróżnia się automatyzacją opartą na regułach, która łączy aplikacje w celu synchronizacji danych, wysyłania alertów lub aktualizacji rekordów. Oferuje łatwy w użyciu builder drag-and-drop, synchronizację w czasie rzeczywistym (do co minut w Enterprise) i obsługę niestandardowych API i webhooków.

Tymczasem AgentKit przez OpenAI koncentruje się na rozwoju agentów AI. Zapewnia narzędzia takie jak Agent Builder, ChatKit i Agents SDK do budowania agentów zasilanych przez LLM.

Wybierz Albato dla prostych, tanich i łatwych w użyciu automatyzacji aplikacji. Dla przepływów pracy wielu agentów z wykorzystaniem wizualnego budowniczego, wybierz AgentKit.

Pabbly

Ostatnią alternatywą dla AgentKit jest Pabbly. To platforma automatyzacji w przystępnej cenie, która łączy ponad 1000 aplikacji i tworzy skomplikowane przepływy pracy. Jest to idealne rozwiązanie dla małych firm i marketerów.

Pabbly wyróżnia się ofertą na całe życie, więc płacisz raz i używasz na zawsze. Oferuje również nieograniczone zadania dla przepływów pracy i bezpieczeństwo na poziomie przedsiębiorstwa z certyfikatami SOC2 Type 2 i ISO 27001.

Tymczasem AgentKit jest idealny do zarządzania wieloma agentami i utrzymania jasnych rekordów. Jest to dobry wybór dla deweloperów budujących agenci z GPT-5 lub o4-mini.

Wybierz Pabbly dla taniej, skalowalnej i bezpiecznej automatyzacji bez kodu z długoterminowymi oszczędnościami. W przeciwnym razie wybierz AgentKit dla silnej integracji OpenAI.

Recenzja AgentKit przez OpenAI: Czy to odpowiednie narzędzie dla ciebie?

Po spędzeniu czasu na budowaniu z AgentKit, spełnia swoje cele: łączy wszystko, czego potrzebujesz, aby zbudować, przetestować i wdrożyć agenci AI, w jednym gładkim przepływie pracy. Spodobało mi się, jak szybko mogłem przekształcić pomysł w działający prototyp z wykorzystaniem wizualnego budowniczego i dostosować logikę za pomocą SDK.

Jednak AgentKit działa najlepiej, jeśli już jesteś zainwestowany w ekosystem OpenAI. Dla większej elastyczności i integracji, możesz rozważyć te alternatywy:

• N8N jest najlepszy dla deweloperów i zespołów, którzy chcą elastyczności open-source, pełnej kontroli backendu i setek integracji trzecich stron.
• Albato jest najlepszy dla tych, którzy chcą automatyzacji aplikacji bez kodu z łatwym ustawieniem drag-and-drop i synchronizacją w czasie rzeczywistym.
• Pabbly jest najlepszy dla małych firm lub marketerów, którzy szukają taniej, oferty na całe życie platformy automatyzacji z nieograniczoną liczbą przepływów pracy.

Dziękuję za przeczytanie mojej recenzji AgentKit przez OpenAI! Mam nadzieję, że była pomocna.

AgentKit działa na systemie kredytów, więc możesz wybrać, ile kredytów chcesz kupić. Wypróbuj go sam i zobacz, jak ci się podoba!