Revisão do AgentKit da OpenAI: É o Fim do N8N?

Já desejou que você pudesse construir seu próprio assistente com tecnologia de inteligência artificial, como o ChatGPT? Um assistente que realmente faça coisas para você, em vez de apenas responder com texto?

Uma pesquisa da PwC em 2025 descobriu que 79% dos executivos seniores disseram que agentes de IA já estão sendo adotados em suas empresas. No entanto, até recentemente, construir esses agentes exigia lidar com várias ferramentas, escrever lógica de backend complexa e depurar APIs infinitamente.

É aí que entra o AgentKit da OpenAI. É uma plataforma all-in-one que permite que qualquer pessoa (desenvolvedores e não-desenvolvedores) projete, teste e implante agentes de IA rapidamente.

Nesta revisão do AgentKit da OpenAI, discutirei os prós e contras, o que é, para quem é melhor e suas principais características. Em seguida, mostrarei como usei para criar um agente de viagens que cria itinerários e encontra informações de voos.

Irei concluir o artigo comparando o AgentKit com minhas três principais alternativas (N8N, Albato e Pabbly). Ao final, você saberá se é o certo para você!

Veredito

AgentKit é uma plataforma poderosa que permite que qualquer pessoa projete e implante agentes de IA, mantendo os dados seguros e gerenciados. No entanto, os fluxos de trabalho podem se tornar complexos; ele só funciona com modelos da OpenAI, a integração requer configuração de backend e os recursos de recuperação avançados são limitados.

O que é o AgentKit da OpenAI?

AgentKit da OpenAI ajuda os desenvolvedores a construir e implantar agentes de IA rapidamente com ferramentas visuais. Ele reúne tudo (design, versionamento, ajuste de prompt e teste) em uma plataforma para mover os agentes do protótipo para a produção.

Sam Altman, CEO da OpenAI, o chamou de “tudo o que você precisa para construir, implantar e otimizar fluxos de trabalho de agentes com muito menos fricção.

O Problema que o AgentKit Resolve

O principal objetivo do AgentKit é abordar essa questão: eliminar ferramentas fragmentadas e simplificar os fluxos de trabalho de desenvolvimento de agentes.

Antes de ferramentas como o AgentKit, você usaria uma ferramenta para orquestração, outra para conectar-se aos seus dados, uma terceira para teste e, em seguida, você teria que construir sua própria interface do usuário do zero. No entanto, essa abordagem não é escalável. O AgentKit resolve esse problema.

AgentKit e API de Respostas

O AgentKit é construído em cima da API de Respostas da OpenAI, que eles lançaram em março de 2025. Se você já usou isso, você já tem uma base para trabalhar.

Mas mesmo que você não tenha tocado nisso, o AgentKit torna tudo mais acessível porque ele está sentado em cima dessa infraestrutura.

AgentKit vs. ChatGPT

Mas o que torna um “agente” diferente de apenas usar o ChatGPT? Eu gosto de pensar no AgentKit como “ChatGPT com mãos”.

O ChatGPT regular responde a você com texto. Um agente pode realmente realizar ações. Ele pode puxar dados do seu Google Drive, atualizar sua planilha, enviar um e-mail ou realizar qualquer outra tarefa que você programa para ele fazer. Essa é a grande mudança.

Aproach Visual-First e Flexibilidade Code-First

O AgentKit não o força a uma maneira de construir. Algumas pessoas amam interfaces visuais com funcionalidade de arrastar e soltar. Outras pessoas preferem escrever código real.

O AgentKit oferece ambas as opções, o que é raro. O Agent Builder é um canvas visual que projeta fluxos de trabalho sem código. Mas se você quiser construir em Node, Python ou TypeScript, você pode fazer isso também.

A abordagem visual é poderosa para fluxos de trabalho complexos devido à forma como tudo se conecta. Você pode então codificar as partes que precisam de mais personalização, se necessário.

A flexibilidade é o que torna o AgentKit realmente útil. O AgentKit da OpenAI é sua tentativa de consolidar um paisagem de desenvolvedores fragmentada em algo que realmente funciona juntos suavemente.

Quem é o AgentKit Melhor Para?

Aqui está quem o AgentKit é melhor para:

• Desenvolvedores podem usar o AgentKit para construir, testar e implantar agentes de IA em Python, TypeScript ou Node.js.
• Equipes de engenharia podem usar o AgentKit para construir e gerenciar sistemas de multiagentes rapidamente.
• Gerentes de produto podem usar o AgentKit para definir o comportamento do agente, regras e coordenar com engenheiros.
• Empresas podem usar o AgentKit para gerenciar acesso a dados, segurança e integrações de ferramentas como Google Drive e CRMs.
• Equipes de TI podem usar o AgentKit para implantar agentes em escala, adicioná-los a aplicativos com o ChatKit e monitorar o desempenho com o Evals.
• Equipes jurídicas podem usar o AgentKit para permanecer em conformidade com regras e políticas da empresa usando rastros de auditoria, versionamento e ferramentas de política.
• Hobbyists podem usar o AgentKit para construir agentes com ferramentas de arrastar e soltar e personalizá-los ainda mais usando o SDK.

Recursos-Chave do AgentKit

Aqui estão os recursos-chave do AgentKit:

• Agent Builder: Um canvas de arrastar e soltar visual para projetar fluxos de trabalho de multiagentes.
• Registro de Conectores: Painel de administração central para gerenciar conexões com ferramentas como Google Drive, Dropbox (DBX ) e CRM.
• ChatKit: Incorporar agentes de chat personalizados em aplicativos ou sites.
• Agents SDK: Desenvolvimento em Python, TypeScript ou Node.js para controle total sobre a lógica do agente.
• Evals: Ferramentas para medir o desempenho como grade de rastros, conjuntos de dados e otimização de prompt automática.
• Guardrails: Camada de segurança de código aberto para detectar PII e jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Personalize modelos como o4-mini e GPT-5 com graders personalizados.

Como Usar o AgentKit

Aqui está como usei o AgentKit da OpenAI para criar um agente de viagens que cria itinerários e encontra informações de voos:

1. Inscreva-se no Agent Builder
2. Adicione um Método de Pagamento
3. Compre Créditos
4. Acesse o Agent Builder
5. Crie um Novo Fluxo de Trabalho
6. Crie um Nó de Classificador
7. Escolha o Formato de Saída
8. Adicione Propriedades
9. Adicione um Nó “Se/Senão”
10. Adicione um Nó de Agente de Voo
11. Adicione um Nó de Agente de Itinerário
12. Visualize e Teste
13. Crie e Baixe um Widget
14. Carregue o Widget
15. Implante o Agente de IA

Etapa 1: Inscreva-se no Agent Builder

Eu comecei indo para platform.openai.com/agent-builder e me inscrevi.

Etapa 2: Adicione um Método de Pagamento

Antes de começar, você precisará adicionar um método de pagamento. A plataforma funciona em um sistema de créditos, onde os créditos são consumidos à medida que a API é usada.

Etapa 3: Compre Créditos

Você pode escolher quantos créditos você quer ter a que custo.

Por apenas $5, você obtém cerca de 2 milhões de tokens de saída. Isso é mais do que o suficiente para começar, e a opção que eu escolhi.

Etapa 4: Acesse o Agent Builder

Depois de pagar meus créditos, fui levado à seção Visão Geral na OpenAI. Eu selecionei “Design” em “Construir com o AgentKit.”

Em seguida, eu selecionei “Abrir Agent Builder.”

Etapa 5: Crie um Novo Fluxo de Trabalho

A OpenAI apresentou seis diferentes modelos de fluxo de trabalho que eu poderia usar:

1. Enriquecimento de dados: Coletar dados para responder a perguntas.
2. Ajuda de planejamento: Criar planos de trabalho.
3. Serviço de atendimento ao cliente: Lidar com perguntas de clientes com políticas personalizadas.
4. Perguntas e respostas de dados estruturados: Fazer perguntas a bancos de dados.
5. Comparação de documentos: Comparar as diferenças entre documentos carregados.
6. Assistente de conhecimento interno: Responder a perguntas de funcionários.

Embora esses sejam bons pontos de partida, eu decidi começar do zero, selecionando “Criar.”

Imediatamente, fui levado a um novo fluxo de trabalho com um nó Início para definir variáveis de entrada e estado conectadas a um modelo de agente. Todo novo fluxo de trabalho começa com esses nós.

Neste guia do AgentKit, mostrarei como construir um agente de viagens que cria itinerários e encontra informações de voos, inspirado no exemplo de Christina Huang da OpenAI.

Etapa 6: Crie um Nó de Classificador

Vou criar dois agentes: um agente de itinerário e um agente de voo. Isso significava que eu tive que transformar o primeiro agente em um classificador para determinar se a mensagem de entrada é sobre um itinerário ou um voo.

Para fazer isso, eu selecionei o nó “Meu agente” e mudei o nome para “Classificador.” Em seguida, eu dei instruções com uma descrição:

“Você é um assistente de viagem para classificar se uma mensagem é sobre um itinerário ou um voo.”

Etapa 7: Escolha o Formato de Saída

Em seguida, eu mudei o formato de saída de texto para “JSON” e selecionei “Adicionar esquema.”

Etapa 8: Adicione Propriedades

Isso abriu uma nova janela, onde eu adicionei uma propriedade chamada “classificação” com duas opções: “flight_info” e “itinerary.”

Etapa 9: Adicione um Nó “Se/Senão”

Em seguida, eu adicionei um nó “Se/Senão” para ramificar com base na classificação. Eu cliquei e arrastei do nó de classificação para criar um novo nó e selecionei o nó “Se/Senão” no painel esquerdo.

Eu selecionei o nó e adicionei “input.output_parsed.classification == “flight_info”” à condição “Se”.

Etapa 10: Adicione um Nó de Agente de Voo

A partir desse agente de voo, eu cliquei e arrastei para adicionar um novo nó e selecionei “Agente” no painel esquerdo.

Eu nomeei como “Agente de Voo” e dei as seguintes instruções:

“Você é um assistente de viagem. Recomende um voo para ir. Use códigos de aeroporto.”

Eu também me certifiquei de dar a ele “Pesquisa na Web” como uma ferramenta para obter as informações mais atualizadas sobre voos.

Etapa 11: Adicione um Nó de Agente de Itinerário

Para o agente de itinerário, eu fiz a mesma coisa: adicionei um nó de Agente e o conectei ao “Senão”, nomeei como “Agente de Itinerário” e dei as seguintes instruções: “Você é um assistente de viagem. Crie um itinerário conciso.”

Etapa 12: Visualize e Teste

Para visualizar e testar o que eu criei (selecionando “Visualizar” no canto superior direito), eu teria que verificar minha organização. A visualização permite que eu envie mensagens para o meu fluxo de trabalho para realizar tarefas em uma interface de chatbot (como perguntar o que fazer em um local específico, neste caso).

Etapa 13: Crie e Baixe um Widget

Para tornar os resultados mais atraentes e visuais, eu usei o Widget Builder. Eu facilmente criei um novo widget descrevendo-o ou carregando um arquivo .widget.

Eu decidi descrever meu widget, então eu dei a ele a seguinte descrição:

“Projete um widget para exibir informações de voo para viagens de um local para outro, incluindo detalhes de voo.”

Imediatamente, o Widget Builder começou a gerar meu widget. Não demorou muito, e antes que eu soubesse, eu fui apresentado com o código, junto com uma visualização do widget.

Eu cliquei em “Baixar” no canto superior direito para baixar o modelo.

Etapa 14: Carregue o Widget

No meu fluxo de trabalho, eu selecionei o nó “Agente de Voo” e escolhi o formato de saída “Widget” para carregar o arquivo. Agora, quando visualizando meu fluxo de trabalho, um cartão de informações de voo visual será exibido.

Etapa 15: Implantar o Agente de IA

Uma vez que eu estava satisfeito com tudo, eu cliquei em “Publicar” no canto superior direito. Tudo o que eu tive que fazer foi nomear o fluxo de trabalho para implantar o agente de IA.

Uma vez publicado, eu tive acesso ao Agents SDK ou ao ID do Fluxo de Trabalho para adicioná-lo diretamente ao meu produto.

No geral, o AgentKit tornou fácil construir um agente de viagens funcional do zero. Embora você precise de algum conhecimento de desenvolvimento, eu gostei de como rapidamente eu pude conectar agentes e até mesmo projetar um widget para tornar a experiência mais interativa.

3 Principais Alternativas ao AgentKit

Aqui estão as melhores alternativas ao AgentKit que eu experimentei e que valem a pena considerar:

N8N

A primeira alternativa ao AgentKit que eu recomendaria é o N8N. É o maior concorrente do AgentKit, oferecendo mais de 500 integrações e fortes ferramentas de automação de fluxo de trabalho para construir processos de multi-etapas.

O N8N se destaca por ser de código aberto, enquanto o AgentKit (como plataforma) não é. O N8N suporta muitos aplicativos e modelos de terceiros (como OpenAI, Anthropic e LLMs auto-hospedados) para personalização completa de backend. Ele oferece liberdade de vendor lock-in e suporta automação de frontend e backend.

Enquanto isso, o AgentKit está fortemente ligado à OpenAI. Ele oferece widgets de chat polidos e ferramentas de otimização de prompt, mas só suporta modelos da OpenAI e tem integrações externas limitadas.

Para uma ampla variedade de integrações e implantação aberta, escolha o N8N. Para interfaces de chat elegantes e suave integração com a OpenAI, escolha o AgentKit.

Leia minha revisão do N8N ou visite o N8N!

Albato

A próxima alternativa ao AgentKit que eu recomendaria é o Albato. É uma ferramenta de automação sem código que conecta mais de 1.000 aplicativos como Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) e HubSpot. Isso significa que você pode automatizar fluxos de trabalho sem codificar.

O Albato se destaca com sua automação baseada em regras que conecta aplicativos para sincronizar dados, enviar alertas ou atualizar registros. Ele oferece um construtor de arrastar e soltar fácil, sincronização em tempo real (até a cada minuto na Empresa), e suporte a APIs personalizadas e webhooks.

Enquanto isso, o AgentKit da OpenAI se concentra no desenvolvimento de agentes de IA. Ele fornece ferramentas como o Agent Builder, ChatKit e o Agents SDK para construir agentes LLM impulsionados.

Escolha o Albato para automação de aplicativos simples, de alto volume, fácil e econômica. Para fluxos de trabalho de multiagentes usando um construtor visual, escolha o AgentKit.

Pabbly

A última alternativa ao AgentKit que eu recomendaria é o Pabbly. É uma plataforma de automação acessível que se conecta a mais de 1.000 aplicativos e cria fluxos de trabalho complexos. É ótimo para pequenas empresas e marketers.

O Pabbly se destaca com sua oferta de uma vez, então você paga uma vez e usa para sempre. Ele também oferece tarefas ilimitadas para fluxos de trabalho e segurança de nível empresarial com certificações SOC2 Type 2 e ISO 27001.

Enquanto isso, o AgentKit é ótimo para gerenciar vários agentes e manter registros claros. É uma boa escolha para desenvolvedores que constroem agentes com GPT-5 ou o4-mini.

Escolha o Pabbly para automação sem código acessível, escalável e segura com economia a longo prazo. Caso contrário, escolha o AgentKit para forte integração com a OpenAI.

Revisão do AgentKit da OpenAI: A Ferramenta Certa para Você?

Depois de passar tempo construindo com o AgentKit, ele atende ao seu objetivo: trazer tudo o que você precisa para construir, testar e implantar agentes de IA em um fluxo de trabalho suave. Eu gostei de como rapidamente eu pude transformar uma ideia em um protótipo funcional com o construtor visual e personalizar a lógica com o SDK.

No entanto, o AgentKit funciona melhor se você já está investido no ecossistema da OpenAI. Para mais flexibilidade e integrações, você pode querer considerar essas alternativas:

• N8N é o melhor para desenvolvedores e equipes que desejam flexibilidade de código aberto, controle total de backend e centenas de integrações de terceiros.
• Albato é o melhor para quem deseja automação de aplicativos sem código com configuração de arrastar e soltar fácil e sincronização em tempo real.
• Pabbly é o melhor para pequenas empresas ou marketers que procuram uma plataforma de automação acessível, com oferta de uma vez, com fluxos de trabalho ilimitados.

Obrigado por ler minha revisão do AgentKit da OpenAI! Eu espero que você tenha achado útil.

O AgentKit funciona em um sistema de créditos, então você pode escolher quantos créditos você quer comprar. Tente por si mesmo e veja como você gosta!