Обзор AgentKit от OpenAI: Правильный инструмент для вас?

Вы когда-нибудь хотели создать своего собственного помощника, основанного на ChatGPT? Одного, который действительно делает что-то для вас, а не просто отвечает текстом?

Опрос PwC 2025 года показал, что 79% старших руководителей говорят, что агенты ИИ уже используются в их компаниях. Но до недавнего времени создание этих агентов требовало использования нескольких инструментов, написания сложной логики бэкэнда и бесконечной отладки API.

Вот где появляется AgentKit от OpenAI. Это платформа, которая позволяет любому (разработчикам и непрограммистам) проектировать, тестировать и развертывать агенты ИИ быстро.

В этом обзоре AgentKit от OpenAI я обсужу плюсы и минусы, что это такое, для кого оно подходит, и его ключевые функции. Затем я покажу, как я использовал его для создания агента полетов, который создает маршруты и находит информацию о полетах.

Я закончу статью, сравнив AgentKit с моими тремя лучшими альтернативами (N8N, Albato и Pabbly). В конце вы узнаете, подходит ли оно вам!

Вердикт

AgentKit – это мощная платформа, которая позволяет любому проектировать и развертывать агенты ИИ, сохраняя при этом безопасность данных и управление. Однако потоки могут стать сложными; он работает только с моделями OpenAI, встраивание требует настройки бэкэнда, и продвинутые функции извлечения ограничены.

Плюсы и минусы

• Быстрое проектирование сложных потоков агентов с помощью drag-and-drop-канвы
• Объединяет проектирование, развертывание, тестирование и управление
• Гибкий для всех уровней навыков (разработчики могут программировать, а непрограммисты могут использовать визуальный интерфейс)
• Инструменты для сохранения безопасности, соответствия требованиям и управления данными
• Инструменты оптимизации для повышения точности и тонкой настройки моделей
• Используйте ChatKit, чтобы добавить брендированных чат-агентов в приложения

• Каждое решение требует узлов “если/иначе”, что делает потоки большими и сложными
• Поддерживает только модели OpenAI, и сама платформа не является открытым исходным кодом
• Встраивание агентов требует обработки API-ключей на бэкэнде
• Отсутствуют продвинутые инструменты извлечения

Что такое AgentKit от OpenAI?

AgentKit от OpenAI помогает разработчикам создавать и развертывать агенты ИИ быстро с помощью визуальных инструментов. Он объединяет все (проектирование, версионирование, настройку запросов и тестирование) в одну платформу, чтобы переместить агентов от прототипа к производству.

Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, назвал его “всем, что вам нужно для создания, развертывания и оптимизации потоков агентов с меньшим трением.

Проблема, которую решает AgentKit

Основная цель AgentKit – решить эту проблему: устранить фрагментированные инструменты и упростить потоки разработки агентов.

До инструментов, таких как AgentKit, вы использовали один инструмент для оркестровки, другой для подключения к вашим данным, третий для тестирования, и затем вам приходилось создавать свой собственный фронтенд с нуля. Однако этот подход не масштабируется. AgentKit решает эту проблему.

AgentKit и API ответов

AgentKit построен на основе API ответов OpenAI, который они выпустили в марте 2025 года. Если вы уже использовали его, у вас уже есть основа для работы.

Но даже если вы не касались этого, AgentKit делает все более доступным, поскольку он расположен поверх этой инфраструктуры.

AgentKit vs. ChatGPT

Но что делает “агент” khácным от простого использования ChatGPT? Я люблю думать об AgentKit как о “ChatGPT с руками”.

Регулярный ChatGPT отвечает вам текстом. Агент может фактически выполнять действия. Он может извлечь данные из вашего Google Drive, обновить вашу таблицу, отправить электронное письмо или выполнить любое другое задание, которое вы ему программировали. Это и есть прорыв.

Визуальный подход и гибкость кода

AgentKit не заставляет вас использовать только один способ построения. Некоторые люди любят визуальные интерфейсы с функцией drag-and-drop. Другие люди предпочитают написание реального кода.

AgentKit дает вам оба варианта, что редко. Agent Builder – это визуальная канва, которая проектирует потоки без кода. Но если вы хотите построить на Node, Python или TypeScript, вы можете сделать это тоже.

Визуальный подход мощный для сложных потоков из-за того, как все соединяется. Вы можете затем кодировать части, которые требуют больше настройки, если это необходимо.

Гибкость – это то, что делает AgentKit действительно полезным. AgentKit от OpenAI – это их попытка консолидировать фрагментированный ландшафт разработчиков в нечто, что действительно работает вместе гладко.

Кому подходит AgentKit?

Вот для кого подходит AgentKit:

• Разработчики могут использовать AgentKit для создания, тестирования и развертывания агентов ИИ на Python, TypeScript или Node.js.
• Инженерные команды могут использовать AgentKit для создания и управления многоагентными системами быстро.
• Менеджеры продуктов могут использовать AgentKit для установки поведения агентов, правил и координации с инженерами.
• Корпорации могут использовать AgentKit для управления доступом к данным, безопасностью и интеграциями инструментов как Google Drive и CRM.
• ИТ-команды могут использовать AgentKit для развертывания агентов в масштабе, добавления их в приложения с помощью ChatKit и мониторинга производительности с помощью Evals.
• Юридические команды могут использовать AgentKit для соблюдения правил и политики компании с помощью аудиторских журналов, версионирования и инструментов политики.
• Хоббиисты могут использовать AgentKit для создания агентов с помощью инструментов drag-and-drop и настройки их дальше с помощью SDK.

Ключевые функции AgentKit

Вот ключевые функции AgentKit:

• Agent Builder: Визуальная канва drag-and-drop для проектирования многоагентных потоков.
• Регистр соединителей: Центральная административная панель для управления соединениями с инструментами как Google Drive, Dropbox и CRM.
• ChatKit: Встраивание настраиваемых чат-агентов в приложения или веб-сайты.
• SDK агентов: Разработка на Python, TypeScript или Node.js для полного контроля над логикой агента.
• Evals: Инструменты для измерения производительности как оценка следов, наборы данных и автоматическая оптимизация запросов.
• Guardrails: Открытый слой безопасности для обнаружения PII и побега.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Настройка моделей как o4-mini и GPT-5 с помощью настраиваемых оценщиков.

Как использовать AgentKit

Вот как я использовал AgentKit от OpenAI для создания агента полетов, который создает маршруты и находит информацию о полетах:

1. Зарегистрируйтесь в Agent Builder
2. Добавьте метод оплаты
3. Купите кредиты
4. Доступ к Agent Builder
5. Создайте новый поток
6. Создайте узел классификатора
7. Выберите формат вывода
8. Добавьте свойства
9. Добавьте узел “если/иначе”
10. Добавьте узел агента полетов
11. Добавьте узел агента маршрута
12. Предварительный просмотр и тестирование
13. Создайте и загрузите виджет
14. Загрузите виджет
15. Разверните агент ИИ

Шаг 1: Зарегистрируйтесь в Agent Builder

Я начал с перехода на platform.openai.com/agent-builder и регистрации.

Шаг 2: Добавьте метод оплаты

Прежде чем начать, вам нужно добавить метод оплаты. Платформа работает на системе кредитов, где кредиты потребляются при использовании API.

Шаг 3: Купите кредиты

Вы можете выбрать, сколько кредитов вы хотите купить и по какой цене.

За всего 5 долларов вы получаете около 2 миллионов токенов вывода. Это более чем достаточно, чтобы начать, и я выбрал этот вариант.

Шаг 4: Доступ к Agent Builder

После покупки кредитов я был перенаправлен в раздел Обзор на OpenAI. Я выбрал “Проектирование” под “Создать с помощью AgentKit.”

Далее я выбрал “Открыть Agent Builder”.

Шаг 5: Создайте новый поток

OpenAI предложил мне шесть разных шаблонов потоков, которые я мог использовать:

1. Обогащение данных: Соберите данные, чтобы ответить на вопросы.
2. Помощник планирования: Создайте планы работы.
3. Служба поддержки клиентов: Обработайте вопросы клиентов с помощью настраиваемых политик.
4. Вопросы и ответы на структурированные данные: Задайте вопросы базам данных.
5. Сравнение документов: Сравните различия между загруженными документами.
6. Внутренний помощник знаний: Ответьте на вопросы сотрудников.

Хотя это были хорошие отправные точки, я решил начать с нуля, выбрав “Создать”.

Немедленно я был перенаправлен в новый поток с узлом начала, чтобы задать входные и состояние переменных, подключенных к модели агента. Каждый новый поток начинается с этих узлов.

В этом руководстве по AgentKit я покажу, как создать агента путешествий, который создает маршруты и находит информацию о полетах, вдохновленный Кристиной Хуанг из OpenAI.

Шаг 6: Создайте узел классификатора

Я создам два агента: агент маршрута и агент полетов. Это означало, что мне нужно превратить первый агент в классификатор, чтобы определить, является ли входящее сообщение о маршруте или полете.

Для этого я выбрал узел “Мой агент” и изменил его имя на “Классификатор”. Далее я дал ему инструкции с описанием:

“Вы – полезный помощник путешествий для классификации сообщений о маршруте или полете.”

Шаг 7: Выберите формат вывода

Далее я изменил формат вывода с текста на “JSON” и выбрал “Добавить схему”.

Шаг 8: Добавьте свойства

Это открыло новое окно, где я добавил свойство под названием “классификация” с двумя вариантами: “flight_info” и “itinerary”.

Шаг 9: Добавьте узел “если/иначе”

Далее я добавил узел “если/иначе”, чтобы ветвиться в зависимости от классификации. Я кликнул и потянул от узла классификации, чтобы создать новый узел, и выбрал узел “если/иначе” из левой панели.

Я выбрал узел и добавил “input.output_parsed.classification == “flight_info”” к “если”.

Шаг 10: Добавьте узел агента полетов

Из этого агента полетов я кликнул и потянул, чтобы добавить новый узел, и выбрал “Агент” из левой панели.

Я назвал его “Агент полетов” и дал ему следующие инструкции: “Вы – помощник путешествий. Рекомендуйте полет, чтобы добраться туда. Используйте коды аэропортов.”

Я также убедился, что дал ему “Веб-поиск” в качестве инструмента, чтобы получить самую актуальную информацию о полетах.

Шаг 11: Добавьте узел агента маршрута

Для агента маршрута я сделал то же самое: добавил узел “Агент” и подключил его к “Иначе”, назвал его “Агент маршрута” и дал ему следующие инструкции: “Вы – помощник путешествий. Создайте краткий маршрут.”

Шаг 12: Предварительный просмотр и тестирование

Чтобы предварительно просмотреть и протестировать то, что я создал (выбрав “Предварительный просмотр” в правом верхнем углу), мне нужно было проверить мою организацию. Предварительный просмотр позволяет мне отправлять сообщения в мой поток, чтобы выполнить задачи в интерфейсе, похожем на чат-бот (например, спросить, что я должен делать в определенном месте).

Шаг 13: Создайте и загрузите виджет

Чтобы сделать результаты более привлекательными и визуальными, я использовал Widget Builder. Я легко создал новый виджет, описав его или загрузив файл .widget.

Я решил описать свой виджет, поэтому дал ему следующее описание: “Разработайте виджет для отображения информации о полетах для путешествий из одного места в другое, включая детали полетов.”

Немедленно Widget Builder начал генерировать мой виджет. Это не заняло много времени, и прежде чем я знал это, я был представлен кодом вместе с предварительным просмотром виджета.

Я нажал “Загрузить” в правом верхнем углу, чтобы загрузить шаблон.

Шаг 14: Загрузите виджет

В моем потоке я выбрал узел “Агент полетов” и выбрал формат вывода “Виджет”, чтобы загрузить файл. Теперь, когда я предварительно просматриваю мой поток, будет отображена визуальная карта информации о полетах.

Шаг 15: Разверните агент ИИ

Как только я был доволен всем, я нажал “Опубликовать” в правом верхнем углу. Все, что мне нужно было сделать, – это назвать поток, чтобы развернуть агент ИИ.

Как только опубликовано, у меня был доступ к Agents SDK или ID потока, чтобы добавить его напрямую в мой продукт.

В целом, AgentKit сделал создание функционального агента путешествий из нуля простым. Хотя для этого требуется некоторое знание разработки, мне понравилось, как быстро я мог подключить агентов и даже разработать виджет, чтобы сделать опыт более интерактивным.

Три лучших альтернативы AgentKit

Вот лучшие альтернативы AgentKit, которые я пробовал и которые стоит рассмотреть:

N8N

Первая альтернатива AgentKit, которую я бы рекомендовал, – это N8N. Это главный конкурент AgentKit, предлагающий более 500 интеграций и сильные инструменты автоматизации потоков для построения многоступенчатых процессов.

N8N выделяется тем, что является открытым исходным кодом, тогда как AgentKit (как платформа) не является. N8N поддерживает многие сторонние приложения и модели (такие как OpenAI, Anthropic и самостоятельно размещенные LLM) для полной настройки бэкэнда. Он предлагает свободу от блокировки поставщика и поддерживает как фронтенд, так и бэкенд-автоматизацию.

Между тем, AgentKit тесно связан с OpenAI. Он предлагает отполированные чат-виджеты и инструменты оптимизации запросов, но поддерживает только модели OpenAI и имеет ограниченные внешние интеграции.

Для широкого спектра интеграций и открытого развертывания выберите N8N. Для элегантных чат-интерфейсов и гладкой интеграции OpenAI выберите AgentKit.

Прочитайте мой обзор N8N или посетите N8N!

Albato

Следующая альтернатива AgentKit, которую я бы рекомендовал, – это Albato. Это инструмент автоматизации без кода, который подключает более 1 000 приложений как Google Sheets, Slack, Shopify и HubSpot. Это означает, что вы можете автоматизировать потоки без программирования.

Albato выделяется правилами, основанными на автоматизации, которые подключают приложения для синхронизации данных, отправки уведомлений или обновления записей. Он предлагает простой интерфейс drag-and-drop, реальное синхронизирование (до каждой минуты на предприятии) и поддержку пользовательских API и вебхуков.

Между тем, AgentKit от OpenAI фокусируется на разработке агентов ИИ. Он предоставляет инструменты как Agent Builder, ChatKit и Agents SDK для создания агентов на основе LLM.

Выберите Albato для простой, экономически эффективной автоматизации приложений, которая проста в использовании. Для многоагентных потоков с помощью визуального строителя выберите AgentKit.

Pabbly

Последняя альтернатива AgentKit, которую я бы рекомендовал, – это Pabbly. Это доступная платформа автоматизации, которая подключается к более чем 1 000 приложениям и создает сложные потоки. Она идеальна для малого бизнеса и маркетологов.

Pabbly выделяется своей сделкой на всю жизнь, поэтому вы платите один раз и используете ее навсегда. Он также предлагает неограниченные задачи для потоков и безопасность уровня предприятия с сертификатами SOC2 Type 2 и ISO 27001.

Между тем, AgentKit отлично подходит для управления несколькими агентами и сохранения чистых записей. Он является хорошим выбором для разработчиков, строящих агентов с помощью GPT-5 или o4-mini.

Выберите Pabbly для доступной, масштабируемой и безопасной автоматизации без кода с долгосрочными сбережениями. В противном случае выберите AgentKit для сильной интеграции OpenAI.

Обзор AgentKit от OpenAI: Правильный инструмент для вас?

После того, как я провел время, строя с помощью AgentKit, он оправдал свою цель: объединил все, что нужно для создания, тестирования и развертывания агентов ИИ, в один гладкий поток. Мне понравилось, как быстро я мог превратить идею в рабочий прототип с помощью визуального строителя и настроить логику с помощью SDK.

Однако AgentKit работает лучше всего, если вы уже инвестируете в экосистему OpenAI. Для большей гибкости и интеграций вам может потребоваться рассмотреть эти альтернативы:

• N8N – лучший выбор для разработчиков и команд, которые хотят гибкость открытого исходного кода, полный контроль бэкэнда и сотни интеграций с третьими сторонами.
• Albato – лучший выбор для тех, кто хочет простую, экономически эффективную автоматизацию приложений без кода с реальным синхронизированием.
• Pabbly – лучший выбор для малого бизнеса или маркетологов, ищущих доступную платформу автоматизации с сделкой на всю жизнь и неограниченными потоками.

Спасибо за чтение моего обзора AgentKit от OpenAI! Надеюсь, он был полезен.

AgentKit работает на системе кредитов, поэтому вы можете выбрать, сколько кредитов вы хотите купить. Попробуйте его сами и посмотрите, как вам понравится!