AgentKit av OpenAI-recension: Är det här slutet för N8N?

Har du någonsin önskat att du kunde bygga din egen ChatGPT-aktiverad assistent? En som faktiskt gör saker åt dig istället för att bara svara med text?

PwC:s undersökning från 2025 fann att 79% av seniora chefer säger att AI-agenter redan används i deras företag. Men tills nyligen krävde byggandet av dessa agenter hantering av flera verktyg, skrivning av komplex bakändelogik och oändlig felsökning av API:er.

Där kommer AgentKit av OpenAI in. Det är en allt-i-ett-plattform som låter vem som helst (utvecklare och icke-utvecklare lika) designa, testa och distribuera AI-agenter snabbt.

I den här AgentKit av OpenAI-recensionen kommer jag att diskutera fördelar och nackdelar, vad det är, vem det är bäst för och dess nyckelfunktioner. Sedan kommer jag att visa hur jag använde det för att skapa en flygagent som skapar reseplaner och hittar flyginformation.

Jag kommer att avsluta artikeln med att jämföra AgentKit med mina tre bästa alternativ (N8N, Albato och Pabbly). I slutet kommer du att veta om det är rätt för dig!

Sammanfattning

AgentKit är en kraftfull plattform som låter vem som helst designa och distribuera AI-agenter medan data hålls säkra och hanteras. Men arbetsflöden kan bli komplexa; det fungerar bara med OpenAI-modeller, inbäddning kräver bakändekonfiguration och avancerade återställningsfunktioner är begränsade.

Vad är AgentKit av OpenAI?

AgentKit av OpenAI hjälper utvecklare att bygga och distribuera AI-agenter snabbt med visuella verktyg. Det sammanför allt (design, versionering, promptjustering och testning) i en plattform för att flytta agenter från prototyp till produktion.

Sam Altman, VD för OpenAI, kallade det “allt du behöver för att bygga, distribuera och optimera agentarbetsflöden med mycket mindre friktion.

Problemet som AgentKit löser

Det primära målet med AgentKit är att lösa detta problem: eliminera fragmenterade verktyg och förenkla agentutvecklingsarbetsflöden.

Innan verktyg som AgentKit använde du ett verktyg för orkestrering, ett annat för anslutning till dina data, ett tredje för testning och sedan var du tvungen att bygga din egen frontend från scratch. Men den tillvägagångssättet fungerar inte i skala. AgentKit löser det här problemet.

AgentKit och Responses API

AgentKit är byggt ovanpå OpenAI:s Responses API, som de släppte i mars 2025. Om du har använt det tidigare har du redan en grund att arbeta med.

Men även om du inte har använt det tidigare gör AgentKit allt mer tillgängligt eftersom det sitter ovanpå den infrastrukturen.

AgentKit vs. ChatGPT

Men vad gör en “agent” annorlunda än att bara använda ChatGPT? Jag tycker om att tänka på AgentKit som “ChatGPT med händer.”

Vanlig ChatGPT svarar på dig med text. En agent kan faktiskt utföra åtgärder. Den kan hämta data från din Google Drive, uppdatera din kalkylblad, skicka ett e-postmeddelande eller utföra någon annan uppgift du programmerar den att göra. Det är det som är avgörande.

Visuell först-ansats och kod-först-flexibilitet

AgentKit tvingar dig inte att välja enbart en metod för att bygga. Vissa människor älskar visuella gränssnitt med dra-och-släpp-funktioner. Andra föredrar att skriva faktisk kod.

AgentKit ger dig båda alternativen, vilket är ovanligt. Agent Builder är en visuell kanva som designar arbetsflöden utan kod. Men om du vill bygga i Node, Python eller TypeScript kan du göra det också.

Den visuella metoden är kraftfull för komplexa arbetsflöden på grund av hur allt hänger samman. Du kan sedan koda de delar som behöver mer anpassning om det behövs.

Flexibiliteten är det som gör AgentKit användbart. OpenAI:s AgentKit är deras försök att konsolidera en fragmenterad utvecklarlandskap till något som faktiskt fungerar tillsammans smidigt.

Vem är AgentKit bäst för?

Här är vem AgentKit är bäst för:

• Utvecklare kan använda AgentKit för att bygga, testa och distribuera AI-agenter i Python, TypeScript eller Node.js.
• Utvecklingsteam kan använda AgentKit för att bygga och hantera multiagent-system snabbt.
• Produktchefer kan använda AgentKit för att ange agentbeteende, regler och samordna med utvecklare.
• Företag kan använda AgentKit för att hantera dataåtkomst, säkerhet och verktygsintegrationer som Google Drive och CRM.
• IT-team kan använda AgentKit för att distribuera agenter i skala, lägga till dem i appar med ChatKit och övervaka prestanda med Evals.
• Juridiska team kan använda AgentKit för att hålla sig regelefterlevande med regler och företagspolicys med hjälp av granskningslogg, versionering och policysverktyg.
• Hobbyister kan använda AgentKit för att bygga agenter med dra-och-släpp-verktyg och anpassa dem ytterligare med hjälp av SDK.

AgentKits nyckelfunktioner

Här är AgentKits nyckelfunktioner:

• Agent Builder: En visuell dra-och-släpp-kanva för att designa multiagent-arbetsflöden.
• Connector Registry: En central administrationspanel för att hantera anslutningar till verktyg som Google Drive, Dropbox (DBX ) och CRM.
• ChatKit: Infoga anpassningsbara chattbaserade agenter i appar eller webbplatser.
• Agents SDK: Utveckling i Python, TypeScript eller Node.js för full kontroll över agentlogik.
• Evals: Verktyg för att mäta prestanda som spårningsbetyg, datamängder och automatiserad promptoptimering.
• Guardrails: En öppen källkods-säkerhetslager för att upptäcka PII och jailbreaks.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Anpassa modeller som o4-mini och GPT-5 med anpassade graderare.

Hur man använder AgentKit

Här är hur jag använde AgentKit av OpenAI för att skapa en flygagent som skapar reseplaner och hittar flyginformation:

1. Registrera dig för Agent Builder
2. Lägg till en betalningsmetod
3. Köp krediter
4. Åtkomst till Agent Builder
5. Skapa ett nytt arbetsflöde
6. Skapa en klassificeringsnod
7. Välj utdataformat
8. Lägg till egenskaper
9. Lägg till en “if/else”-nod
10. Lägg till en flygagentnod
11. Lägg till en reseplaneringsagentnod
12. Förhandsgranska och testa
13. Skapa och ladda ner en widget
14. Ladda upp widgeten
15. Distribuera AI-agenten

Steg 1: Registrera dig för Agent Builder

Jag började med att gå till platform.openai.com/agent-builder och registrera mig.

Steg 2: Lägg till en betalningsmetod

Innan jag började behövde jag lägga till en betalningsmetod. Plattformen fungerar på ett kreditsystem, där krediter förbrukas när API:t används.

Steg 3: Köp krediter

Jag kunde välja hur många krediter jag ville ha och till vilken kostnad.

För bara 5 dollar fick jag cirka 2 miljoner utdatatoken. Det var mer än tillräckligt för att komma igång, och det alternativ jag valde.

Steg 4: Åtkomst till Agent Builder

Efter att jag betalat för mina krediter togs jag till Översiktsavsnittet på OpenAI. Jag valde “Design” under “Bygg med AgentKit.”

Sedan valde jag “Öppna Agent Builder.”

Steg 5: Skapa ett nytt arbetsflöde

OpenAI presenterade sex olika arbetsflödesmallar som jag kunde använda:

1. Databerikning: Samla in data för att besvara frågor.
2. Planeringshjälp: Skapa arbetsplaner.
3. Kundtjänst: Hantera kundfrågor med anpassade policys.
4. Strukturerad data Q/A: Ställ frågor till databaser.
5. Dokumentjämförelse: Jämför skillnader mellan uppladdade dokument.
6. Intern kunskapsassistent: Svara på anställdas frågor.

Medan dessa var bra utgångspunkter beslutade jag mig för att börja från scratch genom att välja “Skapa.”

Omedelbart togs jag till ett nytt arbetsflöde med en Start-nod för att ange indata- och tillståndsvariabler som är anslutna till en agentmodell. Varje nytt arbetsflöde börjar med dessa noder.

I den här AgentKit-guiden kommer jag att visa hur man bygger en reseagent som skapar reseplaner och hittar flyginformation, inspirerad av Christina Huangs exempel från OpenAI.

Steg 6: Skapa en klassificeringsnod

Jag kommer att skapa två agenter: en reseplaneringsagent och en flygagent. Det betydde att jag var tvungen att förvandla den första agenten till en klassificerare för att avgöra om det inkommande meddelandet handlar om en reseplanering eller en flyg.

För att göra detta valde jag “Min agent”-noden och ändrade namnet till “Klassificerare”. Sedan gav jag den instruktioner med en beskrivning:

“Du är en hjälpsam reseassistent för att klassificera om ett meddelande handlar om en reseplanering eller en flyg.”

Steg 7: Välj utdataformat

Sedan ändrade jag utdataformatet från text till “JSON” och valde “Lägg till schema.”

Steg 8: Lägg till egenskaper

Detta öppnade ett nytt fönster, där jag lade till en egenskap som heter “klassificering” med två alternativ: “flyginfo” och “reseplanering”.

Steg 9: Lägg till en “if/else”-nod

Sedan lade jag till en “if/else”-nod för att förgrena baserat på klassificeringen. Jag klickade och drog från klassificeringsnoden för att skapa en ny nod och valde “if/else”-noden från den vänstra panelen.

Jag valde noden och lade till “input.output_parsed.classification == “flyginfo”” till “Om”.

Steg 10: Lägg till en flygagentnod

Från den flygagenten klickade och drog jag för att lägga till en ny nod och valde “Agent” från den vänstra panelen.

Jag namngav den “Flygagent” och gav den följande instruktioner: “Du är en reseassistent. Rekommendera en flygning. Använd flygplatskoder.”

Jag såg också till att ge den “Webbsökning” som ett verktyg för att få den senaste informationen om flygningar.

Steg 11: Lägg till en reseplaneringsagentnod

För reseplaneringsagenten gjorde jag samma sak: lade till en agentnod och anslöt den till “Annars”, namngav den “Reseplaneringsagent” och gav den följande instruktioner: “Du är en reseassistent. Bygg en sammanfattad reseplanering.”

Steg 12: Förhandsgranska och testa

För att förhandsgranska och testa vad jag skapat (genom att välja “Förhandsgranska” uppe till höger) var jag tvungen att verifiera min organisation. Förhandsgranskningen tillåter mig att skicka meddelanden till mitt arbetsflöde för att slutföra uppgifter i ett chattrobotliknande gränssnitt (som att fråga vad jag ska göra på en viss plats, i det här fallet).

Steg 13: Skapa och ladda ner en widget

För att göra resultaten mer engagerande och visuella använde jag Widget Builder. Jag skapade enkelt en ny widget genom att beskriva den eller ladda upp en .widget-fil.

Jag beslutade mig för att beskriva min widget, så jag gav den följande beskrivning: “Designa en widget för att visa flyginformation för resor från en plats till en annan, inklusive flyginformation.”

Omedelbart började Widget Builder generera min widget. Det tog inte lång tid, och innan jag visste ordet av var jag presenterad med koden tillsammans med en förhandsgranskning av widgeten.

Jag tryckte på “Ladda ner” uppe till höger för att ladda ner mallen.

Steg 14: Ladda upp widgeten

I mitt arbetsflöde valde jag “Flygagent”-noden och valde “Widget” som utdataformat för att ladda upp filen. Nu, när jag förhandsgranskar mitt arbetsflöde, visas en visuell flyginformationskort.

Steg 15: Distribuera AI-agenten

När jag var nöjd med allt tryckte jag på “Publicera” uppe till höger. Allt jag behövde göra var att namnge arbetsflödet för att distribuera AI-agenten.

När det var publicerat hade jag tillgång till Agents SDK eller arbetsflödes-ID för att lägga till det direkt i min produkt.

Sammanfattningsvis gjorde AgentKit det lätt att bygga en fungerande reseagent från scratch. Jag gillade hur snabbt jag kunde vända en idé till en fungerande prototyp med den visuella byggaren och anpassa logik med SDK.

De tre bästa alternativen till AgentKit

Här är de bästa AgentKit-alternativen som jag har provat och som är värda att överväga:

N8N

Det första AgentKit-alternativet som jag rekommenderar är N8N. Det är AgentKits största konkurrent, som erbjuder över 500 integrationer och starka arbetsflödesautomatiseringsverktyg för att bygga multi-stegsprocesser.

N8N sticker ut för att vara öppen källkod, medan AgentKit (som plattform) inte är det. N8N stöder många tredjepartsappar och modeller (såsom OpenAI, Anthropic och självvärd LLM:er) för fullständig bakändekontroll. Det erbjuder frihet från leverantörsbunden och stöder både frontend- och backend-automatisering.

Medan AgentKit är tätt länkat till OpenAI. Det erbjuder polerade chattwidgetar och promptoptimeringsverktyg, men stöder endast OpenAI-modeller och har begränsade externa integrationer.

För en stor mängd integrationer och öppen distribution, välj N8N. För snygga chattgränssnitt och smidig OpenAI-integration, välj AgentKit.

Läs min N8N-recension eller besök N8N!

Albato

Det nästa AgentKit-alternativet som jag rekommenderar är Albato. Det är ett icke-kod-automatiseringsverktyg som ansluter över 1 000 appar som Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) och HubSpot. Det betyder att du kan automatisera arbetsflöden utan att koda.

Albato sticker ut med sin regelbaserade automatisering som ansluter appar för att synkronisera data, skicka aviseringar eller uppdatera poster. Det erbjuder en enkel dra-och-släpp-byggare, realtidsynkronisering (upp till varje minut på Enterprise) och stöd för anpassade API:er och webhooks.

Medan AgentKit av OpenAI fokuserar på AI-agentutveckling. Det tillhandahåller verktyg som Agent Builder, ChatKit och Agents SDK för att bygga LLM-aktiverade agenter.

Välj Albato för enkel, högvolymapp-automatisering som är lätt och kostnadseffektiv. För multiagent-arbetsflöden med en visuell byggare, välj AgentKit.

Pabbly

Det sista AgentKit-alternativet som jag rekommenderar är Pabbly. Det är en prisvärd automatiseringsplattform som ansluter till 1 000+ appar och skapar komplexa arbetsflöden. Det är bra för småföretag och marknadsförare.

Pabbly sticker ut med sin livstidsaffär, så du betalar en gång och använder det för alltid. Det erbjuder också obegränsade uppgifter för arbetsflöden och företagsklassad säkerhet med SOC2 Type 2- och ISO 27001-certifieringar.

Medan AgentKit är bra på att hantera flera agenter och hålla tydliga register. Det är ett bra val för utvecklare som bygger agenter med GPT-5 eller o4-mini.

Välj Pabbly för prisvärd, skalbar och säker icke-kod-automatisering med långsiktiga besparingar. Annars välj AgentKit för stark OpenAI-integration.

AgentKit av OpenAI-recension: Rätt verktyg för dig?

Efter att ha tillbringat tid med att bygga med AgentKit levererar det på sitt mål: att sammanföra allt du behöver för att bygga, testa och distribuera AI-agenter i en smidig arbetsflöde. Jag gillade hur snabbt jag kunde vända en idé till en fungerande prototyp med den visuella byggaren och anpassa logik med SDK.

Men AgentKit fungerar bäst om du redan är investerad i OpenAI-ekosystemet. För mer flexibilitet och integrationer kan du vilja överväga dessa alternativ:

• N8N är bäst för utvecklare och team som vill ha öppen källkods-flexibilitet, fullständig bakändekontroll och hundratals tredjepartsintegrationer.
• Albato är bäst för de som vill ha icke-kod-app-automatisering med enkel dra-och-släpp-konfiguration och realtidsynkronisering.
• Pabbly är bäst för småföretag eller marknadsförare som letar efter en prisvärd, livstidsaffärs-automatiseringsplattform med obegränsade arbetsflöden.

Tack för att du läste min AgentKit av OpenAI-recension! Jag hoppas att du hittade den hjälpsam.

AgentKit fungerar på ett kreditsystem, så du kan välja hur många krediter du vill köpa. Prova det själv och se hur du gillar det!