Огляд AgentKit від OpenAI: Чи це кінець N8N?

Чи мріяли ви коли-небудь про створення свого власного асистента, що працює на основі ChatGPT? Одного, що насправді робить щось за вас, а не просто відповідає текстом?

Опитування PwC 2025 року виявило, що 79% старших виконавців кажуть, що агенти штучного інтелекту вже застосовуються в їхніх компаніях. Але до недавнього часу створення цих агентів вимагало використання кількох інструментів, написання складної логіки бекенду та безперервного налагодження API.

Саме тут вступає в дію AgentKit від OpenAI. Це платформа, яка дозволяє будь-кому (розробникам і не програмістам) швидко проектувати, тестувати та розгортати агенти штучного інтелекту.

У цьому огляді AgentKit від OpenAI я обговорюватиму переваги та недоліки, що таке AgentKit, для кого він найкращий, та його ключові функції. Потім я покажу, як я використав його для створення агента авіаперелетів, який створює маршрути та знаходить інформацію про польоти.

Я завершу статтю порівнянням AgentKit з моїми трьома альтернативами (N8N, Albato та Pabbly). До кінця ви будете знаєте, чи це правильний інструмент для вас!

Вердикт

AgentKit – потужна платформа, яка дозволяє будь-кому проектувати та розгортати агенти штучного інтелекту, зберігаючи дані в безпеці та під контролем. Однак робочі процеси можуть стати складними; він працює лише з моделями OpenAI, для впровадження агентів потрібно налаштування бекенду, а також обмежені функції відновлення.

Що таке AgentKit від OpenAI?

AgentKit від OpenAI допомагає розробникам швидко будувати та розгортати агенти штучного інтелекту за допомогою візуальних інструментів. Він об’єднує все (проектування, версіонування, налаштування запиту та тестування) в одну платформу для переходу агентів від прототипу до виробництва.

Сем Алтман, генеральний директор OpenAI, назвав його “усім, що вам потрібно для побудови, розгортання та оптимізації робочих процесів агентів з меншим тертям.

Проблема, яку вирішує AgentKit

Основна мета AgentKit – це вирішення цієї проблеми: ліквідація фрагментованих інструментів та спрощення робочих процесів розробки агентів.

До інструментів, таких як AgentKit, ви використовували один інструмент для оркестрування, інший для підключення до ваших даних, третій для тестування, а потім вам доводилося будувати власний фронтенд з нуля. Однак такий підхід не масштабується. AgentKit вирішує цю проблему.

AgentKit та API відповідей

AgentKit побудований на основі API відповідей OpenAI, який вони випустили у березні 2025 року. Якщо ви вже використовували його, у вас вже є база для роботи.

Але навіть якщо ви цього не робили, AgentKit робить все більш доступним, оскільки він розташовується на вершині цієї інфраструктури.

AgentKit проти ChatGPT

Але що робить “агент” іншим від простого використання ChatGPT? Я думаю про AgentKit як про “ChatGPT з руками”.

Звичайний ChatGPT відповідає вам текстом. Агент може фактично виконувати дії. Він може витягувати дані з вашого Google Drive, оновлювати вашу таблицю, відправляти електронну пошту або виконувати будь-яку іншу задачу, яку ви йому програмуєте. Це і є революцією.

Візуальний підхід та гнучкість коду

AgentKit не змушує вас вибирати лише один спосіб побудови. Деякі люди люблять візуальні інтерфейси з функцією перетягування. Інші люди віддають перевагу написанню фактичного коду.

AgentKit пропонує вам обидва варіанти, що є рідкісним. Agent Builder – це візуальна панель, яка проектує робочі процеси без коду. Але якщо ви хочете будувати на Node, Python або TypeScript, ви можете зробити це також.

Візуальний підхід є потужним для складних робочих процесів через те, як все пов’язано. Ви можете потім програмувати частини, які потребують більшої налаштування, якщо це потрібно.

Гнучкість робить AgentKit фактично корисним. AgentKit від OpenAI – це їхня спроба консолідувати фрагментований ландшафт розробників у щось, що насправді працює разом гладко.

Для кого найкращий AgentKit?

Ось для кого найкращий AgentKit:

• Розробники можуть використовувати AgentKit для побудови, тестування та розгортання агентів штучного інтелекту на Python, TypeScript або Node.js.
• Інженерні команди можуть використовувати AgentKit для побудови та управління системами багатократних агентів швидко.
• Менеджери продукту можуть використовувати AgentKit для встановлення поведінки агентів, правил та координації з інженерами.
• Корпорації можуть використовувати AgentKit для управління доступом до даних, безпеки та інтеграції інструментів типу Google Drive та CRM.
• Команди ІТ можуть використовувати AgentKit для розгортання агентів у великому масштабі, додавання їх до додатків за допомогою ChatKit та моніторингу продуктивності за допомогою Evals.
• Юридичні команди можуть використовувати AgentKit для дотримання правил та політики компанії за допомогою аудит-треків, версіонування та інструментів політики.
• Хобісти можуть використовувати AgentKit для побудови агентів за допомогою інструментів перетягування та налаштування їх за допомогою SDK.

Ключові функції AgentKit

Ось ключові функції AgentKit:

• Agent Builder: Візуальна панель перетягування для проектування робочих процесів багатократних агентів.
• Connector Registry: Центральна панель адміністрування для управління підключеннями до інструментів типу Google Drive, Dropbox (DBX ) та CRM.
• ChatKit: Вбудовуйте налаштовувані чат-агенти до додатків або веб-сайтів.
• Agents SDK: Розробка на Python, TypeScript або Node.js для повного контролю над логікою агентів.
• Evals: Інструменти для вимірювання продуктивності типу оцінювання слідів, наборів даних та автоматичної оптимізації запиту.
• Guardrails: Відкритий безпечний шар для виявлення особистих даних та втечі.
• Reinforcement Fine-Tuning (RFT): Налаштування моделей типу o4-mini та GPT-5 з налаштованими оцінювачами.

Як використовувати AgentKit

Ось як я використав AgentKit від OpenAI для створення агента авіаперелетів, який створює маршрути та знаходить інформацію про польоти:

1. Зареєструйтесь у.Builder Agent
2. Додайте метод оплати
3. Купіть кредити
4. Доступ до.Builder Agent
5. Створіть новий робочий процес
6. Створіть вузол класифікатора
7. Виберіть формат виводу
8. Додайте властивості
9. Додайте вузол “якщо/то”
10. Додайте вузол агента авіаперелетів
11. Додайте вузол агента маршруту
12. Перегляньте та протестируйте
13. Створіть та завантажте віджет
14. Завантажте віджет
15. Розгорніть агент штучного інтелекту

Крок 1: Зареєструйтесь у.Builder Agent

Я почав з переходу за адресою platform.openai.com/agent-builder та реєстрації.

Крок 2: Додайте метод оплати

Перед початком роботи вам потрібно додати метод оплати. Платформа працює на основі кредитної системи, де кредити витрачаються під час використання API.

Крок 3: Купіть кредити

Ви можете вибрати, скільки кредитів вам потрібно за яку ціну.

За лише $5 ви отримуєте близько 2 мільйонів токенів виводу. Це більше ніж достатньо, щоб почати, і це варіант, який я вибрав.

Крок 4: Доступ до.Builder Agent

Після покупки кредитів мене перевели до розділу Overview на OpenAI. Я вибрав “Дизайн” під “Будуйте з AgentKit.”

Далі я вибрав “Відкрити.Builder Agent”.

Крок 5: Створіть новий робочий процес

OpenAI запропонував мені шість різних шаблонів робочих процесів, які я міг використовувати:

1. Багаття даних: Зберіть дані для відповідей на запитання.
2. Допоміжник планування: Створіть плани роботи.
3. Сервіс 客戶: Обробіть запитання клієнтів з налаштованими політиками.
4. Структуровані дані Q/A: Задавайте запитання до баз даних.
5. Порівняння документів: Порівняйте відмінності між завантаженими документами.
6. Помічник внутрішньої інформації: Відповідає на запитання працівників.

Хоча ці шаблони були хорошими точками відліку, я вирішив почати з нуля, вибравши “Створіть”.

Крок 6: Створіть вузол класифікатора

Я створив два агенти: агент маршруту та агент авіаперелетів. Це означало, що мені потрібно перетворити перший агент у класифікатор для визначення того, чи вхідне повідомлення стосується маршруту чи польоту.

Для цього я вибрав вузол “Мій агент” та змінив його назву на “Класифікатор”. Далі я дав йому інструкції з описом:

“Ви є корисним помічником з класифікації, чи повідомлення стосується маршруту чи польоту.”

Крок 7: Виберіть формат виводу

Далі я змінив формат виводу з тексту на “JSON” та вибрав “Додати схему”.

Крок 8: Додайте властивості

Це відкрило нове вікно, де я додав властивість під назвою “класифікація” з двома варіантами: “інформація про польот” та “маршрут”.

Крок 9: Додайте вузол “якщо/то”

Далі я додав вузол “якщо/то”, щоб розгалужити за класифікацією. Я клікнув та перетягнув з вузла класифікації, щоб створити новий вузол, та вибрав вузол “якщо/то” з лівої панелі.

Я вибрав вузол та додав “вхід.вивід_парсований.класифікація == “інформація про польот”” до “якщо”.

Крок 10: Додайте вузол агента авіаперелетів

Від цього вузла агента авіаперелетів я клікнув та перетягнув, щоб додати ще один новий вузол, та вибрав “Агент” з лівої панелі.

Я назвав його “Агент авіаперелетів” та дав йому наступні інструкції: “Ви є помічником з подорожей. Рекомендуйте рейс для польоту. Використовуйте коди аеропортів.”

Я також забезпечив йому “Веб-пошук” як інструмент для отримання найбільш актуальної інформації про польоти.

Крок 11: Додайте вузол агента маршруту

Для вузла агента маршруту я зробив те саме: додав вузол “Агент” та підключив його до “іншого”, назвав його “Агент маршруту” та дав йому наступні інструкції: “Ви є помічником з подорожей. Будуйте конденсований маршрут”.

Крок 12: Перегляньте та протестируйте

Для перегляду та тестування того, що я створив (вибравши “Переглянути” у верхньому правому куті), мені потрібно було підтвердити свою організацію. Перегляд дозволяє мені надсилати повідомлення до моєї робочої схеми для виконання завдань у інтерфейсі чат-бота (наприклад, запитання про те, що мені робити в певному місці).

Крок 13: Створіть та завантажте віджет

Для того, щоб зробити результати більш привабливими та візуальними, я використав Widget Builder. Я легко створив новий віджет, надавши йому опис або завантаживши файл .widget.

Я вирішив описати свій віджет, тому дав йому наступний опис: “Проектуйте віджет для відображення інформації про польоти для подорожей з одного місця в інше, включаючи деталі польоту.”

Відразу ж Widget Builder почав генерувати мій віджет. Це не зайняло багато часу, і до того, як я зрозумів, мені було представлено код разом з попереднім переглядом віджета.

Я натиснув “Завантажити” у верхньому правому куті, щоб завантажити шаблон.

Крок 14: Завантажте віджет

У моєму робочому процесі я вибрав вузол “Агент авіаперелетів” та вибрав формат виводу “Віджет”, щоб завантажити файл. Тепер, коли я переглядаю свій робочий процес, буде відображатися візуальна карта інформації про польоти.

Крок 15: Розгорніть агент штучного інтелекту

Як тільки я був задоволений усім, я натиснув “Публікувати” у верхньому правому куті. Все, що мені потрібно було зробити, – це назвати робочий процес, щоб розгорнути агент штучного інтелекту.

Як тільки опубліковано, у мене з’явився доступ до Agents SDK або ID робочого процесу для прямого додавання до моєї продукції.

Загалом, AgentKit зробив створення функціонального агента авіаперелетів з нуля досить простим. Хоча для цього потрібно деяке знання розробки, мені сподобалося, як швидко я міг підключити агентів та навіть проектувати віджет, щоб зробити досвід більш інтерактивним.

Три кращі альтернативи AgentKit

Ось кращі альтернативи AgentKit, які я спробував і які варто розглянути:

N8N

Перша альтернатива AgentKit, яку я рекомендую, – це N8N. Це найбільший конкурент AgentKit, який пропонує понад 500 інтеграцій та потужні інструменти автоматизації робочих процесів для побудови багатокрокових процесів.

N8N виділяється тим, що є відкритим вихідним кодом, тоді як платформа AgentKit не є відкритою. N8N підтримує багато сторонніх додатків та моделей (таких як OpenAI, Anthropic та самостійні LLM) для повної налаштування бекенду. Він пропонує свободу від блокування постачальника та підтримує як фронтенд, так і бекенд-автоматизацію.

Тим часом AgentKit тісно пов’язаний з OpenAI. Він пропонує відполіровані чат-віджети та інструменти оптимізації запиту, але підтримує лише моделі OpenAI та має обмежені зовнішні інтеграції.

Для широкого спектра інтеграцій та відкритого розгортання виберіть N8N. Для елегантних чат-інтерфейсів та гладкої інтеграції з OpenAI виберіть AgentKit.

Прочитайте мій огляд N8N або відвідайте N8N!

Albato

Наступна альтернатива AgentKit, яку я рекомендую, – це Albato. Це інструмент автоматизації без коду, який підключає понад 1 000 додатків типу Google Sheets, Slack, Shopify (SHOP ) та HubSpot. Це означає, що ви можете автоматизувати робочі процеси без програмування.

Albato виділяється правилами автоматизації, які підключають додатки для синхронізації даних, відправлення сповіщень або оновлення записів. Він пропонує легкий візуальний будівельник, синхронізацію в режимі реального часу (до кожної хвилини на рівні підприємства) та підтримку потокових API та вебхуків.

Тим часом AgentKit від OpenAI зосереджується на розробці агентів штучного інтелекту. Він пропонує інструменти типу Agent Builder, ChatKit та Agents SDK для побудови агентів на основі LLM.

Виберіть Albato для простої, дешевої автоматизації додатків, яка легка у використанні. Для багатократних робочих процесів агентів за допомогою візуального будівельника виберіть AgentKit.

Pabbly

Остання альтернатива AgentKit, яку я рекомендую, – це Pabbly. Це доступна платформа автоматизації, яка підключається до понад 1 000 додатків та створює складні робочі процеси. Це добре підходить для малого бізнесу та маркетологів.

Pabbly виділяється своїм довічним договором, тобто ви платите один раз і використовуєте його назавжди. Він також пропонує необмежені завдання для робочих процесів та безпеку рівня підприємства з сертифікаціями SOC2 Type 2 та ISO 27001.

Тим часом AgentKit добре підходить для управління багатократними агентами та збереження чистих записів. Це хороший вибір для розробників, які будують агентів з GPT-5 або o4-mini.

Виберіть Pabbly для доступної, масштабованої та безпечної автоматизації без коду з довгостроковими економіями. В іншому випадку виберіть AgentKit для сильної інтеграції з OpenAI.

Огляд AgentKit від OpenAI: Правильний інструмент для вас?

Після того, як я провів час, будуючи з AgentKit, він виправдав свою мету: об’єднав усе, що потрібно для побудови, тестування та розгортання агентів штучного інтелекту, у одну гладку робочу схему. Мені сподобалося, як швидко я міг перетворити ідею у робочий прототип за допомогою візуального будівельника та налаштувати логіку за допомогою SDK.

Однак AgentKit працює найкраще, якщо ви вже інвестуєте в екосистему OpenAI. Для більшої гнучкості та інтеграцій вам може бути варто розглянути ці альтернативи:

• N8N – найкращий для розробників та команд, які хочуть відкриту гнучкість, повний контроль бекенду та сотні інтеграцій третіх сторін.
• Albato – найкращий для тих, хто хоче автоматизацію додатків без коду з легким перетягуванням та налаштуванням у режимі реального часу.
• Pabbly – найкращий для малого бізнесу або маркетологів, які шукають доступну платформу автоматизації з довічним договором та необмеженими робочими процесами.

Дякую за прочитання мого огляду AgentKit від OpenAI! Сподіваюся, вам це було корисно.

AgentKit працює на основі кредитної системи, тому ви можете вибрати, скільки кредитів ви хочете купити. Спробуйте самі та побачите, як вам це сподобається!