AgentKit 由 OpenAI 提供的评论：这是 N8N 的终结吗？

您是否曾经希望能够构建自己的 ChatGPT 功能的助手？一个可以真正为您执行操作，而不仅仅是用文本回复的助手?

普华永道 2025 年的调查 发现，79% 的高级主管表示他们的公司已经在采用 AI 代理。但直到最近，构建这些代理需要同时处理多个工具，编写复杂的后端逻辑，并不断调试 API。

这就是 AgentKit 由 OpenAI 提供 的用途。它是一个全面的平台，允许任何人（开发人员和 非编码人员）快速设计、测试和部署 AI 代理。

在这篇 AgentKit 由 OpenAI 提供的评论 中，我将讨论其优缺点、它是什么、谁是其最佳用户，以及其主要功能。然后，我将展示如何使用它来创建一个航班代理，创建行程并查找航班信息。

我将通过比较 AgentKit 与我最喜欢的三个替代品（N8N、Albato 和 Pabbly）来完成这篇文章。到最后，您将知道它是否适合您！

结论

AgentKit 是一个功能强大的平台，允许任何人设计和部署 AI 代理，同时 保持数据安全 和管理。然而，工作流可以变得复杂；它只适用于 OpenAI 模型，嵌入需要后端设置，并且高级检索功能有限。

优缺点

• 使用拖放画布快速设计复杂的代理工作流
• 将设计、部署、测试和管理结合在一起
• 适合所有技能水平（开发人员可以编码，非编码人员可以使用视觉界面）
• 工具用于保持数据安全、合规和良好管理
• 优化工具用于提高准确性和微调模型
• 使用 ChatKit 将品牌聊天代理添加到应用程序中

• 每个决策都需要“if/else”节点，使工作流变得大且复杂
• 仅支持 OpenAI 模型，平台本身不是开源的
• 嵌入代理需要后端处理 API 密钥
• 缺乏高级检索工具

什么是 AgentKit 由 OpenAI 提供的功能?

AgentKit 由 OpenAI 提供 帮助开发人员使用视觉工具快速构建和部署 AI 代理。它将所有内容（设计、版本控制、提示调优 和测试）整合到一个平台中，以便将代理从原型转移到生产环境。

Sam Altman，OpenAI 的 CEO，将其称为“构建、部署和优化代理工作流所需的一切，且具有更少的阻力。

AgentKit 解决的问题

AgentKit 的主要目标是解决以下问题：消除碎片化的工具并简化代理开发工作流。

在 AgentKit 之前，您需要使用一个工具进行编排，另一个工具连接到您的数据，第三个工具进行测试，然后您需要从头开始构建自己的前端。然而，这种方法不具备可扩展性。AgentKit 解决了这个问题。

AgentKit 和响应 API

AgentKit 是建立在 OpenAI 的响应 API 之上的，该 API 于 2025 年 3 月 发布。如果您已经使用过它，您已经有了基础可以继续使用。

但是，即使您没有接触过它，AgentKit 也使一切变得更加容易，因为它建立在该基础设施之上。

AgentKit 与 ChatGPT

但是，什么使得“代理”与仅使用 ChatGPT 有所不同？我喜欢把 AgentKit 想象成“具有行动能力的 ChatGPT”。

普通的 ChatGPT 会用文本回复您。一个代理可以执行操作。它可以从您的 Google Drive 中提取数据，更新您的电子表格，发送电子邮件，或执行任何您编程它执行的任务。这是游戏规则的改变者。

视觉优先方法和代码优先灵活性

AgentKit 不会强迫您只有一种构建方式。有些人喜欢具有拖放功能的视觉界面。其他人更喜欢 编写实际代码。

AgentKit 提供了两种选择，这是罕见的。Agent Builder 是一个视觉画布，用于设计无需编码的工作流。但是，如果您想使用 Node、Python 或 TypeScript 构建，您也可以这样做。

视觉方法对于复杂的工作流来说很强大，因为它可以连接所有内容。然后，如果需要，您可以为需要更多自定义的部分编写代码。

灵活性使得 AgentKit真正有用。OpenAI 的 AgentKit 是将分散的开发人员景观整合成一个真正协同工作的平台的尝试。

谁是 AgentKit 的最佳用户?

以下是 AgentKit 的最佳用户：

• 开发人员可以使用 AgentKit 构建、测试和部署 AI 代理，使用 Python、TypeScript 或 Node.js。
• 工程团队可以使用 AgentKit 快速构建和管理多代理系统。
• 产品经理可以使用 AgentKit 设置代理行为、规则和与工程师协调。
• 企业可以使用 AgentKit 管理数据访问、安全性和 工具集成，例如 Google Drive 和 CRM。
• IT 团队可以使用 AgentKit 大规模部署代理，使用 ChatKit 将其添加到应用程序中，并使用 Evals 监控性能。
• 法律团队可以使用 AgentKit 通过审计跟踪、版本控制和政策工具保持合规性。
• 爱好者可以使用 AgentKit 构建具有拖放工具的代理，并使用 SDK 进一步自定义。

AgentKit 的主要功能

以下是 AgentKit 的主要功能：

• 代理构建器：一个用于设计 多代理工作流 的视觉拖放画布。
• 连接器注册表：一个用于管理连接到 Google Drive、Dropbox (DBX ) 和 CRM 等工具的中央管理面板。
• ChatKit：将可自定义的聊天式代理嵌入到应用程序或网站中。
• 代理 SDK：使用 Python、TypeScript 或 Node.js 进行开发，以获得对代理逻辑的完全控制。
• Evals：用于衡量性能的工具，例如跟踪评分、数据集和自动提示优化。
• 防护栏：一个开源安全层，用于检测 PII 和越狱。
• 强化微调（RFT）：使用自定义评分器自定义模型，例如 o4-mini 和 GPT-5。

如何使用 AgentKit

以下是如何使用 AgentKit 由 OpenAI 提供 创建一个航班代理，创建行程并查找航班信息：

1. 注册代理构建器
2. 添加付款方式
3. 购买积分
4. 访问代理构建器
5. 创建新工作流
6. 创建分类器节点
7. 选择输出格式
8. 添加属性
9. 添加“if/else”节点
10. 添加航班代理节点
11. 添加行程代理节点
12. 预览和测试
13. 创建和下载小部件
14. 上传小部件
15. 部署 AI 代理

步骤 1：注册代理构建器

我首先访问 platform.openai.com/agent-builder 并注册。

步骤 2：添加付款方式

开始之前，您需要添加付款方式。该平台使用积分系统，API 使用时会消耗积分。

步骤 3：购买积分

您可以选择购买多少积分以及花费多少钱。

只需 5 美元，我就可以获得大约 200 万个输出令牌。这已经足够让我开始使用了，我选择了这个选项。

步骤 4：访问代理构建器

购买积分后，我被带到了 OpenAI 的概述部分。我选择了“设计”下的“使用 AgentKit 构建”。

接下来，我选择了“打开 Agent Builder”。

步骤 5：创建新工作流

OpenAI 提供了六个不同的工作流模板供我使用：

1. 数据丰富：收集数据以回答问题。
2. 计划助手：创建工作计划。
3. 客户服务：使用自定义策略处理 客户问题。
4. 结构化数据 Q/A：向数据库提问。
5. 文档比较：比较上传文档之间的差异。
6. 内部知识助手：响应员工问题。

虽然这些都是很好的起点，但我决定从头开始，选择“创建”。

我立即被带到了一个新工作流中，包含一个开始节点，用于设置输入和状态变量，连接到一个代理模型。每个新工作流都以这些节点开始。

在本 AgentKit 指南中，我将展示如何构建一个旅行代理，创建行程并查找航班信息，灵感来自 Christina Huang 的 OpenAI 示例。

步骤 6：创建分类器节点

我将创建两个代理：一个行程代理和一个航班代理。这意味着我必须将第一个代理转换为分类器，以确定传入的消息是关于行程还是航班。

为此，我选择了“我的代理”节点，并将其名称更改为“分类器”。接下来，我给了它一个描述：

“你是一个有用的旅行助手，用于分类消息是关于行程还是航班。”

步骤 7：选择输出格式

接下来，我将输出格式从文本更改为“JSON”，并选择“添加模式”。

步骤 8：添加属性

这打开了一个新窗口，我在其中添加了一个名为“分类”的属性，具有两个选项：“flight_info”和“itinerary”。

步骤 9：添加“if/else”节点

接下来，我添加了一个“if/else”节点，以便根据分类进行分支。我点击并从分类节点拖动以创建一个新节点，并从左侧面板中选择“if/else”节点。

我选择了该节点，并将“input.output_parsed.classification == ‘flight_info’”添加到“if”中。

步骤 10：添加航班代理节点

从这个航班代理，我点击并拖动以添加另一个新节点，并从左侧面板中选择“代理”。

我将其命名为“航班代理”，并给予以下说明：“您是一个旅行助手。推荐一趟航班前往某地。使用机场代码。”

我还确保为其提供“Websearch”作为工具，以获取有关航班的最新信息。

步骤 11：添加行程代理节点

对于行程代理，我做了同样的事情：添加了一个代理节点，并将其连接到“else”，将其命名为“行程代理”，并给予以下说明：“您是一个旅行助手。创建一个简洁的行程。”

步骤 12：预览和测试

为了预览和测试我创建的内容（通过选择右上角的“预览”），我需要验证我的组织。预览允许我向我的工作流发送消息以完成类似聊天机器人的任务（例如询问我应该在特定地点做什么）。

步骤 13：创建和下载小部件

为了使结果更具吸引力和视觉效果，我使用了 Widget Builder。我可以通过描述它或上传 .widget 文件轻松创建一个新的小部件。

我决定描述我的小部件，因此我给了它以下描述：“设计一个小部件来显示从一个地点到另一个地点的航班信息，包括航班详情。”

Widget Builder 立即开始生成我的小部件。它没有花费太多时间，很快我就被呈现了代码和小部件的预览。

我点击右上角的“下载”以下载模板。

步骤 14：上传小部件

在我的工作流中，我选择了“航班代理”节点，并选择了“小部件”作为输出格式以上传文件。现在，当我预览我的工作流时，将显示一个带有航班信息的视觉卡片。

步骤 15：部署 AI 代理

一旦我对一切感到满意，我就点击了右上角的“发布”。我需要做的就是为工作流命名以部署 AI 代理。

发布后，我可以使用 Agents SDK 或工作流 ID 将其直接添加到我的产品中。

总体来说，AgentKit 使我能够轻松地从头开始构建一个功能性的旅行代理。虽然需要一些开发知识，但我喜欢如何快速连接代理，甚至可以 设计一个小部件 以使体验更具交互性。

AgentKit 的前三名替代品

以下是 AgentKit 的最佳替代品，我认为值得考虑：

N8N

AgentKit 的第一个替代品是我推荐的 N8N。它是 AgentKit 的最大竞争对手，提供超过 500 个集成和强大的工作流自动化工具，用于构建多步骤流程。

N8N 以开源而著名，而 AgentKit（作为一个平台）则不是。 N8N 支持许多第三方应用和模型（例如 OpenAI、Anthropic 和 自托管 LLM），以实现全面的后端自定义。它提供了摆脱供应商锁定的自由，并支持前端和后端自动化。

与此同时，AgentKit 紧密地与 OpenAI 集成。它提供了精致的聊天小部件和 提示优化工具，但仅支持 OpenAI 模型，并且外部集成有限。

对于广泛的集成和开放部署，请选择 N8N。对于精美的聊天界面和无缝的 OpenAI 集成，请选择 AgentKit。

阅读我的 N8N 评论 或访问 N8N！

Albato

AgentKit 的下一个替代品是我推荐的 Albato。它是一个无代码自动化工具，连接超过 1,000 个应用，例如 Google Sheets、Slack、Shopify (SHOP ) 和 HubSpot (HUBS ) 。这意味着您可以在不编码的情况下自动化工作流程。

Albato 以其基于规则的自动化而突出，它连接应用以同步数据、发送警报或更新记录。它提供了一个易于使用的拖放式构建器、实时同步（在企业环境中每分钟高达）以及对 自定义 API 和 Webhook 的支持。

与此同时，AgentKit 由 OpenAI 提供，专注于 AI 代理开发。它提供了诸如 Agent Builder、ChatKit 和 Agents SDK 之类的工具，用于构建基于 LLM 的代理。

选择 Albato 进行简单、高容量的应用程序自动化，这种自动化易于使用且具有成本效益。对于使用视觉构建器的多代理工作流，请选择 AgentKit。

Pabbly

AgentKit 的最后一个替代品是我推荐的 Pabbly。它是一个经济的自动化平台，连接到 1,000 多个应用程序，并创建复杂的工作流程。它非常适合 小型企业 和 营销人员。

Pabbly 以其终身交易而突出，因此您只需支付一次费用就可以永远使用它。它还提供了无限的工作流任务，并具有 企业级安全性，具有 SOC2 Type 2 和 ISO 27001 认证。

与此同时，AgentKit 擅长管理多个代理并保持清晰的记录。对于使用 GPT-5 或 o4-mini 构建代理的开发人员来说，这是一个不错的选择。

选择 Pabbly 进行经济、可扩展且安全的无代码自动化，具有长期节省。否则，请选择 AgentKit 以获得强大的 OpenAI 集成。

AgentKit 由 OpenAI 提供的评论：适合您吗？

在使用 AgentKit 进行构建后，我发现它实现了其目标：将构建、测试和部署 AI 代理所需的一切整合到一个流畅的工作流中。我喜欢如何快速将一个想法转变为一个功能性的原型，使用视觉构建器，并使用 SDK 自定义逻辑。

然而，AgentKit 最适合那些已经投资于 OpenAI 生态系统的人。对于更大的灵活性和集成，您可能需要考虑这些替代方案：

• N8N 最适合开发人员和团队，他们希望拥有开源的灵活性、全面的后端控制和数百个第三方集成。
• Albato 最适合那些希望进行简单、高容量的应用程序自动化、易于使用且具有成本效益的人。
• Pabbly 最适合小型企业或营销人员，他们正在寻找具有无限工作流的经济、终身交易自动化平台。

感谢您阅读我的 AgentKit 由 OpenAI 提供的评论！我希望您觉得它有帮助。

AgentKit 使用积分系统，因此您可以选择购买多少积分。请尝试使用它，看看您是否喜欢它！