He estado usando N8N durante conveniente tiempo, construyendo todo tipo de flujos de trabajo de automatización: algunos simples, otros conveniente complejos. Pero a posteriori de Operai anunció AgentKit, y especialmente su nueva utensilio de magneto de agentes, no pude evitar verlo. Por último ha estado recibiendo mucho zumbido y, sinceramente, parece que podría sacudir todo el espacio de automatización. En este blog, atravesaré lo que Agentkit efectivamente es, pruebe Agent Builder y vea cómo se compara con N8N.
¿Qué es AgentKit?
El Agente de OpenAI es un nuevo conjunto de herramientas creadas para ayudar a los desarrolladores y equipos a crear, desplegar y mandar agentes con menos fricción con menos fricción.
Hasta ahora, construyendo flujos de trabajo de agente significaba hacer malabares con múltiples herramientas, escribir deducción de orquestación y acaecer demasiado tiempo en el trabajo de frontend. Agentkit cambia eso. Le permite diseñar flujos de trabajo visualmente e integrar UI de agentes mucho más rápido, gracias a tres componentes principales:
- Constructor de agentes: Un pañuelo visual para crear y versiones de trabajo de múltiples agentes.
- Registro de conector: Un solo división para que los administradores administren cómo los datos y las herramientas se conectan a través de productos Operai.
- Chatkit: Un conjunto de herramientas para integrar el agente basado en chat personalizable experimenta directamente en su producto.
Operai además está implementando nuevas características de evaluación, cosas como conjuntos de datos, clasificación de trazas y optimización de inmediato. Todos destinados a ayudar a los equipos a monitorear y mejorar el rendimiento del agente de modo más sistemática. Y soporte del maniquí de terceros para valorar y mejorar el rendimiento del agente.
¿Qué es el agente constructor?
En el núcleo de AgentKit está Agent Builder, un pañuelo visual donde puede diseñar flujos de trabajo de múltiples agentes con simples acciones de deslizar y soltar. Viene con control de versiones incorporada, vistas previas en vivo y barandas para evitar errores, fugas de datos o comportamiento inseguro.
El Registro del Conector facilita la diligencia de datos e integraciones en múltiples espacios de trabajo y aplicaciones desde un solo división. Y Chatkit maneja el costado de la interfaz, lo que le permite empotrar a los agentes de conversación directamente en su producto sin deliberar con la complejidad frontend.
¿Cómo alcanzar a Agent Builder?
Se necesita tiempo: 2 minutos
Para alcanzar a Agent Builder, siga estos pasos:
- Inicie sesión en la plataforma OpenAI:
Inicie sesión en su cuenta de OpenAI en su sitio web oficial.
- Navegue a Agent Builder:
Reconocimiento esta página y haga clic en Open Agent Builder.
- Access Agent Builder:
Una vez adentro, haga clic en Crear flujo de trabajo.
- Principio a construir:
Use el pañuelo visual para deslizar, soltar y conectar componentes para crear flujos de trabajo de su agente.
¿Mi flujo de trabajo de agente usando Agent Builder?
Construí un flujo de trabajo de agente personalizado utilizando el magneto de agentes de OpenAI para ver de primera mano lo simple que es crear e implementar agentes. El flujo de trabajo fue diseñado visualmente en Agent Builder, donde agregué un FileSearchTool que permite al agente percibir y despabilarse a través de las transcripciones de mis videos de YouTube.
Con esta configuración, el agente puede contestar preguntas de los usuarios buscando esas transcripciones de modo inteligente. Gracias a las capacidades de razonamiento de GPT-5, comprende el contexto y extrae respuestas precisas y relevantes en segundos.
Así es como funciona el proceso:
Paso 1: Defina el rol del agente y las instrucciones
- Configure el propósito del agente como un conjunto de asistente útil para contestar consultas de legatario utilizando la transcripción de video de YouTube.
Paso 2: Integre las transcripciones de FileSearchTool y cargar
- Agregue el FileSearchTool al flujo de trabajo
- Cargue las transcripciones de video a esta utensilio, permitiendo la búsqueda de contexto con el contexto internamente del contenido.
Paso 3: Horizonte previa y agente de prueba
- Utilice la función de clarividencia previa del agente constructor.
- En la interfaz de legatario de chat, las consultas de entrada relacionadas con su video.
- Reciba respuestas precisas y basadas en el contexto basadas en la transcripción.
Este enfoque ilustra el poder del diseño de tiro y solta del agente, la orquestación de IA incorporada e integraciones de herramientas perfectas para crear un flujo de trabajo de agente sofisticado sin una codificación pesada.
Demostración completa:
Agente constructor y precio de agente
Agentkit le brinda comunicación a Agent Builder, Chatkit y Evals. La facturación comienza el 1 de noviembre de 2025, y no habrá cargos ayer de eso. Los costos de almacenamiento se aplican solo a las cargas de archivos y imágenes de chatkit, con un nivel de balde de 1 GB por cuenta por mes. Más allá de eso, el precio es de $ 0.10 por día de GB. Algunas características siempre son gratuitas, incluido el uso de Agent Builder para diseñar e iterar hasta que presione la ejecución, el chatkit autohospedado (solo paga por el uso de modelos) y controles empresariales como SSO, RBAC y registros de auditoría, que se incluyen sin costo adicional.
Puedes percibir más sobre eso aquí.
AGENTE DE AGENTE DE OPERAI VS N8N
Mientras n8n es una plataforma de automatización de no código/código de bajo código juicioso y popular con Thousanagds of Integrations y Strong Community, Agent Builder adopta el enfoque único de integrar a los agentes AI avanzados con UI y barandillas conversacionales simplificadas incorporadas. Algunas de las diferencias esencia son:
| Característica | n8n | Turbina de agentes |
|---|---|---|
| Diseño de flujo de trabajo | Visual, tiro y caída basado en nodos | Fachada visual con orquestación múltiple, versiones |
| Integración de IA | Pequeño, que depende de las API externas | Orquestación del agente de IA nativo con razonamiento alimentado por GPT-5 |
| Chat ui incrustación | Requiere progreso personalizado de frontend | Chatkit incorporado para integrar experiencias de agentes basados en chat |
| Seguridad y barandillas | Implementación manual de la privacidad y seguridad de los datos | Barandillas modulares para esconder PII, detección de jailbreak y comportamiento seguro |
| Conectores de datos | Integraciones extensas, construidas por la comunidad | Ventilado a través del registro de conector, control centralizado |
| Evaluación y monitoreo | Registros, ejecuciones y algunos monitoreo a través de complementos | Evals integradas con clasificación automatizada, optimización rápida y clasificación de rastreo |
La combinación del agente Builder de flujos de trabajo de AI primero, UI de chat incorporadas y características de seguridad lo posicionan como un contendiente robusto, especialmente para los escenarios de automatización con AI. Mientras que N8N sigue siendo una opción para la automatización versátil más allá de los flujos de trabajo específicos.
Lea además:
Conclusión
El magneto de agentes de OpenAI está cambiando la forma en que pensamos sobre la automatización de AI. Su diseño visual, nativo de AI, barandillas de seguridad incorporadas y la interfaz de legatario de chat integrada hacen que sea sorprendentemente realizable construir agentes inteligentes sin los obstáculos técnicos habituales.
N8N, por otro costado, todavía brilla como una plataforma de automatización de código rajado flexible con una biblioteca de integración masiva y una comunidad robusto detrás de ella.
Si está buscando flujos de trabajo simplificados, AI-primero con control de nivel empresarial, Agent Builder se siente como el próximo gran paso. Pero si la flexibilidad, el apoyo de la comunidad y la personalización abierta le importan más, N8N todavía se mantiene firme. Pronto publicaré una comparación detallada, sumergiendo más profundamente en donde cada plataforma efectivamente apetito.
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Soy un aprendiz de ciencia de datos de Analytics Vidhya, trabajando apasionadamente en el progreso de soluciones avanzadas de IA, como aplicaciones generativas de IA, modelos de idiomas grandes y herramientas de IA de vanguardia que empujan los límites de la tecnología. Mi papel además implica crear contenido educativo atractivo para los canales de YouTube de Analytics Vidhya, desarrollar cursos integrales que cubran el espectro completo de enseñanza forzoso con IA generativa y autorizando blogs técnicos que conectan conceptos fundamentales con las últimas innovaciones en IA. A través de esto, mi objetivo es contribuir a construir sistemas inteligentes y compartir conocimientos que inspiren y capaciten a la comunidad de IA.
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