你是否曾幻想过打造一个由 ChatGPT 驱动的个人助手？它不仅能文字回复，还能实际为你完成任务？
普华永道 2025 年调查显示，79% 的高管表示其公司已开始采用 AI 智能体。但在此前，构建这类智能体需频繁切换多种工具、编写复杂后端逻辑并无休止调试 API。
这正是 OpenAI 的 AgentKit 的用武之地。这个一体化平台让任何人（无论开发者还是非技术人员）都能快速设计、测试和部署 AI 智能体。
在本次 OpenAI AgentKit 评测中，将剖析其优缺点、功能特性、适用人群，并演示如何用它创建一个能生成行程、查询航班信息的旅行智能体。
文章最后将 AgentKit 与三大替代方案 (N8N、Albato 和 Pabbly) 对比，助你判断它是否适合你！
AgentKit 是一款强大平台，让用户能安全高效地设计与部署 AI 智能体。但其工作流可能复杂：仅支持 OpenAI 模型，集成需后端配置，且高级检索功能有限。
优点与缺点如下：
优点：
- 通过拖放式画布快速设计复杂智能体工作流
- 集设计、部署、测试与管理于一体
- 适配多技能水平（开发者可编码，非技术人员可用可视化界面）
- 工具保障数据安全、合规与高效管理
- 优化工具提升准确性并微调模型
- 使用 ChatKit 将品牌化聊天智能体嵌入应用
缺点：
- 每个决策都需 "if/else" 节点，导致工作流臃肿复杂
- 仅支持 OpenAI 模型，且平台未开源
- 集成智能体需后端处理 API 密钥
- 缺乏高级检索工具
OpenAI 的 AgentKit 是什么？
OpenAI 的 AgentKit 通过可视化工具助力开发者快速构建与部署 AI 智能体。它将全流程（设计、版本控制、提示调整和测试）整合至单一平台，实现智能体从原型到产品的无缝过渡。
OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼称其 "以更低阻力满足构建、部署和优化智能体工作流的一切需求"。
AgentKit 解决的核心问题
AgentKit 旨在解决工具碎片化难题，简化智能体开发工作流。
在 AgentKit 问世前，用户需用不同工具进行编排、数据连接和测试，再从头搭建前端。这种模式难以扩展，而 AgentKit 正为此而生。
AgentKit 与 Responses API
AgentKit 基于 OpenAI 于 2025 年 3 月发布的 Responses API 构建。若你已使用该 API，则可无缝衔接。
即使未接触过，AgentKit 依托此基础设施也让一切更易上手。
AgentKit 对比 ChatGPT
"智能体" 与单纯使用 ChatGPT 有何不同？不妨将 AgentKit 视为 "具备执行能力的 ChatGPT"。
普通 ChatGPT 仅以文字回复；智能体却能执行操作：从 Google Drive 提取数据、更新电子表格、发送邮件，或完成任何编程任务。这正是其颠覆性所在。
可视化优先与代码优先的灵活性
AgentKit 不限定单一构建方式。有人偏爱拖放式可视化界面，有人则倾向编写代码。
它罕见地提供双选项：Agent Builder 作为可视化画布，无需代码即可设计工作流；同时也支持 Node、Python 或 TypeScript 编码开发。
可视化方法擅长处理复杂工作流的连接逻辑，而代码可针对需定制部分精细调整。
这种灵活性正是 AgentKit 的实用之处。OpenAI 借其整合碎片化的开发生态，实现协同流畅运作。
AgentKit 最适合谁？
以下人群最能受益于 AgentKit，例如：
- 开发者：可用 Python、TypeScript 或 Node.js 构建、测试和部署 AI 智能体。
- 工程团队：快速搭建与管理多智能体系统。
- 产品经理：设定智能体行为规则，并与工程师协同工作。
- 企业：管理数据权限、安全性及工具集成（如 Google Drive 与 CRM）。
- IT 团队：大规模部署智能体，通过 ChatKit 嵌入应用，并用 Evals 监控性能。
- 法律团队：利用审计日志、版本控制与策略工具确保合规。
- 爱好者：通过拖放工具构建智能体，并通过 SDK 深度定制。
AgentKit 核心功能
AgentKit 的关键功能包括如下：
- Agent Builder：可视化拖放画布，设计多智能体工作流。
- Connector Registry：中央管理面板，连接 Google Drive、Dropbox 等工具。
- ChatKit：将可定制聊天智能体嵌入应用或网站。
- Agents SDK：支持 Python、TypeScript 或 Node.js 开发，完全掌控智能体逻辑。
- 评估：性能评估工具，如追踪分级、数据集与自动提示优化。
- 安全防护：开源安全层，检测个人身份信息与越狱攻击。
- 强化微调 (RFT)：使用自定义评分器微调 o4-mini 或 GPT-5 等模型。
如何使用 AgentKit
以下是使用 OpenAI AgentKit 创建旅行智能体的步骤：
1. 注册 Agent Builder
2. 添加支付方式
3. 购买积分
4. 访问 Agent Builder
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. 添加航班智能体节点
11. 添加行程智能体节点
12. 预览与测试
13. 创建并下载小部件
14. 上传小部件
15. 部署 AI 智能体
步骤 1: 注册 Agent Builder
首先访问 platform.openai.com/agent-builder 完成注册。
步骤 2: 添加支付方式
操作前需添加支付方式。平台采用积分制，API 调用会消耗积分。
步骤 3: 购买积分
可自定义购买额度与金额。
仅需 5美元，即可获得约 200 万输出 token，足够入门使用。我选择了此选项。
步骤 4: 访问 Agent Builder
支付后，我进入 OpenAI 概述页，选择 "Build with AgentKit" 下的 "Design"。
随后点击 "Open Agent Builder"。
步骤 5: 创建新工作流
OpenAI 提供六类工作流模板：
1. 数据丰富：收集数据以回答问题。
2. 规划助手：制定工作计划。
3. 客户服务：按策略处理客户咨询。
4. 结构化数据问答：查询数据库。
5. 文档对比：分析上传文档差异。
6. 内部知识助手：解答员工问题。
这些模板虽好，我仍选择 "Create" 从头开始。
系统立即生成带 Start 节点的新工作流，用于设置输入和状态变量并连接智能体模型。所有新工作流均以此为基础。
本指南中，我将参照 OpenAI 克里斯蒂娜·黄的示例，构建一个能生成行程并查询航班信息的旅行智能体。
步骤 6: 创建分类器节点
计划创建行程与航班两个智能体，因此需将首节点改为分类器，判断用户输入涉及行程或航班。
选中 "My agent" 节点后，我将其重命名为 "Classifier"，并添加描述指令：
"你是一个用于区分消息属于行程或航班类别的旅行助手。"
步骤 7: 选择输出格式
接着，我将输出格式从文本改为 "JSON"，并点击 "Add schema"。
步骤 8: 添加属性
在弹出的窗口中，我添加名为 "classification" 的属性，选项包括 "flight_info" 与 "itinerary"。
步骤 9: 添加 "If/else" 节点
随后添加 "if/else" 节点以实现分类分支。我从分类节点拖拽出新节点，并在左面板选择 "If/else"。
选中该节点后，在 "If" 条件中输入 "input.output_parsed.classification == "flight_info""。
步骤 10: 添加航班智能体节点
从该节点拖拽出另一新节点，选择左面板的 "Agent"。
我将其命名为 "Flight Agent"，指令为："你是一名旅行助手。推荐航班目的地，请使用机场代码。"
同时为其添加 "Websearch" 工具，以获取最新航班信息。
步骤 11: 添加行程智能体节点
对行程智能体，我重复操作：添加 Agent 节点并连接至 "Else" 分支，命名 "Itinerary Agent"，指令为："你是一名旅行助手。制定简洁的行程安排。"
步骤 12: 预览与测试
点击右上角 "Preview" 可预览测试工作流，但需先验证组织身份。预览界面允许像聊天机器人一样发送消息并完成任务（例如询问某地旅游建议）。
步骤 13: 创建并下载小部件
为提升结果视觉效果，我使用 Widget Builder，通过描述或上传 .widget 文件快速生成小部件。
我选择描述方式，输入："设计一个小部件，展示从出发地到目的地的航班信息，含航班详情。"
Widget Builder 即刻生成小部件代码与预览图。
我点击右上角 "Download" 下载模板。
步骤 14: 上传小部件
在工作流中选中 "Flight Agent" 节点，将输出格式设为 "Widget" 并上传文件。此后预览时，将显示可视化航班信息卡片。
步骤 15: 部署 AI 智能体
确认无误后，点击右上角 "Publish"，仅需命名工作流即可部署 AI 智能体。
发布后，我可使用 Agents SDK 或 Workflow ID 将其直接集成至产品中。
总体而言，AgentKit 让从零构建功能完备的旅行智能体变得轻松。尽管需一定开发基础，但其智能体连接速度与小部件设计体验令人印象深刻。
三大 AgentKit 替代方案
以下是亲测值得考虑的 AgentKit 替代方案：
N8N
首推的 AgentKit 替代方案是 N8N。作为其最大竞争对手，它提供超 500 种集成与强大的工作流自动化工具，支持多步骤流程构建。
N8N 的亮点在于开源特性，而 AgentKit（作为平台）并非开源。N8N 兼容多第三方应用与模型（如 OpenAI、Anthropic 及自托管 LLM），支持全后端定制，避免供应商锁定，并覆盖前后端自动化。
反观 AgentKit，它深度绑定 OpenAI，提供精致的聊天小部件与提示优化工具，但仅支持 OpenAI 模型且外部集成有限。
若需广泛集成与开放部署，选 N8N；若追求流畅聊天界面与 OpenAI 无缝集成，选 AgentKit。
Albato
第二推荐的是 Albato。这款无代码自动化工具连接超 1,000 款应用（如 Google Sheets、Slack、Shopify 和 HubSpot），实现免编码工作流自动化。
Albato 凭借基于规则的自动化脱颖而出，可同步数据、发送提醒或更新记录。它提供简易拖放构建器、实时同步（企业版支持每分钟）并兼容自定义 API 与 webhooks。
而 OpenAI 的 AgentKit 专注 AI 智能体开发，提供 Agent Builder、ChatKit 等工具，用于构建 LLM 驱动的智能体。
若追求简单、高性价比的应用自动化，选 Albato；若需可视化构建多智能体工作流，选 AgentKit。
Pabbly
最后推荐的是 Pabbly。这款高性价比自动化平台连接 1,000 余款应用并构建复杂工作流，尤其适合中小企业与营销人员。
Pabbly 的终身套餐是其主要优势，一次付费永久使用。它还提供工作流无限任务量，并通过 SOC2 Type 2 与 ISO 27001 认证保障企业级安全。
而 AgentKit 擅长管理多智能体并维护清晰记录，适合使用 GPT-5 或 o4-mini 构建智能体的开发者。
若需经济高效、可扩展且安全的无代码自动化，选 Pabbly；若强调与 OpenAI 的深度集成，选 AgentKit。
OpenAI 的 AgentKit 评测：你的理想之选吗？
实际使用后，AgentKit 实现了其初衷：将智能体构建、测试与部署整合为流畅的工作流。我喜欢用可视化构建器快速将创意转化为原型，并通过 SDK 自定义逻辑。
但 AgentKit 最适合已深耕 OpenAI 生态的用户。若需更灵活集成，可考虑以下替代方案：
N8N 适合追求开源灵活性、全后端控制与海量第三方集成的开发者及团队。
Albato 适合需要简易拖放设置与实时同步的无代码应用自动化用户。
Pabbly 适合寻求终身套餐、无限工作流且预算敏感的小企业或营销人员。
本文转载编译自https://www.unite.ai/｜原文地址：https://www.unite.ai/agentkit-by-openai-review/｜（编译：Katerina）