Ich benutze N8N schon seit einiger Zeit und habe alle Arten von Automatisierungsworkflows erstellt: einige einfache, einige ziemlich komplex. Aber nachdem OpenAI Agentkit und insbesondere sein neues Agent Builder -Software angekündigt hatte, konnte ich nicht anders, als es mir anzusehen. Es hat in letzter Zeit viel Buzz bekommen, und ehrlich gesagt sieht es so aus, als könnte es den gesamten Automatisierungsraum aufrütteln. In diesem Weblog werde ich das, was AgentKit tatsächlich ist, durch den Agent Builder ausgehen und sehen, wie es sich gegen N8N stapelt.
Was ist AgentKit?
OpenAIs AgentKit ist eine neue Suite von Instruments, die Entwicklern und Groups dabei helfen, KI-betriebene Agenten mit weniger Reibung zu erstellen, einzusetzen und zu verwalten.
Bisher bauen Agenten -Workflows bedeutete, mehrere Werkzeuge zu jonglieren, die Orchestrierungslogik schreiben und zu viel Zeit für Frontend -Arbeiten verbrachten. AgentKit ändert das. Sie können Workflows visuell entwerfen und dank drei Hauptkomponenten viel schneller integrieren:
- Agent Builder: Eine visuelle Leinwand zum Erstellen und Versionen von Multi-Agent-Workflows.
- Connector Registry: Ein einzelner Ort für Admins, um zu verwalten, wie Daten und Instruments über OpenAI -Produkte verbunden sind.
- Chatkit: Ein Toolkit zum Einbetten anpassbarer Chat-basierter Agentererfahrung direkt in Ihr Produkt.
OpenAI setzt auch neue Bewertungsfunktionen, Dinge wie Datensätze, Hint -Einstufung und automatisierte Eingabeaufforderungoptimierung ein. Alle zielen darauf ab, den Groups dabei zu helfen, systematischer die Leistung der Agenten zu überwachen und zu verbessern. Und Modellunterstützung von Drittanbietern zur Messung und Verbesserung der Agentenleistung.
Was ist Agent Builder?
Im Kern von AgentKit steht Agent Builder, eine visuelle Leinwand, in der Sie entwerfen können Multi-Agent-Workflows mit einfachen Drag-and-Drop-Aktionen. Es wird mit integrierten Versionskontrolle, Reside-Vorschau und Leitplanken ausgeliefert, um Fehler, Datenlecks oder unsicheres Verhalten zu verhindern.
Die Connector -Registrierung erleichtert es einfach, Daten und Integrationen über mehrere Arbeitsbereiche und Apps von einem Ort aus zu verwalten. Und Chatkit behandelt die Schnittstelle und lässt Sie Konversationsmittel direkt in Ihr Produkt einbetten, ohne mit der Frontend -Komplexität umzugehen.
Wie kann ich Agent Builder zugreifen?
Zeit benötigt: 2 Minuten
Befolgen Sie die folgenden Schritte, um auf Agent Builder zuzugreifen:
- Melden Sie sich bei der OpenAI -Plattform an:
Melden Sie sich auf der offiziellen Web site in Ihrem OpenAI -Konto an.
- Navigieren Sie zum Agent Builder:
Besuchen Diese Seite und klicken Sie auf den Agent Builder öffnen.
- Entry Agent Builder:
Klicken Sie auf den Workflow erstellen.
- Bauen Sie an:
Verwenden Sie die visuelle Leinwand, um Komponenten zu ziehen, zu fallen und zu verbinden, um Ihre Agent -Workflows zu erstellen.
Mein Agenten -Workflow mit Agent Builder?
Ich habe einen benutzerdefinierten Agenten -Workflow mit OpenAIs Agent Builder erstellt, um zu sehen, wie einfach es ist, Agenten zu erstellen und bereitzustellen. Der Workflow wurde visuell im Agent Builder entworfen, in dem ich eine Dateiarchtool hinzugefügt habe, mit der der Agent die Transkripte meiner YouTube -Movies lesen und durchsuchen kann.
Mit diesem Setup kann der Agent Benutzerfragen beantworten, indem sie diese Transkripte clever durchsucht. Dank der Argumentationsfunktionen von GPT-5 versteht es den Kontext und zieht genaue, relevante Antworten in Sekunden.
So funktioniert der Prozess:
Schritt 1: Definieren Sie die Agentenrolle und Anweisungen
- Konfigurieren Sie den Zweck des Agenten als hilfreicher Assistent, um Benutzeranfragen mithilfe des YouTube -Video -Transkripts zu beantworten.
Schritt 2: Integrieren Sie Filessearchtool und laden Sie Transkripte hoch
- Fügen Sie den Workflow die filesearchtool hinzu
- Laden Sie die Video-Transkripte in dieses Software hoch und aktivieren Sie die Kontextbekanntheit im Inhalt.
Schritt 3: Vorschau und Testagent
- Verwenden Sie die Agent Builder Preview -Funktion.
- In der Chat -Benutzeroberfläche Eingabebestellungen in Bezug auf Ihr Video.
- Empfangen Sie genaue, kontextgetriebene Antworten basierend auf dem Transkript.
Dieser Ansatz zeigt die Kraft des Drag & Drop-Designs von Agent Builder, integriertes KI-Orchestrierung und nahtlosen Werkzeugintegrationen, um einen ausgefeilten agenten-Workflow ohne starke Codierung zu erstellen.
Vollständige Demo:
OpenAIs Agent Builder gegen N8N
Während n8n ist eine ausgereifte und beliebte No-Code-/Low-Code-Automatisierungsplattform mit Tausenden von Integrationen und starker Neighborhood. Agent Builder verfolgt den einzigartigen Ansatz, fortgeschrittene KI-Agenten mit integrierten Konversations-UI und Leitplanken integriert zu haben. Einige der wichtigsten Unterschiede sind:
| Besonderheit | n8n | Agent Builder |
|---|---|---|
| Workflow -Design | Visuelle, knotenbasierte Drag & Drop | Visuelle Leinwand mit Multi-Agent-Orchestrierung, Versioning |
| KI -Integration | Begrenzt, auf externe APIs angewiesen | Native AI Agent Orchestration mit GPT-5-Antriebsgründung |
| Chat UI Einbettung | Benötigt eine benutzerdefinierte Frontendentwicklung | Eingebauter Chatkit zum Einbetten von Chat-basierten Agentenerlebnissen |
| Sicherheit & Leitplanken | Manuelle Implementierung von Datenschutz und Sicherheit | Modulare Leitplanken für die Maskierung von PII, Jailbreak -Erkennung und sicheres Verhalten |
| Datenverbinder | Umfangreiche Integrationen, Neighborhood-gebaut | Über Connector Registry verwaltet, zentralisierte Kontrolle |
| Bewertung und Überwachung | Protokolle, Ausführungen und einige Überwachung über Plugins | Integrierte Evals mit automatisierter Einstufung, sofortige Optimierung und Spurabstufung |
Die Kombination aus AI-First-Workflows, integrierter Chat-UIs und Sicherheitsfunktionen durch Agent Builder positionieren sie als starker Anwärter, insbesondere für Szenarien für KI-betriebene Automatisierung. N8N bleibt eine vielseitige Automatisierung über bestimmte Workflows.
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Abschluss
Der Agent Builder von OpenAI verändert unsere Nachdenken über die KI -Automatisierung. Sein visuelles, eingebautes Design, eingebaute Sicherheitsleitungen und die integrierte Chat-UI machen es überraschend einfach, intelligente Agenten ohne die üblichen technischen Hürden zu bauen.
N8N hingegen scheint immer noch eine versatile Open-Supply-Automatisierungsplattform mit einer massiven Integrationsbibliothek und einer starken Gemeinschaft dahinter.
Wenn Sie nach stromlinienförmigen AI-First-Workflows mit der Kontrolle von Unternehmensebene suchen, fühlt sich Agent Builder wie der nächste große Schritt. Aber wenn Flexibilität, Neighborhood -Unterstützung und offene Anpassungen mehr für Sie von Bedeutung sind, hält N8N immer noch den Boden. Ich werde bald einen detaillierten Vergleich veröffentlichen und tiefer in die Stelle eintauchen, an der jede Plattform wirklich gewinnt.
Ich bin ein Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya und arbeite leidenschaftlich an der Entwicklung fortschrittlicher AI-Lösungen wie generativen AI-Anwendungen, großsprachigen Modellen und hochmodernen KI-Instruments, die die Grenzen der Technologie überschreiten. Meine Rolle besteht auch darin, einen ansprechenden Bildungsinhalt für die YouTube -Kanäle von Analytics Vidhya zu erstellen, umfassende Kurse zu entwickeln, die das gesamte Spektrum des maschinellen Lernens an generative KI abdecken, und technische Blogs zu erstellen, die Grundkonzepte mit den neuesten Innovationen in der KI verbinden. Dadurch möchte ich dazu beitragen, intelligente Systeme aufzubauen und Wissen zu teilen, das die KI -Neighborhood inspiriert und befähigt.
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