作为一个一直在体验各类AI产品的产品经理，我见过太多开发者在构建AI Agent时面临的困境：要么得上手n8n、Langchain这样功能强大但学习曲线陡峭的工具，要么就得自己一个个API串联起来。这个过程不仅耗时，而且对技术背景要求不低，成本也不便宜。
而AgentKit的出现，感觉像是OpenAI在说："我们来帮你把这个流程变得简单点。" 让我分享一下这几天用下来的真实感受。
AgentKit到底是什么？
简单说，AgentKit是一个模块化的工具包，专门用来设计、部署和优化AI Agent。它的核心理念其实很直白——在OpenAI自己的生态里完成整个workflow，不用再跨越多个平台和工具。
这套工具有三个核心组件，我觉得很值得关注：
Agent Builder 是一个可视化的工作流画布。你可以像搭积木一样拖拽节点，组合Agent、工具和逻辑，整个过程就像在做一个流程图。我特别喜欢它的版本管理功能——多个Agent之间的协作和迭代变得直观多了。
Connector Registry 解决的是一个老大难问题——Agent怎么连接到外部数据源。它集中管理了Google Drive、Microsoft Teams、SharePoint等常用服务的连接器，省去了我们重复对接的麻烦。我听说Canva的团队用这个功能，不到一小时就搞定了一个支持Agent，省了两周的工作量，这个效率提升还是挺夸张的。
ChatKit 则是最后一公里的解决方案。Agent做好了，怎么让用户用上它？ChatKit提供了一个开箱即用的可定制chat UI，处理streaming和交互的复杂问题，我看了一下界面设计——现代、响应式、动画也很赞，定制化程度超高。
我是怎么上手的
登录OpenAI平台后，在侧边栏找到Agents部分，创建organization，然后就能看到Agent Builder的工作界面。一开始我有点不适应，后来发现dashboard上有不少模板可以参考，直接降低了上手难度。
我试了其中的"Data Enrichment"模板——一个可以研究公司信息并生成总结分析的Agent。整个过程下来，我对这个工具的设计逻辑有了更深的理解。
Agent Builder的工作原理
这个工具基于节点系统。你在左侧选择工具、逻辑或数据元素，拖到工作区，然后连接它们。核心节点包括三大类：
Core nodes 是基础设施。每个workflow都从start node开始，然后是agent节点处理实际的任务逻辑。
Tool nodes 让你给Agent装备各种能力。可以是web search、数据库查询，或者连接特定的APIs。在我试的这个例子里，就用了web search来研究公司信息。
Logic nodes 是流程控制。你可以根据条件判断循环、在关键步骤加入用户确认，或者实现更复杂的业务逻辑。
以公司研究这个workflow为例，我看到它有三个关键节点：
Start node定义了输入——用户的查询文本。Web search agent接收这个输入，根据指令从网上抓取相关信息。这里值得一提的是LLM的选择，我用的是GPT-4 Mini来做推理和决策，它足够聪明又不会过度消耗token。
Summarize agent则是把前面搜集到的原始数据整理成结构化的摘要。这一步我建议用GPT-4或更高版本，最终的输出质量会好很多。
实际效果怎么样
当我点击Preview按钮测试时，整个过程变得非常直观。我输入"Analyze NVIDIA"，系统逐步展示了每个节点的处理过程，最终返回了结构化的JSON数据——包括公司基本信息、行业分类、规模、官网、详细描述，甚至连成立年份都有。
看着这份数据从搜索、提取、到最终整理的全过程，我反而觉得有点感慨——以前这样的需求，我得写多少行代码才能实现啊。
发布和集成
确认workflow没问题后，点Publish就能生成一个可用的API接口。背后的机制其实很简单——你会得到一个Workflow ID，然后通过ChatKit或直接从后端调用它。
OpenAI还提供了代码示例，展示如何用服务端代码生成ChatKit的session token。这意味着你可以很轻松地把Agent集成到自己的应用里，前端使用chatkit-js库就能处理聊天界面。
和现有工具的对比
坦白说，从功能完整度和灵活性来看，n8n或Langchain这样的工具目前还是更强大的。它们功能更丰富，能处理更复杂的自动化场景，而且都是开源的。不少人会说OpenAI的版本只是"追赶者"。
但我不这么看。我觉得AgentKit的价值不在于替代，而在于提供选择。现在你可以在OpenAI的生态里直接创建和部署Agent，不需要额外的设置或订阅来使用这些模型。从成本和学习曲线来看，这对很多开发者确实是个game changer。
而且，能在一个平台上完整地做从设计到部署的全流程，这种一体化的体验本身就很有吸引力。
最后的想法
我还在继续深入体验AgentKit的各个功能和可能性，但目前的感受是——这是一个很有潜力的开始。我特别期待尝试ChatKit集成到自己的产品里，看看它在实际应用中的表现。
AgentKit目前ChatKit已向所有开发者开放，Agent Builder还在beta阶段。所有工具都包含在标准的API定价里，这点我很欣赏——没有额外的隐性成本。
如果你也在考虑构建AI Agent，不妨先试试AgentKit。它可能不会是最强大的选择，但它确实是目前最"舒服"的开发体验。
官方介绍：