AgentKit vs. Aktionen: Ein praktischer Leitfaden zum Agent Builder von OpenAI

Seien wir ehrlich, wir haben uns alle ziemlich an KIs gewöhnt, die chatten können. Aber die Diskussion verschiebt sich hin zu etwas viel Interessanterem: KI, die Dinge erledigen kann. Hier entsteht die wirkliche Begeisterung, mit KI-Assistenten, die tatsächlich Ihren Kalender verwalten, eine Kundenrückerstattung bearbeiten oder erste Support-Tickets ohne manuelle Eingriffe abwickeln können.

OpenAI hat kürzlich mit AgentKit, einem neuen Toolkit, seinen Hut in den Ring geworfen, das es jedem erleichtern soll, diese handlungsorientierten Agenten zu erstellen. Das Versprechen ist eine elegante, visuelle Methode, um KI-Assistenten zu schaffen, die wirklich nützlich sind.

Aber was steckt wirklich hinter dem Hype? Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen direkten, praktischen Einblick in AgentKit. Wir werden aufschlüsseln, was es ist, wie es der KI hilft, „Aktionen“ auszuführen, und einen ehrlichen Blick darauf werfen, wo es glänzt und wo es Schwächen hat – insbesondere für Teams, die versuchen, reale Geschäftsaufgaben wie den Kundensupport zu automatisieren.

Kernkonzepte: Ein Blick auf AgentKit vs. Aktionen

Bevor wir uns das Tool selbst ansehen, wollen wir sicherstellen, dass wir bei den grundlegenden Ideen auf derselben Seite sind. Was in aller Welt ist eine „Aktion“ und wie passt AgentKit hier ins Bild?

Was sind KI-„Aktionen“?

Einfach ausgedrückt ist eine „Aktion“ jede Aufgabe, die eine KI ausführt, die nicht nur darin besteht, Text auszuspucken. Stellen Sie es sich als den Unterschied vor, ob eine KI Ihnen sagt, wie Sie etwas tun sollen, oder ob die KI es einfach für Sie erledigt.

Hier sind ein paar Beispiele, denen Sie in einem typischen Unternehmen begegnen würden:

• Den Bestellstatus eines Kunden in Shopify nachschlagen.

• Die Informationen eines Kontakts in Ihrem CRM aktualisieren.

• Ein neues Support-Ticket in Zendesk erstellen.

• Eine eingehende E-Mail basierend auf ihrem Inhalt kennzeichnen.

Diese Aktionen sind es, die einen Chatbot von einem einfachen F&A-Bot zu einem wirklich hilfreichen Assistenten machen, der die Arbeitslast Ihres Teams tatsächlich verringern kann.

Was ist AgentKit?

AgentKit ist das Toolkit von OpenAI zum Zusammenstellen, Testen und Starten von KI-Agenten, die diese Art von Aktionen ausführen können. Es ist nicht nur eine einzelne Sache, sondern eine Sammlung von Teilen, die zusammenarbeiten:

• Agent Builder: Eine visuelle Leinwand, auf der Sie die Logik und den Arbeitsablauf Ihres Agenten gestalten.

• ChatKit: Eine Chat-Oberfläche, die Sie einbetten können, damit Menschen mit Ihrem Agenten sprechen können.

• Guardrails & Evals: Werkzeuge, die Ihnen helfen sicherzustellen, dass sich Ihr Agent korrekt verhält und seine Arbeit richtig macht.

Es sei erwähnt, dass einige andere Unternehmen den Namen „AgentKit“ für ihre eigenen internen Tools verwenden (wie die Beratungsfirma BCG X). In diesem Artikel sprechen wir ausschließlich über das offizielle Produkt von OpenAI.

Wie der visuelle Builder funktioniert

Der Agent Builder ist das Herzstück von AgentKit. Hier legen Sie das „Gehirn“ Ihres Agenten fest und definieren die Logik, die er verwendet, um von Punkt A nach Punkt B zu gelangen.

Die Drag-and-Drop-Leinwand

Wenn Sie schon einmal ein Flussdiagramm-Tool oder etwas wie Canva verwendet haben, wird Ihnen der Agent Builder ziemlich vertraut vorkommen. Es ist ein visueller Bereich, in dem Sie verschiedene Bausteine, sogenannte „Knoten“, verbinden, um einen Arbeitsablauf zu erstellen.

Die Hauptknotentypen, mit denen Sie arbeiten werden, sind:

• Agent: Das Hauptsprachmodell, das denkt und Entscheidungen trifft.

• Tool: Dies sind die Konnektoren, die es Ihrem Agenten ermöglichen, mit der Außenwelt zu kommunizieren. Dies kann das Durchsuchen von Dokumenten, die Sie hochgeladen haben, oder die Verbindung zu externen Apps und Diensten sein.

• Logik: Dies sind Knoten wie „Wenn/Dann“, mit denen Sie verschiedene Pfade für Ihren Agenten erstellen können, je nachdem, was passiert.

Sie verbinden diese Knoten miteinander, um einen schrittweisen Prozess zu erstellen. Eine Anfrage eines Benutzers kommt herein, trifft auf einen Agent-Knoten, um verstanden zu werden, der dann möglicherweise einen Tool-Knoten auslöst, um Daten abzurufen, und so weiter. Diese visuelle Einrichtung soll intuitiver sein, als die gesamte Logik in Code schreiben zu müssen.

Der Nachteil starrer Arbeitsabläufe

Während der visuelle Builder auf den ersten Blick großartig aussieht, ist seine größte Schwäche, dass alles in einer strengen, sequenziellen Reihenfolge ablaufen muss. Ein Agent kann nicht clever zwischen mehreren Werkzeugen selbst wählen; Sie müssen jeden einzelnen Entscheidungspfad manuell mit diesen „Wenn/Dann“-Knoten abbilden.

Für eine einfache, einmalige Aufgabe ist das völlig in Ordnung. Aber sobald Ihre Logik etwas komplizierter wird, kann es unübersichtlich werden. Stellen Sie sich einen Arbeitsablauf vor, bei dem der Bestellstatus geprüft, dann der Lagerbestand überprüft und dann ein Ersatz angeboten wird, wenn der Artikel nicht vorrätig ist. Ihre Leinwand kann schnell zu einem verworrenen Netz aus Verzweigungen und Verbindungen werden. Dieses Design legt den gesamten Druck auf Sie, jedes mögliche Szenario im Voraus zu durchdenken und abzubilden.

Visuelle Builder sind praktisch für einfache Abläufe, aber der Versuch, komplexe Support-Logik auf diese Weise zu verwalten, kann echte Kopfschmerzen bereiten. Im Gegensatz dazu ermöglichen Plattformen wie eesel AI die Einrichtung leistungsstarker Automatisierungen mit einer viel einfacheren Regel-Engine. Sie können genau definieren, welche Tickets automatisiert und welche an einen Menschen weitergeleitet werden sollen, ohne sich in einem komplizierten Flussdiagramm zu verlieren.

Einschränkungen für Enterprise-Support-Teams

AgentKit ist eine wirklich interessante Technologie, aber für Teams, die sie echten Kunden vorsetzen wollen, gibt es einige große Lücken, die sie für den realen Einsatz zu einer schwierigen Wahl machen.

Anbieterbindung: Ein zentrales Problem

Zunächst einmal funktioniert AgentKit nur mit den Modellen von OpenAI (wie GPT-4). Sie können nicht einfach ein anderes Modell einsetzen, wie zum Beispiel Claudes von Anthropic, wenn Sie dessen Denkfähigkeiten benötigen, oder eine günstigere Open-Source-Alternative, um Kosten zu sparen.

Diese Art der Anbieterbindung hat reale geschäftliche Konsequenzen. Sie sind vollständig an die Preisgestaltung, die Leistung und die zukünftigen Entscheidungen von OpenAI gebunden. Wenn ein besseres, günstigeres oder spezialisierteres Modell von einem anderen Anbieter auf den Markt kommt, haben Sie Pech, es sei denn, Sie wollen Ihren gesamten Agenten von Grund auf auf einer neuen Plattform neu erstellen. In der schnelllebigen Welt der KI ist das ein ziemlich großes Risiko.

Merkmal	AgentKit	eesel AI
Modellflexibilität	Nur OpenAI-Modelle (GPT-4)	Funktioniert mit jedem Modell (OpenAI, Claude, Open-Source)
Anbieterabhängigkeit	Hoch (an die Roadmap und Preisgestaltung von OpenAI gebunden)	Gering (plattformunabhängig)
Zukunftssicherheit	Gering (Risiko eines kompletten Neuaufbaus)	Hoch (kann an neue, bessere Modelle angepasst werden)

Die Wissenslücke

Ein Agent ist nur so schlau wie die Informationen, auf die er Zugriff hat. AgentKit lernt hauptsächlich aus Dateien, die Sie manuell hochladen müssen. Es hat keine eingebaute, automatische Möglichkeit, sich mit Wissensquellen zu synchronisieren, die sich ständig ändern, wie das Hilfezentrum Ihres Unternehmens, das interne Wiki oder Projektboards.

Dies schafft einen massiven Wartungsaufwand. Jedes Mal, wenn ein Hilfeartikel aktualisiert, eine Richtlinie geändert oder eine neue Produktspezifikation hinzugefügt wird, muss jemand daran denken, in AgentKit zu gehen und das neue Dokument hochzuladen. Wenn sie es vergessen, beginnt Ihr Agent, falsche Informationen zu geben. Das ist ein Rezept für das Scheitern.

Noch wichtiger ist, dass AgentKit Antworten gibt, ohne Ihnen zu sagen, woher es die Informationen hat. Für den Kundensupport ist das ein K.o.-Kriterium. Ohne Quellenangaben können weder ein Kunde noch ein menschlicher Agent die Informationen überprüfen. Dies zerstört das Vertrauen und macht es für jede Situation unbrauchbar, in der Genauigkeit oberste Priorität hat.

Hier hebt sich ein speziell entwickeltes Werkzeug wirklich ab. eesel AI wurde entwickelt, um genau dieses Problem zu lösen. Es vereinheitlicht Ihr Unternehmenswissen, indem es sich sofort und kontinuierlich mit all Ihren Quellen synchronisiert, von Helpdesks wie Zendesk und Intercom bis hin zu internen Wikis wie Confluence. Es lernt sogar aus den bisherigen Ticketlösungen Ihres Teams und stellt sicher, dass sein Wissen immer aktuell und relevant ist.

Sicherheits- und Einführungsprobleme

Es ist großartig, jedem den Bau von Agenten zu erleichtern, aber es öffnet auch die Tür zu neuen Risiken, wie zum Beispiel Dutzende von unkontrollierten Agenten, die herumschwirren, oder die Schaffung neuer Sicherheitslücken. Bevor Sie eine KI auf Ihre Kunden und Unternehmensdaten loslassen, müssen Sie zu 100 % sicher sein, dass sie sich benehmen wird.

Ohne eine solide Methode zum Testen und Simulieren der Leistung Ihres Agenten raten Sie im Grunde nur. Eine schlechte Interaktion oder eine falsche Aktion kann das Vertrauen der Kunden und den Ruf Ihres Unternehmens ernsthaft schädigen.

Deshalb ist ein leistungsstarker Simulationsmodus ein Muss für ernsthafte Teams. Bevor Sie irgendetwas einschalten, können Sie mit eesel AI Ihren KI-Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen. Dies gibt Ihnen ein klares Bild davon, wie er sich verhalten wird und wie seine Lösungsrate sein wird, sodass Sie Probleme erkennen und mit vollem Vertrauen starten können.

Preise und Entwicklererfahrung

Über die funktionalen Grenzen hinaus sind die Art der Bezahlung und der Arbeitsablauf für Entwickler zwei weitere Dinge, über die man nachdenken sollte, bevor man auf eine neue Plattform umsteigt.

Wie die Preisgestaltung funktioniert

AgentKit hat keinen eigenen, separaten Preis. Stattdessen sind die Kosten direkt an die Nutzung der OpenAI-API gebunden. Ihnen werden die Eingabe- und Ausgabetoken, die Ihr Agent verwendet, sowie alle anderen Gebühren für Dinge wie Dateispeicherung in Rechnung gestellt.

Dieses Pay-as-you-go-Modell kann es sehr schwierig machen, Ihre monatlichen Kosten vorherzusagen. Ein plötzlicher Anstieg der Kundenanfragen könnte zu einer schockierend hohen Rechnung führen, was die Budgetierung für Ihr Support-Team erschwert.

Ein Screenshot, der das Pay-as-you-go-Preismodell von OpenAIs AgentKit zeigt, das die Kosten unvorhersehbar machen kann.

Für Unternehmen, die ihre Budgets vorhersagbar halten müssen, kann dies ein echtes Problem sein. Zum Vergleich bietet eesel AI klare, vorhersagbare Preispläne ohne überraschende Gebühren pro Lösung, sodass Sie genau wissen, was Sie jeden Monat bezahlen.

Die Einbahnstraße von der visuellen Darstellung zum Code

AgentKit bietet SDKs für Python und TypeScript, was für Entwickler, die mehr Feinkontrolle wünschen, großartig klingt. Das Problem ist, dass die Verbindung zwischen dem visuellen Builder und dem Code nur in eine Richtung geht. Sie können einen auf der Leinwand erstellten Arbeitsablauf in Code exportieren, aber Sie können keine Code-Änderungen zurück in den visuellen Editor bringen.

Schlimmer noch, diese Exportfunktion wird komplett abgeschaltet, sobald Sie eine Verbindung zu einem externen Tool hinzufügen, was die Hauptmethode ist, um Ihrem Agenten eine echte Aktion zu ermöglichen.

Dies schafft eine große Kluft zwischen den nicht-technischen Personen, die den visuellen Builder verwenden, und den Entwicklern, die im Code arbeiten. Ein Produktmanager kann nicht etwas entwerfen und es einem Ingenieur zur Fertigstellung übergeben, und ein Ingenieur kann einen komplexen Arbeitsablauf den Beteiligten nicht auf einfache, visuelle Weise zeigen. Diese fragmentierte Erfahrung macht es für Teams nahezu unmöglich, effektiv zusammenzuarbeiten.

Das Urteil: Ist AgentKit das Richtige für Sie?

Wenn man alles zusammen betrachtet, wird klar, dass AgentKit ein ehrgeiziges Werkzeug ist, aber es kommt mit einigen ernsthaften Haken.

AgentKit könnte eine gute Wahl sein für:

• Entwickler und Teams, die bereits voll und ganz auf das OpenAI-Ökosystem setzen.

• Projekte, bei denen eine ausgefeilte, einbettungsfertige Chat-Oberfläche das Wichtigste ist.

• Die Erstellung einfacher, unkomplizierter Agenten-Workflows, die keine komplizierte Logik oder die Flexibilität der Verwendung verschiedener KI-Modelle erfordern.

AgentKit ist wahrscheinlich keine gute Wahl für:

• Enterprise-Support-Teams, die Informationen aus vielen verschiedenen, ständig aktualisierten Quellen abrufen müssen.

• Jede Situation, in der Sie Prüfprotokolle und Quellenangaben für Compliance oder Vertrauen benötigen.

• Teams, die eine vorhersagbare Preisgestaltung und eine Einrichtung benötigen, die sie ohne viel technische Hilfe selbst verwalten können.

Ein besserer Weg: Erstellen Sie unternehmensreife KI-Agenten in Minuten

Der visuelle Builder von AgentKit ist ein Schritt in die richtige Richtung, um KI-Agenten zugänglicher zu machen, aber seine starre Struktur, die Abhängigkeit von manuellen Wissensaktualisierungen und das Fehlen von Funktionen auf Unternehmensebene machen ihn für den realen Geschäftseinsatz schwer verkäuflich. Er gibt Ihnen die Teile, überlässt es Ihnen aber, die schwierigsten Probleme der Integration, Wartung und Sicherheit selbst zu lösen.

Wenn Sie einen autonomen KI-Agenten starten möchten, der sich nahtlos mit Ihren bestehenden Werkzeugen verbindet, aus dem eigenen Wissen Ihres Unternehmens lernt und sofort Mehrwert liefert, probieren Sie eesel AI kostenlos aus. Sie können in wenigen Minuten live gehen mit einer Plattform, die Ihnen totale Kontrolle, einheitliches und sich selbst aktualisierendes Wissen und eine risikofreie Simulation bietet – alles zu einer Preisgestaltung, die Sinn macht.