AgentKit vs. GPTs vs. Plugins: Was ist der Unterschied im Jahr 2025?

Zu versuchen, mit der Plattform von OpenAI Schritt zu halten, kann sich wie ein Vollzeitjob anfühlen. Gerade als wir alle mit Plugins vertraut waren, wurden GPTs das nächste große Ding. Jetzt, da AgentKit und "Apps in ChatGPT" die Bühne betreten, hat sich das Spielfeld erneut verschoben. Es ist leicht, den Überblick zu verlieren, welches Werkzeug für was gedacht ist.

Dieser Leitfaden soll Klarheit schaffen. Wir werden die wirklichen Unterschiede zwischen Plugins, GPTs und dem neuen AgentKit aufschlüsseln und untersuchen, wofür jedes gut ist und, was ebenso wichtig ist, wo ihre Schwächen liegen.

Denn obwohl diese Werkzeuge beeindruckend sind, erfordern sie oft einen enormen Entwicklungsaufwand, um für ein Unternehmen wirklich nützlich zu werden. Lassen Sie uns eintauchen und herausfinden, welches für Sie sinnvoll ist.

AgentKit vs. GPTs vs. Plugins: Eine kurze Definition der Begriffe

Bevor wir uns einen direkten Vergleich ansehen, stellen wir sicher, dass wir alle über dasselbe sprechen. Zu verstehen, wofür jedes Werkzeug ursprünglich entwickelt wurde, ist der erste Schritt, um das richtige auszuwählen.

Was waren ChatGPT-Plugins?

Erinnern Sie sich an ChatGPT-Plugins? Sie waren OpenAIs erster Versuch, ChatGPT mit dem Live-Internet und anderen Diensten kommunizieren zu lassen. Ein Entwickler konnte ein Plugin erstellen, es genehmigen lassen, und dann konnten Benutzer es manuell aktivieren, um Dinge wie Flüge zu buchen oder Restaurantbewertungen zu prüfen.

Sie waren ein guter erster Schritt, aber die Benutzererfahrung war etwas umständlich. Heutzutage werden sie größtenteils durch das geschmeidigere Modell der "Apps in ChatGPT" ersetzt, was sie eher zu einer Altlast macht als zu etwas, mit dem man heute noch entwickeln würde.

Was sind GPTs?

GPTs wurden so beliebt, weil sie es jedem ermöglichten, einen benutzerdefinierten Chatbot zu erstellen, ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit einer einfachen, chatbasierten Einrichtung können Sie Ihre eigene spezialisierte Version von ChatGPT erstellen.

Sie können ihm Ihre eigenen Dateien (wie PDFs) füttern, ihm benutzerdefinierte Anweisungen geben, um seine Persönlichkeit zu formen, und es sogar über "Aktionen" mit externen Werkzeugen verbinden. Sie eignen sich hervorragend, um einen persönlichen Rechercheassistenten, einen internen Q&A-Bot für Unternehmensrichtlinien oder einfach einen lustigen Chatbot für ein Nischenhobby zu erstellen. Aber so einfach sie auch zu erstellen sind, sie sind nicht für die schweren Aufgaben im Geschäftsbetrieb ausgelegt, wie zum Beispiel die Verwaltung von Kundensupport-Warteschlangen.

Was ist AgentKit?

AgentKit ist die neueste und leistungsstärkste Option in der Reihe. Es ist ein vollwertiges Toolkit, das speziell für Entwickler entwickelt wurde, um produktionsreife KI-Agenten von Grund auf zu erstellen und zu verwalten. Stellen Sie es sich weniger wie ein einzelnes Werkzeug vor, sondern eher wie eine ganze Werkstatt.

Es besteht aus einigen wichtigen Teilen:

• Agent Builder: Eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche zur Abbildung komplexer, mehrstufiger Agentenverhalten, ohne einen Berg von Code schreiben zu müssen.

• ChatKit: Ein UI-Kit mit den Bausteinen, die Sie benötigen, um das Chat-Erlebnis in Ihre eigene Website oder App zu integrieren.

• Connector Registry & Evals: Werkzeuge zur Verwaltung von Datenverbindungen und zum Testen der Leistung Ihres Agenten, um sicherzustellen, dass er zuverlässig ist.

AgentKit ist definitiv die "Profi"-Option für den Bau komplexer, autonomer Systeme. Das Wichtigste, was man sich merken sollte, ist jedoch, dass es sich um ein Entwickler-Toolkit handelt, nicht um eine fertige Geschäftslösung. Sie müssen immer noch alles selbst erstellen, hosten und warten.

Dieser Workflow veranschaulicht die Schlüsselkomponenten von OpenAIs AgentKit und zeigt, wie der Agent Builder, ChatKit und andere Tools zusammenarbeiten.

AgentKit vs. GPTs vs. Plugins: Ein direkter Vergleich

Ein direkter Vergleich verdeutlicht die unterschiedlichen Rollen, die sie spielen. GPTs sind für Kreative, während AgentKit für Programmierer ist.

Merkmal	ChatGPT-Plugins (Veraltet)	Benutzerdefinierte GPTs	OpenAI AgentKit
Hauptzielgruppe	Endbenutzer (zum Aktivieren)	Nicht-technische Benutzer & Kreative	Entwickler & technische Teams
Hauptziel	Erweiterung der Fähigkeiten von ChatGPT	Erstellung personalisierter Chatbots	Erstellung produktionsreifer KI-Agenten
Einrichtung & Erstellung	Entwicklereinreichung erforderlich	No-Code, dialogorientierte Einrichtung	Visueller Builder & SDK (Code)
Anpassung	Beschränkt auf vordefinierte Aktionen	Benutzerdefinierte Anweisungen, Wissensdateien	Volle Kontrolle über Logik, Werkzeuge, Aktionen
Bereitstellung	Innerhalb der ChatGPT-Oberfläche	Innerhalb von ChatGPT, teilbarer Link	Einbettbar in jede App/Website
Am besten geeignet für	Einfache Echtzeit-Datenabfragen	Schnelle Prototypen, internes Q&A	Komplexe, autonome Arbeitsabläufe

Praktische Anwendungsfälle und wichtige Einschränkungen

Zu wissen, was jedes Werkzeug ist, sagt Ihnen noch nicht, wann man es verwenden sollte. Schauen wir uns einige reale Szenarien an, um zu sehen, wo jedes gut funktioniert und wo es mehr Probleme schafft als löst.

Wann man GPTs verwenden sollte (und wann nicht)

GPTs sind perfekt für schnelle, spezifische Aufgaben, bei denen Sie keine tief integrierte oder skalierbare Lösung benötigen.

• Gut für: Den Aufbau eines persönlichen Rechercheassistenten, der alle Ihre gespeicherten Artikel kennt, die Erstellung eines internen HR-Bots, der Fragen aus dem Mitarbeiterhandbuch beantworten kann, oder die Gestaltung einer lustigen KI, die wie ein Pirat spricht. Sie sind fantastisch für persönliche Projekte und interne Produktivitäts-Hacks.

• Die Nachteile:

  • Sie sind in ChatGPT gefangen. Sie können nicht einfach einen benutzerdefinierten GPT auf Ihre Website ziehen und ihn Ihren neuen Kundensupport-Bot nennen. Ihre Benutzer müssten sich bei ChatGPT anmelden, um ihn zu nutzen, was für die meisten Unternehmen keine realistische Option ist.

  • Ihre Kontrolle ist begrenzt. Sie können einem GPT Anweisungen geben, aber Sie haben keine präzise Kontrolle über seinen Arbeitsablauf, wie er Fehler behandelt oder wie er mehrstufige Probleme löst. Es ist im Vergleich zu einem echten Agenten-Framework eine Art Blackbox.

  • Sie sind nicht für Skalierbarkeit gebaut. GPTs sind einfach nicht dafür ausgelegt, die hohen Volumina und kritischen Anforderungen des direkten Kundenservice oder anderer Kerngeschäftsfunktionen zu bewältigen.

Wann man AgentKit verwenden sollte (und seine versteckten Kosten)

AgentKit ist die richtige Wahl, wenn Sie ein Entwicklungsteam haben, das bereit ist, einen vollständig benutzerdefinierten, autonomen Agenten von Grund auf zu erstellen.

• Gut für: Den Aufbau eines benutzerdefinierten Verkaufs-Bots, der Leads findet und personalisierte Ansprachen entwirft, die Erstellung eines Finanzanalyse-Agenten, der Marktdaten verarbeitet, oder die Entwicklung eines komplexen IT-Support-Workflows, der Probleme beheben und automatisch Tickets erstellen kann.

• Die Nachteile und versteckten Kosten:

  • Es ist ein Toolkit, keine Lösung. Sie bekommen alle Teile, aber Sie müssen das Auto selbst zusammenbauen. Sie benötigen immer noch Entwickler, um den Agenten zu entwerfen, zu erstellen, bereitzustellen und zu warten, was einen erheblichen Zeit- und Geldaufwand darstellt.

  • Die Benutzeroberfläche ist Ihr Problem. ChatKit gibt Ihnen die Komponenten, aber Sie sind für den Aufbau, das Hosting und die Verwaltung der gesamten Frontend-Erfahrung verantwortlich. Es ist kein einfaches Kopieren und Einfügen; es erfordert echte Entwicklungsarbeit, damit es sich für Benutzer nahtlos anfühlt.

  • Die Anbindung an Ihr Unternehmen ist komplex. Einen Agenten dazu zu bringen, mit Ihren zentralen Geschäftssystemen (wie einem Helpdesk oder einer E-Commerce-Plattform) zu kommunizieren, bedeutet, benutzerdefinierte API-Integrationen zu schreiben. Diese Arbeit ist nicht nur schwierig einzurichten; sie erfordert auch ständige Wartung, da sich Ihre anderen Systeme weiterentwickeln.

Die Alternative: Eine All-in-One-Plattform für KI-Agenten

AgentKit ist ein fantastisches Set von Werkzeugen für Teams mit der nötigen Entwicklungskapazität, um von Grund auf zu bauen. Aber seien wir ehrlich, die meisten Unternehmen brauchen einfach eine Lösung, die jetzt funktioniert, ohne ein mehrmonatiges Entwicklungsprojekt zu starten.

Das ist die Lücke, die eine Plattform wie eesel AI füllen soll. Sie wurde speziell für Geschäftsanforderungen wie Kundenservice und internen Support entwickelt und gibt Ihnen die Macht eines hochentwickelten KI-Agenten ohne die Kopfschmerzen des Selbermachens und den technischen Aufwand.

In Minuten live gehen, nicht in Monaten

Der Unterschied in der Einrichtungszeit ist enorm. Der Aufbau eines produktionsreifen Agenten mit AgentKit kann leicht Wochen oder Monate dauern. Mit eesel AI können Sie am selben Tag einsatzbereit sein.

Es beginnt mit Ein-Klick-Integrationen für Ihren Helpdesk. Sie können eesel AI sofort mit Plattformen wie Zendesk, Freshdesk und Intercom verbinden, was bedeutet, dass Sie keinen benutzerdefinierten API-Code schreiben müssen.

Noch besser, eesel AI lässt Sie die Dinge sicher ausprobieren. Sein leistungsstarker Simulationsmodus führt Ihren KI-Agenten auf Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets in einer Sandbox-Umgebung aus. Sie können genau sehen, wie er geantwortet hätte, verlässliche Prognosen zu den Lösungsraten erhalten und sein Verhalten anpassen, bevor er jemals mit einem echten Kunden spricht. Diese Art des risikofreien Testens müssten Sie mit einem generischen Toolkit komplett von Grund auf neu erstellen.

Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen und kontrollieren Sie den Workflow

Ein KI-Agent ist nur so schlau wie die Informationen, die man ihm gibt. Mit AgentKit müssen Sie Datenpipelines aufbauen, um Ihren Agenten mit Wissen zu versorgen. Andererseits verbindet sich eesel AI sofort mit all Ihren bestehenden Quellen und lernt von ihnen. Es absorbiert Ihre vergangenen Tickets, Hilfeartikel und internen Wikis an Orten wie Confluence oder Google Docs, um Ihr Geschäft vom ersten Tag an zu verstehen.

Sie erhalten auch eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, sodass Sie immer am Steuer sitzen. Eine einfache Benutzeroberfläche lässt Sie definieren, welche Arten von Tickets die KI bearbeiten soll, wie sie antworten soll und welche Aktionen sie ausführen kann, wie das Markieren eines Tickets oder die Eskalation an einen Menschen. Dies gibt Ihnen die feingranulare Kontrolle, die Unternehmen benötigen, ohne Code schreiben zu müssen.

Vergleich von Preisen und Vorhersehbarkeit

Es ist einfach, nur auf die Abonnementgebühren zu schauen, aber die Gesamtbetriebskosten sind weitaus höher. Sie umfassen Entwicklungszeit, laufende Wartung und den Joker der nutzungsbasierten Preisgestaltung.

Die unvorhersehbaren Kosten von OpenAIs AgentKit

Das Pricing von AgentKit basiert auf der API-Nutzung. Sie zahlen für jeden Token, den das Modell verwendet, aber Sie werden auch mit Gebühren pro Werkzeug (wie einer Gebühr pro Sitzung für den Code-Interpreter) und Datenspeicherkosten konfrontiert.

Für jedes Unternehmen kann dieses Modell zu einem Budgetierungs-Kopfschmerz werden. Ein geschäftiger Support-Monat könnte zu einer schockierend hohen Rechnung führen. Diese mangelnde Vorhersehbarkeit macht es schwierig, Ausgaben zu prognostizieren.

Ein Screenshot der OpenAI AgentKit Preisseite, der die im Artikel besprochenen nutzungsbasierten Kosten hervorhebt.

Die transparente, vorhersehbare Preisgestaltung von eesel AI

eesel AI bietet mit seiner transparenten Preisgestaltung einen viel klareren Weg. Die Pläne basieren auf Funktionen und einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen, und es gibt niemals Gebühren pro Lösung. Sie wissen genau, was Sie jeden Monat bezahlen.

Dies ermöglicht es Ihnen, mit Zuversicht zu budgetieren und Ihren Support zu skalieren, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass Ihr Erfolg zu ausufernden Kosten führt. Die Pläne Team, Business und Custom sind unkompliziert, sodass Sie den Wert leicht erkennen und die richtige Wahl treffen können.

AgentKit vs. GPTs vs. Plugins: Wählen Sie das richtige Werkzeug für die Aufgabe

OpenAI hat ein erstaunliches Ökosystem geschaffen, aber man muss das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe wählen.

• Plugins sind an diesem Punkt so gut wie veraltete Technologie.

• GPTs sind perfekt für einfache No-Code-Bots für den persönlichen Gebrauch oder schnelle interne Aufgaben.

• AgentKit ist ein leistungsstarkes Toolkit für Ingenieurteams, die einen hochgradig angepassten KI-Agenten von Grund auf neu erstellen müssen.

• eesel AI ist die produktionsreife Plattform für Unternehmen, die leistungsstarke KI-Agenten für den Kundensupport und interne Helpdesks wünschen, ohne das massive Engineering-Projekt.

Wenn Sie ein Team von Entwicklern für einen kundenspezifischen Bau bereit haben, ist AgentKit ein großartiger Ausgangspunkt. Aber wenn Sie den Support automatisieren und noch diese Woche eine Rendite Ihrer Investition sehen müssen, ist eine All-in-One-Plattform der klügere Weg.

Sind Sie bereit zu sehen, wie schnell ein leistungsstarker KI-Agent für Ihr Team arbeiten kann? Starten Sie eine kostenlose Testversion von eesel AI oder buchen Sie noch heute eine Demo.