AgentKit vs. Acciones: Una guía práctica del constructor de agentes de OpenAI

Seamos sinceros, todos nos hemos acostumbrado bastante a la IA que puede chatear. Pero la conversación está cambiando hacia algo mucho más interesante: la IA que puede hacer cosas. Aquí es donde se está generando el verdadero entusiasmo, con asistentes de IA que pueden gestionar tu calendario, procesar el reembolso de un cliente o encargarse de los tickets de soporte iniciales sin necesidad de supervisión.

Recientemente, OpenAI se ha sumado a la competición con AgentKit, un nuevo conjunto de herramientas destinado a facilitar que cualquiera pueda construir estos agentes orientados a la acción. La promesa es una forma elegante y visual de crear asistentes de IA que puedan valerse por sí mismos.

Pero, ¿cuál es la verdadera historia detrás de todo este revuelo? Esta guía te ofrecerá una visión directa y práctica de AgentKit. Analizaremos qué es, cómo ayuda a la IA a realizar "acciones" y echaremos un vistazo honesto a sus puntos fuertes y débiles, especialmente para los equipos que intentan automatizar tareas empresariales del mundo real, como la atención al cliente.

Conceptos clave: una mirada a AgentKit frente a las Acciones

Antes de sumergirnos en la herramienta en sí, asegurémonos de que todos entendemos las ideas básicas. ¿Qué demonios es una "acción" y cómo encaja AgentKit en todo esto?

¿Qué son las 'acciones' de la IA?

En pocas palabras, una "acción" es cualquier tarea que realiza una IA que no sea simplemente generar texto. Piensa en ello como la diferencia entre que una IA te diga cómo hacer algo y que la IA simplemente lo haga por ti.

Aquí tienes algunos ejemplos que encontrarías en un negocio típico:

• Consultar el estado del pedido de un cliente en Shopify.

• Actualizar la información de un contacto en tu CRM.

• Crear un nuevo ticket de soporte en Zendesk.

• Etiquetar un correo electrónico entrante en función de su contenido.

Estas acciones son las que transforman un chatbot de un simple bot de preguntas y respuestas en un asistente realmente útil que puede aligerar la carga de trabajo de tu equipo.

¿Qué es AgentKit?

AgentKit es el conjunto de herramientas de OpenAI para montar, probar y lanzar agentes de IA que pueden realizar ese tipo de acciones. No es una sola cosa, sino una colección de partes que funcionan juntas:

• Agent Builder: Un lienzo visual donde diseñas la lógica y el flujo de trabajo de tu agente.

• ChatKit: Una interfaz de chat que puedes incrustar para que la gente pueda hablar con tu agente.

• Guardrails y Evals: Herramientas para ayudarte a asegurar que tu agente se comporte correctamente y haga bien su trabajo.

Cabe mencionar que algunas otras empresas utilizan el nombre "AgentKit" para sus propias herramientas internas (como la consultora BCG X). En este artículo, hablamos exclusivamente del producto oficial de OpenAI.

Cómo funciona el constructor visual

El Agent Builder es el núcleo de AgentKit. Es donde diseñas el "cerebro" de tu agente y defines la lógica que utiliza para ir del punto A al punto B.

El lienzo de arrastrar y soltar

Si alguna vez has usado una herramienta de diagramas de flujo o algo como Canva, el Agent Builder te resultará bastante familiar. Es un espacio visual donde conectas diferentes bloques de construcción, llamados "nodos", para trazar un flujo de trabajo.

Los principales tipos de nodos con los que jugarás son:

• Agent: El modelo de lenguaje principal que piensa y toma decisiones.

• Tool: Estos son los conectores que permiten a tu agente comunicarse con el mundo exterior. Esto podría ser buscar en documentos que has subido o conectarse a aplicaciones y servicios externos.

• Logic: Estos son nodos como "If/Else" que te permiten crear diferentes caminos para que tu agente los siga en función de lo que esté sucediendo.

Conectas estos nodos para crear un proceso paso a paso. La solicitud de un usuario llega, pasa por un nodo Agent para ser entendida, lo que podría activar un nodo Tool para obtener algunos datos, y así sucesivamente. Esta configuración visual pretende ser más intuitiva que tener que escribir toda la lógica en código.

La desventaja de los flujos de trabajo rígidos

Aunque el constructor visual parece genial a primera vista, su mayor debilidad es que todo tiene que ocurrir en un orden estricto y secuencial. Un agente no puede elegir inteligentemente entre múltiples herramientas por sí mismo; tienes que trazar manualmente cada ruta de decisión utilizando esos nodos "if/else".

Para una tarea simple y única, eso está perfectamente bien. Pero en el momento en que tu lógica se complica un poco, las cosas pueden volverse un caos. Imagina un flujo de trabajo para verificar el estado de un pedido, luego verificar el inventario y después ofrecer un reemplazo si el artículo está agotado. Tu lienzo puede convertirse rápidamente en una maraña de ramas y conexiones. Este diseño pone toda la presión sobre ti para que pienses y traces todos los escenarios posibles de antemano.

Los constructores visuales son útiles para flujos simples, pero intentar gestionar una lógica de soporte compleja de esta manera puede ser un verdadero dolor de cabeza. En cambio, plataformas como eesel AI te permiten configurar una potente automatización con un motor de reglas mucho más simple. Puedes definir exactamente qué tickets deben automatizarse y cuáles deben pasar a un humano, sin perderte en un complicado diagrama de flujo.

Limitaciones para los equipos de soporte empresarial

AgentKit es una tecnología realmente interesante, pero para los equipos que quieren ponerla frente a clientes reales, existen algunas lagunas importantes que la convierten en una opción difícil para el uso en el mundo real.

Dependencia del proveedor: un problema clave

En primer lugar, AgentKit solo funciona con los modelos de OpenAI (como GPT-4). No puedes simplemente cambiarlo por otro modelo, como Claude de Anthropic si necesitas sus habilidades de razonamiento, o una alternativa de código abierto más barata para ahorrar costes.

Este tipo de dependencia del proveedor tiene consecuencias empresariales reales. Estás completamente atado a los precios de OpenAI, a su rendimiento y a lo que decidan hacer a continuación. Si sale un modelo mejor, más barato o más especializado de otra compañía, no tienes suerte a menos que quieras reconstruir todo tu agente desde cero en una nueva plataforma. En el mundo de la IA, que cambia rápidamente, eso es un riesgo bastante grande.

Característica	AgentKit	eesel AI
Flexibilidad del modelo	Solo modelos de OpenAI (GPT-4)	Funciona con cualquier modelo (OpenAI, Claude, código abierto)
Dependencia del proveedor	Alta (ligada a la hoja de ruta y precios de OpenAI)	Baja (independiente de la plataforma)
Preparación para el futuro	Baja (riesgo de necesitar una reconstrucción completa)	Alta (puede adaptarse a modelos nuevos y mejores)

La brecha de conocimiento

Un agente es tan inteligente como la información a la que tiene acceso. AgentKit principalmente aprende de archivos que tienes que subir manualmente. No tiene una forma integrada y automática de sincronizarse con fuentes de conocimiento que cambian constantemente, como el centro de ayuda de tu empresa, la wiki interna o los tableros de proyectos.

Esto crea una enorme cantidad de mantenimiento. Cada vez que se actualiza un artículo de ayuda, cambia una política o se añade una nueva especificación de producto, alguien tiene que acordarse de entrar en AgentKit y subir el nuevo documento. Si se olvida, tu agente empieza a dar información incorrecta. Es una receta para el fracaso.

Aún más importante, AgentKit da respuestas sin decirte de dónde obtuvo la información. Para el soporte al cliente, eso es un factor decisivo. Sin citas, ni un cliente ni un agente humano pueden verificar la información. Esto mata la confianza y lo hace inutilizable para cualquier situación en la que la precisión sea una prioridad máxima.

Aquí es donde una herramienta creada específicamente marca la diferencia. eesel AI fue diseñada para resolver exactamente este problema. Unifica el conocimiento de tu empresa sincronizándose instantánea y continuamente con todas tus fuentes, desde servicios de asistencia como Zendesk e Intercom hasta wikis internas como Confluence. Incluso aprende de las resoluciones de tickets pasadas de tu equipo, asegurándose de que su conocimiento esté siempre fresco y relevante.

Preocupaciones de seguridad e implementación

Facilitar que cualquiera pueda construir agentes es genial, pero también abre la puerta a nuevos riesgos, como tener docenas de agentes no gestionados pululando por ahí o creando nuevas vulnerabilidades de seguridad. Antes de soltar una IA sobre tus clientes y los datos de tu empresa, necesitas estar 100 % seguro de que se va a comportar.

Sin una forma sólida de probar y simular cómo se desempeñará tu agente, básicamente estás adivinando. Una mala interacción o una acción incorrecta pueden dañar seriamente la confianza del cliente y la reputación de tu empresa.

Por eso, un modo de simulación potente es imprescindible para los equipos serios. Antes de activar nada, eesel AI te permite probar tu agente de IA en miles de tus tickets pasados. Esto te da una imagen clara de cómo se desempeñará y cuál será su tasa de resolución, para que puedas detectar cualquier problema y lanzarlo con total confianza.

Precios y experiencia para desarrolladores

Más allá de los límites funcionales, la forma en que pagas y el flujo de trabajo para los desarrolladores son dos cosas más en las que pensar antes de saltar a una nueva plataforma.

Cómo funcionan los precios

AgentKit no tiene su propio precio por separado. En cambio, su coste está directamente ligado a cuánto usas la API de OpenAI. Se te factura por los tokens de entrada y salida que utiliza tu agente, además de cualquier otra tarifa por cosas como el almacenamiento de archivos.

Este modelo de pago por uso puede hacer que sea muy difícil predecir tus costes mensuales. Un aumento repentino en las preguntas de los clientes podría llevar a una factura sorprendentemente alta, lo que dificulta la elaboración de presupuestos para tu equipo de soporte.

Una captura de pantalla que muestra el modelo de precios de pago por uso de AgentKit de OpenAI, que puede hacer que los costos sean impredecibles.

Para las empresas que necesitan que sus presupuestos sean predecibles, esto puede ser un problema real. En comparación, eesel AI ofrece planes de precios claros y predecibles sin tarifas sorpresa por resolución, para que sepas exactamente lo que estás pagando cada mes.

El camino de un solo sentido de lo visual al código

AgentKit ofrece SDK para Python y TypeScript, lo que suena genial para los desarrolladores que quieren un control más detallado. El problema es que la conexión entre el constructor visual y el código solo va en una dirección. Puedes exportar un flujo de trabajo que construiste en el lienzo a código, pero no puedes revertir ningún cambio de código al editor visual.

Peor aún, esta función de exportación se desactiva por completo en el momento en que agregas una conexión a una herramienta externa, que es la principal forma de permitir que tu agente realice cualquier acción real.

Esto crea una gran desconexión entre las personas no técnicas que utilizan el constructor visual y los desarrolladores que trabajan con código. Un gerente de producto no puede hacer una maqueta y pasársela a un ingeniero para que la termine, y un ingeniero no puede mostrar un flujo de trabajo complejo a las partes interesadas de una manera simple y visual. Esta experiencia fracturada hace que sea casi imposible que los equipos colaboren eficazmente.

El veredicto: ¿Es AgentKit adecuado para ti?

Cuando lo analizas todo, queda claro que AgentKit es una herramienta ambiciosa, pero viene con algunas condiciones serias.

AgentKit podría ser una buena opción para:

• Desarrolladores y equipos que ya están completamente inmersos en el ecosistema de OpenAI.

• Proyectos donde tener una interfaz de chat pulida y lista para incrustar es lo más importante.

• Construir flujos de trabajo de agentes simples y directos que no necesitan una lógica complicada ni la flexibilidad de usar diferentes modelos de IA.

AgentKit probablemente no sea una buena opción para:

• Equipos de soporte empresarial que necesitan obtener información de muchas fuentes diferentes y constantemente actualizadas.

• Cualquier situación en la que necesites registros de auditoría y citas de fuentes por cumplimiento o confianza.

• Equipos que necesitan precios predecibles y una configuración que puedan gestionar por sí mismos sin mucha ayuda técnica.

Una mejor manera: crea agentes de IA listos para la empresa en minutos

El constructor visual de AgentKit es un paso en la dirección correcta para hacer que los agentes de IA sean más accesibles, pero su estructura rígida, su dependencia de actualizaciones manuales de conocimiento y la falta de características de nivel empresarial lo convierten en una opción difícil de vender para el uso empresarial en el mundo real. Te da las piezas, pero te deja a ti la tarea de resolver los problemas más difíciles de integración, mantenimiento y seguridad.

Si buscas lanzar un agente de IA autónomo que se conecte sin problemas con tus herramientas existentes, aprenda del propio conocimiento de tu empresa y comience a ofrecer valor de inmediato, prueba eesel AI gratis. Puedes ponerlo en marcha en minutos con una plataforma que te da control total, conocimiento unificado y autoactualizable, y simulación sin riesgos, todo con precios que tienen sentido.