Parece que las metas en el campo de la IA se mueven cada semana. No hace mucho, apenas nos estábamos acostumbrando a los chatbots que podían mantener una conversación decente. Ahora, el debate ha saltado a los agentes de IA que realmente pueden hacer cosas, planificar tareas, usar herramientas y llevar a cabo proyectos complejos por sí mismos.
OpenAI está justo en medio de este cambio. Su reciente introducción de AgentKit, que está programado para reemplazar la antigua API de Asistentes, es un gran acontecimiento.
Esto podría sonar como una actualización de nicho para desarrolladores, pero tiene un efecto dominó masivo en cómo las empresas, especialmente los equipos de soporte al cliente, piensan sobre la automatización. Todo se reduce a una pregunta: ¿cuáles son las diferencias reales entre AgentKit y la API de Asistentes, y qué significa este cambio para cualquiera que intente construir algo que realmente ahorre tiempo y dinero?
Vamos a ello.
¿Qué era la API de Asistentes de OpenAI?
La API de Asistentes fue el primer intento real de OpenAI para ayudar a los desarrolladores a construir aplicaciones de IA que pudieran recordar conversaciones y usar herramientas. Fue la base para crear algo más capaz que un simple bot de preguntas y respuestas. Sus características principales eran los "Hilos" (Threads), que gestionaban el historial de conversaciones para que la IA tuviera algo de memoria, y las "Herramientas" (Tools) como el Intérprete de Código y la Llamada a Funciones que le permitían tomar acciones.
Era potente, sin duda, pero también era un verdadero dolor de cabeza trabajar con ella.
Construir cualquier cosa útil con la API de Asistentes era un proyecto muy pesado en código. Los desarrolladores tenían que escribir un montón de "código de conexión" (glue code) solo para unir las diferentes partes, gestionar lo que el agente estaba haciendo y manejar los resultados de sus herramientas. Se sentía como intentar montar el motor de un coche a partir de una caja de piezas sin etiquetar. Era complicado, lento y frustrante.
Basándose en esos comentarios de los desarrolladores, OpenAI anunció que iba a declarar obsoleta la API de Asistentes, con planes de retirarla por completo para mediados de 2026. Esto despejó el camino para AgentKit, un enfoque totalmente nuevo diseñado para solucionar los mismos problemas que causaba la API de Asistentes.
¿Qué es AgentKit de OpenAI?
AgentKit no es solo un nuevo nombre para la antigua API. Es un kit de herramientas completo destinado a simplificar todo el proceso de construcción de un agente. Si la API de Asistentes te daba las materias primas, AgentKit está diseñado para darte el taller completo. Es la respuesta de OpenAI a la complejidad que estaba frenando a todo el mundo.
Está construido sobre algunas ideas clave:
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Constructor de Agentes (Agent Builder): Un lienzo visual donde puedes arrastrar y soltar componentes para diseñar, probar y ajustar los flujos de trabajo de los agentes sin tener que escribir líneas y líneas de código.
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Registro de Conectores (Connector Registry): Un lugar central para gestionar conexiones seguras a otras aplicaciones y fuentes de datos que tu agente pueda necesitar, como Google Drive o SharePoint.
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ChatKit: Un conjunto de componentes de interfaz de usuario de chat preconstruidos que puedes incrustar para tener una interfaz de cara al usuario funcionando rápidamente.
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Evaluaciones y Barreras de Seguridad (Evals & Guardrails): Herramientas integradas para probar qué tan bien está funcionando tu agente, ajustar sus prompts y añadir reglas de seguridad para evitar que se descontrole.
El objetivo es bastante obvio: tomar un proyecto que antes llevaba meses de desarrollo doloroso y convertirlo en algo que potencialmente podrías lanzar en unos pocos días. La meta es hacer que la IA agéntica sea mucho más accesible.
Un gráfico que muestra la relación entre Agent Builder, ChatKit, Evals y Connectors para entender la estructura de precios de OpenAI AgentKit en el contexto de AgentKit vs. API de Asistentes.Diferencias clave: AgentKit vs. API de Asistentes
Cuando miras más de cerca, el cambio de la API de Asistentes a AgentKit es más que una simple actualización de características; es una forma de pensar completamente nueva. Aquí te mostramos cómo se comparan en las áreas que realmente importan.
Facilidad de uso y velocidad de implementación
La diferencia más evidente es el cambio de un enfoque centrado en el código a uno centrado en lo visual. Con la API de Asistentes, tenías que escribir cada paso de la lógica de tu agente en Python o JavaScript. El Constructor de Agentes visual de AgentKit te permite mapear ese flujo conectando nodos en un lienzo, lo que definitivamente facilita que más gente pueda empezar.
Pero "más fácil" no significa que de repente sea un paseo por el parque.
AgentKit sigue siendo una herramienta para desarrolladores. Necesitas conocimientos técnicos para gestionar los flujos de trabajo, conectar herramientas personalizadas y averiguar qué salió mal cuando inevitablemente falle. Algunos de los primeros usuarios han señalado que monitorear la ejecución de un agente sigue siendo un poco torpe, obligándote a saltar entre diferentes pantallas solo para ver lo que hizo un único paso. Los desafíos de ingeniería fundamentales para construir un agente fiable siguen ahí, solo que ahora están envueltos en una interfaz más agradable.
Control, personalización y orquestación del flujo de trabajo
El sistema de versiones de AgentKit y su lienzo visual te dan una visión mucho más clara de cómo opera tu agente en comparación con el enredo de scripts que necesitabas para la API de Asistentes. Eso por sí solo es una gran mejora para la colaboración en equipo y el mantenimiento a largo plazo.
Pero hay una contrapartida. Por su naturaleza, AgentKit te obliga a usar los modelos de OpenAI. En un mundo donde otros modelos (como Claude o Gemini) podrían ser mejores en ciertas tareas, esa falta de flexibilidad puede ser una seria desventaja. Además, AgentKit es una herramienta de propósito general. Si necesitas personalizarla para un proceso de negocio específico, como un complejo sistema de triaje de tickets de soporte con un montón de reglas diferentes, vuelves a necesitar código personalizado.
Para una función tan importante como el soporte al cliente, los controles genéricos simplemente no son suficientes. Necesitas control sobre los pequeños detalles. Aquí es donde una plataforma especializada realmente marca la diferencia. Con el motor de flujos de trabajo en eesel AI, puedes establecer la personalidad y el tono exactos de la IA, elegir precisamente qué tickets debe manejar basándote en tus reglas, y crear acciones personalizadas que extraen datos en tiempo real. Esto evita que un agente genérico se descontrole y te da la confianza para automatizar de verdad el trabajo de cara al cliente.
Ecosistema, integraciones y fuentes de conocimiento
Con la API de Asistentes, conectarse a datos externos era un proceso completamente manual y a menudo doloroso. El nuevo Registro de Conectores de AgentKit es una buena mejora, que te ofrece una forma centralizada y más segura de conectarte a herramientas comunes. Pero también es una característica completamente nueva, así que estás limitado a los conectores que OpenAI decida construir y mantener.
Más importante aún, ambos marcos pasan por alto la fuente de conocimiento más valiosa para cualquier equipo de soporte: su propio historial. Esperan que recopiles, limpies y subas manualmente artículos de la base de conocimientos o documentos. No pueden aprender de las miles de conversaciones reales donde tu equipo ya ha resuelto los mismos problemas que tienen tus clientes.
Los equipos de soporte modernos no solo se basan en wikis. Su verdadero conocimiento está enterrado en tickets pasados, macros y documentos aleatorios. eesel AI está diseñado para unir todo eso al instante. Aprende automáticamente de tus conversaciones históricas en plataformas como Zendesk, Freshdesk o Intercom para clavar la voz de tu marca y las soluciones desde el primer día. También se conecta sin problemas a tus otras fuentes de conocimiento como Confluence, Google Docs y Slack para darle a tu IA un único cerebro unificado.
El modelo de precios basado en el uso de OpenAI
Ya sea que estuvieras en la antigua API de Asistentes o te estés mudando al nuevo AgentKit, el precio es el mismo: pagas por lo que usas. Esto incluye costos por token (tanto para lo que envías como para lo que recibes) y tarifas separadas para cosas como el uso de herramientas. Por ejemplo, el almacenamiento de Búsqueda de Archivos te costará 0,10 $ por GB al día.
Para un desarrollador que experimenta con un proyecto paralelo, eso está totalmente bien. Pero para una empresa que intenta ajustarse a un presupuesto, es una pesadilla. Crea una imprevisibilidad total. Si tu volumen de soporte se duplica un mes, tu factura de OpenAI se duplicará con él. El modelo básicamente te castiga por crecer y hace imposible prever los costos.
Una captura de pantalla de la página de precios de OpenAI, que sirve de ayuda visual para la discusión sobre la estructura de costos de AgentKit vs. API de Asistentes.| Característica/Componente | Modelo de precios | Potencial de costos impredecibles |
|---|---|---|
| Uso del modelo (Tokens) | Pago por token (entrada/salida) | Alto |
| Uso de herramientas (p. ej., Búsqueda de Archivos) | Por consulta + Por GB/día de almacenamiento | Medio |
| Componentes de AgentKit | Incluido en el uso de la API | Alto (impulsa un mayor uso de tokens/herramientas) |
Las empresas necesitan saber lo que están gastando. Es por eso que plataformas como eesel AI ofrecen planes mensuales o anuales claros y de tarifa plana. Obtienes un número determinado de interacciones de IA, y nunca cobramos por resolución. Tus costos se mantienen estables y predecibles, incluso cuando las cosas se ponen ajetreadas.
Un kit de herramientas para desarrolladores, no una solución empresarial
Seamos claros: AgentKit es un gran paso adelante con respecto a la API de Asistentes. Es un kit de herramientas más completo, potente y fácil de usar para los desarrolladores que quieren construir agentes de IA personalizados desde cero. Hace que la idea de una fuerza laboral de IA se sienta mucho más real.
Pero esa es la trampa, es un marco para desarrolladores. No es una solución lista para usar para un problema empresarial como automatizar el soporte al cliente. AgentKit te da un fantástico conjunto de piezas de Lego, pero todavía tienes que diseñar el castillo, construirlo y arreglarlo cuando se rompa. Para la mayoría de los equipos de soporte, ese es un proyecto de ingeniería de varios trimestres para el que simplemente no tienen el tiempo ni el personal.
Para los equipos que necesitan resolver problemas hoy, como reducir los tiempos de respuesta, aumentar el CSAT y liberar a los agentes humanos para trabajos más importantes, una plataforma dedicada y completamente gestionada es una forma mucho más rápida y estratégica de llegar allí.
Más allá de AgentKit vs. API de Asistentes: Construye agentes de IA prácticos hoy con eesel AI
Si estás buscando la forma más rápida de desplegar una IA autónoma y eficaz en tu flujo de trabajo de soporte, eesel AI fue creado para ti. Está diseñado para ofrecer resultados de negocio, no dolores de cabeza de ingeniería.
Esto es lo que lo hace diferente:
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Ponte en marcha en minutos: Es una plataforma verdaderamente de autoservicio con integraciones de un solo clic para tu centro de ayuda. Sin llamadas de ventas, sin demos obligatorias. Solo regístrate y empieza.
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Tú tienes el control total: Usa un motor de flujos de trabajo potente pero intuitivo para definir la personalidad de tu IA, sus acciones y exactamente qué tickets debe manejar.
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Unifica todo tu conocimiento: Aprende automáticamente de tus tickets pasados, centros de ayuda, documentos internos y macros. Sin subidas manuales.
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Despliégalo sin riesgo: Utiliza el potente modo de simulación para probar tu IA en miles de tus tickets pasados. Puedes demostrar su ROI antes de que un solo cliente interactúe con ella.
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Precios predecibles: Nuestros planes planos y transparentes no te castigan por tener éxito. Sin sorpresas, nunca.
Deja de pelear con los marcos de desarrollo. Empieza a resolver problemas de negocio reales.
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Preguntas frecuentes
AgentKit está diseñado como un kit de herramientas más completo y visual para simplificar la creación de agentes, abordando la complejidad y los problemas de "código de conexión" de la antigua API de Asistentes. Su objetivo es hacer que el desarrollo de agentes sea más accesible y rápido a través de un nuevo Constructor de Agentes y otros componentes.
AgentKit introduce un Constructor de Agentes visual, reemplazando el enfoque intensivo en código de la API de Asistentes, lo que simplifica significativamente el diseño y la prueba de los flujos de trabajo de los agentes. Aunque sigue siendo una herramienta para desarrolladores, este cambio tiene la intención de reducir el tiempo desde el concepto hasta la implementación.
OpenAI está declarando obsoleta la API de Asistentes con una retirada completa prevista para mediados de 2026. Esto significa que los usuarios existentes eventualmente necesitarán migrar sus proyectos a AgentKit u otra solución, ya que AgentKit está diseñado para ser su sucesor con funcionalidades mejoradas.
Por su naturaleza, AgentKit te limita principalmente a usar los modelos de OpenAI. Si bien ofrece orquestación visual de flujos de trabajo, no proporciona de forma inherente la flexibilidad para cambiar o integrarse fácilmente con otros grandes modelos de lenguaje como Claude o Gemini.
Tanto AgentKit como la API de Asistentes utilizan un modelo de precios basado en el uso, cobrando por token y por el uso de herramientas. Esto puede generar costos impredecibles para las empresas, ya que los gastos escalan directamente con el volumen de uso, lo que dificulta la previsión de costos.
AgentKit se posiciona como un potente marco y kit de herramientas para desarrolladores, no como una solución empresarial lista para implementar. Si bien ayuda enormemente a la creación de agentes de IA personalizados, todavía requiere un esfuerzo de ingeniería significativo para adaptarlo y gestionarlo para necesidades empresariales específicas como la automatización del soporte al cliente.
AgentKit mejora las integraciones con su Registro de Conectores, ofreciendo una forma más segura de vincularse a herramientas comunes en comparación con el proceso manual de la API de Asistentes. Sin embargo, ambos marcos todavía esperan en general la recopilación y carga manual de conocimiento, a menudo pasando por alto la capacidad de aprender automáticamente de conversaciones de soporte históricas.
