AgentKit vs Make : Quel outil d'automatisation IA vous convient le mieux ?

Si vous cherchez à créer des « agents d'IA » pour automatiser votre travail, vous êtes probablement tombé sur deux grands noms : AgentKit d'OpenAI et Make. Tous deux promettent de gérer des tâches complexes pour vous, mais ils l'abordent sous des angles complètement différents. AgentKit est une boîte à outils spécialisée pour créer des flux de travail conversationnels intelligents directement au sein de l'écosystème OpenAI. Make, quant à lui, est une immense plateforme d'automatisation conçue pour connecter presque toutes les applications web imaginables.

Alors, comment choisir ? Ce guide vous présentera les véritables différences entre AgentKit et Make. Nous aborderons leurs capacités d'IA, la manière dont ils se connectent à d'autres outils, leur coût et leurs points forts respectifs. À la fin, vous devriez avoir une idée beaucoup plus claire de la solution qui correspond le mieux à vos besoins.

Qu'est-ce qu'AgentKit d'OpenAI ?

Considérez AgentKit comme la boîte à outils tout-en-un d'OpenAI pour créer, lancer et ajuster des agents d'IA. Ce n'est pas un simple outil, mais plutôt plusieurs composants puissants qui s'emboîtent :

• Agent Builder : C'est votre espace de travail visuel, une interface en glisser-déposer où vous pouvez définir le fonctionnement de vos agents et gérer différentes versions.

• ChatKit : Un kit pratique pour intégrer une fenêtre de chat soignée et personnalisable dans votre application ou votre site web sans vous compliquer la vie avec le code.

• Evals & Guardrails : Ce sont des outils intégrés pour tester les performances de votre agent et mettre en place des règles de sécurité pour l'empêcher de déraper.

C'est vraiment conçu pour les équipes qui utilisent déjà OpenAI et qui souhaitent créer des chatbots sophistiqués pour leurs clients, sans avoir à assembler une multitude d'outils différents.

Qu'est-ce que Make ?

Vous vous souvenez peut-être de Make sous son ancien nom, Integromat. Sa mission principale est de connecter différentes applications et services pour automatiser les tâches répétitives, le tout sans que vous ayez à écrire la moindre ligne de code.

Dans Make, vous construisez des « scénarios » en reliant visuellement des modules provenant d'une immense bibliothèque de plus de 1 600 applications. Bien qu'il n'ait pas été spécifiquement conçu pour être un créateur d'« agents d'IA », son système flexible de routeurs et de filtres vous permet de concevoir des flux de travail d'IA complexes à plusieurs étapes qui se comportent un peu comme un agent. C'est une excellente option si vous avez besoin d'automatiser des processus backend qui interagissent avec plusieurs de vos outils logiciels préférés.

Une comparaison détaillée

Très bien, entrons dans le vif du sujet. Les deux plateformes vous offrent un constructeur visuel, mais ce que vous pouvez réellement créer et la manière de le faire sont assez différents.

Capacités d'IA et logique des flux de travail

L'accent d'AgentKit sur la logique d'agent

AgentKit a été conçu pour créer des agents capables de raisonner, d'utiliser des outils et de mener une conversation. Son constructeur visuel est entièrement dédié à la configuration de la collaboration entre différents agents, en leur permettant de s'échanger des informations pour accomplir une tâche. C'est parfait pour créer des expériences structurées et basées sur des agents.

Ceci dit, certains des premiers utilisateurs ont noté que les flux de travail peuvent sembler un peu rigides. AgentKit repose souvent sur un cheminement étape par étape, ce qui signifie que vous devez connecter manuellement des nœuds « si/sinon » pour chaque petit point de décision. Il n'a pas tout à fait cette magie d'une IA capable de consulter une liste d'outils et de choisir le bon par elle-même. Sa plus grande force est sa fonction d'évaluation intégrée, qui vous permet de tester les réponses de votre agent par rapport à un ensemble de données pour voir ses performances avant même qu'un client n'interagisse avec lui.

L'approche de Make pour les flux de travail de type agent

Make y parvient d'une manière différente. Il utilise un puissant mélange de modules et de routeurs pour créer une logique de branchement. C'est fantastique pour l'automatisation basée sur les tâches. Par exemple, vous pourriez facilement configurer un flux qui dit : « Lorsqu'un nouvel e-mail contenant une facture arrive, demandez à un modèle d'IA d'extraire les détails clés, puis insérez-les dans une nouvelle ligne d'une feuille Google Sheets. »

Mais c'est aussi là que l'on voit le compromis. Make ne dispose pas d'un système intégré pour les concepts spécifiques aux agents, comme la mémoire à long terme ou le choix de ses propres outils. Vous devez construire vous-même la partie « réflexion » du processus, étape par étape. AgentKit intègre ces concepts, même s'ils ont leurs propres règles.

L'alternative eesel AI pour l'automatisation du support

Voici le problème : les outils généralistes peuvent vite devenir lourds lorsque vous gérez quelque chose d'aussi spécifique et important que le support client. Les flux rigides d'AgentKit ne sont pas adaptés à la nature sauvage et imprévisible des questions des clients, et il n'est tout simplement pas réaliste de construire une logique dans Make pour chaque problème de support possible.

C'est là qu'une plateforme spécialisée comme eesel AI entre en jeu. Elle offre un moteur de flux de travail entièrement personnalisable, conçu spécifiquement pour les conversations de support. Vous bénéficiez d'un contrôle précis pour automatiser certains types de tickets (comme les questions sur le statut d'une commande) tout en vous assurant que les cas complexes sont transmis à votre équipe humaine. Mieux encore, elle apprend réellement de vos anciens tickets de support, de sorte que sa logique est basée sur la manière dont votre équipe résout déjà les problèmes.

Un diagramme de flux de travail illustrant comment un outil spécialisé comme eesel AI automatise le processus de support client, de l'analyse du ticket à sa résolution, un point clé dans la discussion AgentKit vs Make.

Écosystème et intégrations

AgentKit : Profond mais limité

Là où AgentKit se démarque vraiment, c'est par sa connexion native et transparente avec les propres modèles (comme GPT-5) et services d'OpenAI. Tout est conçu pour fonctionner ensemble dès le départ.

L'inconvénient est que vous êtes plutôt enfermé dans leur monde. Vous ne pouvez pas facilement remplacer un modèle par un autre d'Anthropic ou de Google pour voir lequel fonctionne le mieux pour votre cas d'usage. Il prend en charge certaines intégrations pour des sources de données d'entreprise comme Google Drive et SharePoint, mais sa liste de connecteurs d'applications pré-construits est minuscule par rapport à ce qui existe ailleurs.

Make : Vaste et flexible

La caractéristique phare de Make est son immense bibliothèque de plus de 1 600 intégrations d'applications natives. Si vous utilisez un logiciel populaire, il y a de fortes chances que Make ait un connecteur pour celui-ci. Cela le rend incroyablement utile pour automatiser le travail sur l'ensemble de votre pile technologique.

Vous pouvez également utiliser son module HTTP générique pour appeler n'importe quel modèle d'IA de votre choix. Cela vous donne une liberté totale, mais cela implique une configuration un peu plus technique par rapport au style simple de type « cliquer-connecter » d'AgentKit.

Pourquoi une intégration profonde est plus importante pour les équipes de support

Pour une équipe de support client, avoir 1 600 connecteurs génériques n'est pas aussi utile que d'avoir des intégrations profondes, en un clic, avec les quelques outils que vous utilisez tous les jours. eesel AI se connecte instantanément à votre service d'assistance (comme Zendesk, Freshdesk, ou Intercom), à vos bases de connaissances internes (comme Confluence ou Google Docs), et à vos outils de chat (comme Slack). Plus important encore, il ne se contente pas de se connecter, il entraîne son IA sur vos tickets historiques et vos articles de base de connaissances pour comprendre votre entreprise dès le début.

Une infographie illustrant comment eesel AI centralise la connaissance de différentes sources pour alimenter l'automatisation du support, en contraste avec les outils généraux dans la comparaison AgentKit vs Make.

Déploiement et expérience utilisateur

AgentKit : Tout pour le front-end soigné

C'est là qu'AgentKit brille vraiment. Avec son composant ChatKit, vous pouvez mettre en ligne sur votre site web un widget de chat élégant, réactif et entièrement personnalisé à votre marque en quelques minutes. C'est un avantage énorme si vous construisez un agent destiné aux clients et que vous voulez qu'il ait un aspect professionnel sans beaucoup de travail de développement web.

Toute la plateforme est gérée par OpenAI, ce qui facilite la configuration et la maintenance. Le hic, c'est qu'il s'agit d'un produit à code source fermé, ce qui vous donne moins de contrôle sur vos données et leur lieu de stockage.

Make : Axé sur le backend

Make est un opérateur de l'ombre. Il excelle dans l'automatisation des flux de travail invisibles qui n'ont pas besoin d'une belle interface. Son débogueur visuel est incroyablement utile pour déterminer ce qui n'a pas fonctionné dans un scénario complexe et voir exactement où un processus a échoué.

Comme AgentKit, c'est une plateforme à code source fermé et uniquement disponible sur le cloud. Cela pourrait être un obstacle pour les entreprises ayant des règles de données ou de sécurité strictes qui exigent une option auto-hébergée.

Déployer en toute confiance est la clé

Mettre en production un agent d'IA pour vos clients peut être un peu angoissant. Une seule mauvaise expérience peut faire plus de mal que de bien. Alors qu'AgentKit vous donne des outils pour évaluer votre agent, eesel AI va plus loin avec un puissant mode de simulation. Vous pouvez tester votre IA sur des milliers de vos tickets de support passés réels dans un environnement de test sécurisé. Cela vous donne une prévision précise de ses performances, de son taux de résolution et des économies de coûts avant qu'un seul client ne lui parle, vous aidant ainsi à vous lancer en toute confiance.

Le tableau de bord de simulation d'eesel AI, un différenciateur clé pour les plateformes spécialisées dans la discussion AgentKit vs Make.

Comparaison des prix

Il est vraiment important de comprendre comment vous serez facturé avant de vous engager sur une plateforme, car les deux modèles sont très différents.

Tarifs d'AgentKit

AgentKit n'a pas ses propres frais d'abonnement. Au lieu de cela, le coût est directement lié à votre utilisation des modèles d'API d'OpenAI.

• Comment ça marche : Vous payez pour les jetons d'entrée et de sortie que vos agents utilisent.

• Le piège : Cette tarification peut être très variable. Un agent complexe ou un mois chargé pourrait entraîner une facture étonnamment élevée, ce qui rend la budgétisation difficile.

Tarifs de Make

Make vous facture en fonction des « opérations ». Une seule opération est une action effectuée par un module. Ainsi, un scénario en 10 étapes qui s'exécute une fois consomme 10 opérations.

• Gratuit : 1 000 opérations/mois

• Core : 9 $/mois pour 10 000 opérations/mois

• Pro : 16 $/mois pour 20 000 opérations/mois

• Teams : 29 $/mois pour 40 000 opérations/mois

• Le piège : Si vous avez des flux de travail qui s'exécutent souvent ou qui comportent de nombreuses étapes, ces coûts peuvent grimper assez rapidement.

Une alternative plus prévisible

La plupart des entreprises, en particulier dans les rôles en contact avec la clientèle, ne peuvent pas vraiment gérer des coûts imprévisibles. C'est pourquoi la tarification d'eesel AI est structurée différemment. Elle propose des forfaits simples basés sur un nombre défini d'interactions d'IA par mois. Il n'y a pas de frais supplémentaires par ticket résolu, vous n'êtes donc pas pénalisé pour votre succès ou pour un mois chargé. Ce modèle simple facilite la budgétisation et vous aide à éviter les mauvaises surprises sur votre facture.

Une vue de la page de tarification d'eesel AI, qui offre une alternative prévisible aux modèles discutés dans le débat AgentKit vs Make.

Choisir le bon outil pour le bon travail

Alors, quel est le verdict dans le duel AgentKit vs Make ? Honnêtement, il n'y a pas un seul gagnant. Il s'agit de choisir le bon outil pour ce que vous essayez d'accomplir.

• Choisissez AgentKit si : Vous avez besoin de créer un chatbot soigné, destiné aux clients, et que vous êtes déjà entièrement investi dans l'écosystème OpenAI. Son ChatKit et ses outils d'évaluation sont parfaits pour cela.

• Choisissez Make si : Votre objectif principal est d'automatiser des processus backend en reliant un tas d'applications SaaS différentes. Son immense bibliothèque d'intégrations est sa plus grande force.

Le grand hic avec les deux ? Aucune des deux plateformes n'a été conçue dès le départ pour résoudre les problèmes complexes de l'automatisation du support client, qui exige une intégration profonde des connaissances, des flux de travail spécialisés et un moyen sûr de déploiement.

Au-delà d'AgentKit vs Make : L'alternative spécialisée pour les équipes de support et d'informatique

Si vous lisez ceci parce que vous avez besoin d'automatiser le support client ou les tâches de service d'assistance interne, un outil généraliste ne vous mènera pas très loin.

eesel AI est conçu spécifiquement pour cet univers. Il peut être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois, car il se connecte instantanément et apprend de toutes vos connaissances existantes, de vos anciens tickets d'assistance, de vos pages Confluence, de vos documents Google Docs, et plus encore. Avec un moteur de flux de travail puissant et un mode de simulation sans risque, vous obtenez un contrôle total sur votre automatisation et une confiance totale dans ses performances.

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