AgentKit vs API OpenAI vs API Gemini : Un guide pratique pour les leaders du support

Tout le monde parle de créer des agents IA pour automatiser le travail, et il est facile de comprendre pourquoi. L'idée d'un agent autonome gérant le support de première ligne, répondant aux questions et libérant votre équipe semble plutôt géniale. Mais lorsque vous commencez à chercher comment en créer un, vous vous retrouvez soudainement à nager dans un océan de jargon technique : API, workflows agentiques, orchestration, LLM. Cela peut être un peu écrasant.

Ce guide est là pour y voir plus clair. Nous allons décortiquer trois des composants les plus courants, AgentKit d'OpenAI, l'API OpenAI et l'API Gemini, d'un point de vue pratique et orienté business. Nous ne parlerons pas de code. Nous nous concentrerons plutôt sur ce qui compte vraiment pour un responsable de support : le temps que cela prendra, ce que cela coûtera, le niveau de contrôle que vous aurez et, en fin de compte, l'expérience que vous offrirez à vos clients.

Comprendre les composants de base

Avant de nous lancer, mettons-nous d'accord. Pensez à la création d'un agent IA comme à la préparation d'un dîner. Vous pouvez choisir un kit repas avec des ingrédients pré-portionnés et des instructions (c'est AgentKit), ou vous pouvez vous rendre dans une épicerie fine et acheter des ingrédients bruts pour créer une recette à partir de zéro (ce sont les API OpenAI ou Gemini). Chaque approche vous mène à un repas fini, mais l'effort, le coût et le résultat final sont radicalement différents.

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

AgentKit d'OpenAI est la boîte à outils d'OpenAI conçue pour simplifier un peu la création d'agents IA. Ce n'est pas un produit fini que vous pouvez utiliser tel quel, mais un ensemble de composants pour aider les développeurs à créer plus rapidement. Ses principaux éléments sont :

• Agent Builder : Un canevas visuel de type glisser-déposer pour schématiser la manière dont un agent pense et agit.

• ChatKit : Des éléments pré-construits pour vous aider à intégrer une fenêtre de chat sur votre site web ou votre application.

• Connector Registry : Un moyen de connecter votre agent à quelques outils externes et sources de données.

Voyez cela comme un jeu de Lego sophistiqué. Il vous donne les pièces spécialisées pour construire quelque chose de cool, mais c'est toujours à vous de tout assembler, de vous assurer que ça ne s'écroule pas et de trouver où le placer dans votre maison.

Un graphique montrant la relation entre Agent Builder, ChatKit, Evals et Connectors dans la comparaison AgentKit vs API OpenAI vs API Gemini.

Qu'est-ce que l'API OpenAI ?

L'API OpenAI est le moteur brut et fondamental qui alimente tout, de ChatGPT pour le service client à AgentKit lui-même. Une API (Application Programming Interface ou Interface de Programmation d'Application) est simplement un moyen pour un logiciel de communiquer avec un autre. L'utilisation directe de l'API OpenAI donne à un développeur l'accès au modèle d'IA de base, comme GPT-4o. À partir de là, il a une liberté totale pour construire tout ce qu'il peut imaginer. C'est l'approche « apportez tout vous-même » : vous avez le moteur, mais vous devez construire toute la voiture autour.

Qu'est-ce que l'API Gemini ?

L'API Gemini est le concurrent direct de Google à l'API OpenAI. C'est un autre moteur d'IA fondamental qui fournit l'intelligence de base pour créer des applications personnalisées. Les développeurs peuvent choisir Gemini plutôt qu'OpenAI pour certaines tâches. Par exemple,

vous verrez des développeurs sur les forums faire l'éloge de Gemini pour sa capacité à traiter de très longs documents ou pour ses prix compétitifs, tandis que d'autres préféreront un modèle différent pour une écriture plus naturelle et humaine.

Reddit

Le processus de création : Vitesse et facilité d'utilisation

Vous avez donc décidé que vous vouliez un agent IA. Combien de temps faudra-t-il pour le mettre à la disposition des clients ? La réponse dépend vraiment de la voie que vous choisissez.

AgentKit : Des prototypes plus rapides

AgentKit est sans aucun doute conçu pour la rapidité. Son canevas visuel permet à un chef de produit ou à un responsable technique de définir un workflow sans écrire de code. C'est parfait pour construire des prototypes rapides et mettre en place une première version de votre agent.

Mais il y a un hic. Bien qu'il soit plus rapide de démarrer, vous êtes pratiquement enfermé dans l'écosystème d'OpenAI. Et plus important encore, vous êtes toujours responsable de tout ce qui vient après le prototype. Vous devez trouver où l'héberger, comment surveiller ses performances, comment assurer sa sécurité et comment garantir qu'il ne plante pas lorsque votre volume de tickets augmente. Il vous amène plus vite sur la ligne de départ, mais vous devez encore courir toute la course par vous-même.

API OpenAI & Gemini : Le projet d'ingénierie complet

Utiliser une API directement n'est pas un projet de week-end ; c'est un cycle complet de développement de produit. Cette voie nécessite une équipe d'ingénierie dédiée pour :

• Construire l'interface utilisateur de A à Z.

• Gérer la mémoire et l'historique de la conversation (souvent appelé gestion d'état).

• Coder chaque connexion à vos outils internes.

• Écrire toute la logique qui indique à l'agent quoi faire et quand le faire.

L'avantage est un contrôle total. Vous pouvez construire un agent parfaitement adapté à vos besoins précis. L'inconvénient ? C'est un processus long, coûteux et exigeant. Vous ne construisez pas seulement un agent ; vous construisez et maintenez un nouveau logiciel pour votre entreprise.

La troisième voie : Les plateformes gérées pour les équipes de support

Et si vous pouviez éviter la majeure partie du processus de création ? C'est là que les plateformes gérées entrent en jeu. Au lieu de vous donner une boîte à outils ou un moteur brut, elles fournissent une solution prête à l'emploi et conçue spécifiquement pour une tâche comme le support client.

Une plateforme comme eesel AI est conçue exactement à cette fin. C'est une solution simple et en libre-service où vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, et non en quelques mois. Avec des intégrations en un clic pour des outils de helpdesk comme Zendesk, Freshdesk et Intercom, elle s'intègre parfaitement à votre configuration existante sans travail d'API compliqué ni temps de développement. C'est le chemin le plus direct d'une idée à un agent IA pleinement fonctionnel qui aide réellement vos clients.

Flexibilité et contrôle

Un agent IA n'est efficace que par ce qu'il sait et ce qu'il peut faire. Ici, les différences entre le construire soi-même et utiliser une plateforme prête à l'emploi deviennent encore plus claires.

Dépendance vis-à-vis d'un modèle vs. stratégie multi-modèles

AgentKit est conçu pour fonctionner au mieux avec les modèles d'OpenAI. C'est bien si vous êtes entièrement engagé avec OpenAI, mais cela signifie que vous êtes lié à un seul fournisseur. Comme les développeurs en discutent souvent, différents « cerveaux » d'IA sont meilleurs pour différentes choses. Vous pourriez vouloir Gemini pour résumer une longue plainte client, un autre modèle pour écrire une réponse sensible et empathique, et GPT-4o pour une réponse rapide et factuelle.

Construire avec une API vous donne la liberté de choisir, mais votre équipe doit créer et maintenir les connexions à chaque modèle. Une plateforme comme eesel AI résout ce problème en étant agnostique en matière de modèles. Elle gère la complexité pour vous, afin que vous puissiez toujours utiliser le meilleur modèle pour chaque tâche sans être bloqué avec une seule entreprise.

Unifier les connaissances : Comment les plateformes obtiennent des réponses

C'est l'un des plus grands défis dans la création d'un agent utile. Si vous utilisez une API, vos ingénieurs doivent construire un système complexe (vous entendrez peut-être le terme de Génération Augmentée par Récupération, ou RAG) juste pour alimenter l'IA avec les informations de votre centre d'aide, de vos wikis internes et d'autres documents. AgentKit propose un outil de recherche de fichiers de base, mais il n'a pas d'intégrations profondes et automatiques avec tous les endroits où se trouvent les connaissances de votre entreprise.

C'est une véritable force d'eesel AI. Il unifie instantanément vos connaissances en s'entraînant sur vos anciens tickets de support, en se connectant directement à vos Confluence et Google Docs, et même en suggérant automatiquement de nouveaux articles de base de connaissances à partir de résolutions de tickets réussies. Cela crée dès le départ un agent expert qui connaît déjà votre entreprise.

Actions personnalisées

Un bon agent de support ne se contente pas de répondre aux questions ; il résout les problèmes. Cela signifie prendre des mesures : rechercher le statut d'une commande, traiter un remboursement ou acheminer un ticket vers la bonne personne.

Avec les API, vos développeurs peuvent coder n'importe quelle action dont vous pouvez rêver, mais chacune est un projet personnalisé à part entière. Le framework de connecteurs d'AgentKit est un début, mais il peut être un peu rigide. En revanche, eesel AI dispose d'un moteur de workflow entièrement personnalisable. À l'aide d'un simple éditeur de prompts, vous pouvez définir la personnalité exacte de votre agent, son ton et les actions spécifiques qu'il peut entreprendre, de la recherche d'une commande dans Shopify à l'escalade d'une conversation vers un agent humain.

Du prototype à la production

Construire un agent n'est que la moitié de la bataille. Vous devez également le lancer d'une manière qui ne provoque pas le chaos.

Tester en toute confiance

Comment pouvez-vous être sûr que votre nouvel agent IA ne dérapera pas dès son premier jour ? AgentKit et d'autres boîtes à outils disposent de certains outils d'évaluation, mais ils sont principalement destinés aux développeurs. Si vous construisez avec une API, vous devez créer tout votre cadre de test à partir de zéro.

C'est là que le puissant mode de simulation d'eesel AI brille vraiment. Vous pouvez tester en toute sécurité votre agent IA sur des milliers de vos tickets de support historiques dans un environnement de test privé (sandbox). Il vous donne une prévision précise de son taux de résolution et vous montre exactement comment il aurait répondu à de vrais problèmes clients, le tout avant qu'un seul client ne lui parle. Cela élimine le risque et les approximations liés au lancement d'une IA.

Coûts d'API imprévisibles vs. tarification professionnelle transparente

La tarification des API OpenAI et Gemini est basée sur l'utilisation de « jetons » (tokens), ce qui correspond essentiellement au nombre de mots que l'IA traite. Cela crée un coût opérationnel variable et imprévisible. Comment pouvez-vous budgétiser vos coûts de support alors qu'ils peuvent varier considérablement en fonction du volume de tickets et du bavardage de vos clients ?

C'est un véritable casse-tête pour les chefs d'entreprise. eesel AI élimine ce problème avec une tarification transparente et prévisible. Nos forfaits sont basés sur les fonctionnalités et la capacité dont vous avez besoin, sans frais par résolution. Vous n'aurez jamais de facture surprise après un mois chargé. C'est un modèle de tarification conçu pour la planification d'entreprise, pas pour les développeurs qui comptent les jetons.

Déploiement progressif et amélioration continue

Vous ne voulez probablement pas appuyer sur un interrupteur et avoir un agent IA qui gère 100 % de vos tickets du jour au lendemain. Un déploiement sûr est un déploiement progressif. Avec eesel AI, vous avez un contrôle total. Vous pouvez commencer petit en lui faisant gérer un seul type de ticket simple, comme les réinitialisations de mot de passe. Il transmettra tout le reste en toute confiance à votre équipe humaine. À mesure que vous vous sentirez plus à l'aise, vous pourrez étendre ce qu'il fait. Nos rapports exploitables signalent également les lacunes de votre base de connaissances, vous donnant une feuille de route claire sur ce qu'il faut améliorer ensuite.

Répartition des prix

Le coût est un facteur important dans toute décision d'entreprise. Voici une ventilation simple de la comparaison de ces différentes approches.

• OpenAI AgentKit : La boîte à outils elle-même est gratuite, mais vous payez pour chaque action qu'elle effectue via la tarification standard de l'API. Cela signifie que chaque conversation, chaque outil qu'il utilise et chaque étape d'un workflow consomme des jetons et s'ajoute à votre facture mensuelle.

• API OpenAI & Gemini : Lorsque vous utilisez les API directement, vous payez pour ce que vous utilisez. Cela vous donne un contrôle précis mais fait de la budgétisation un défi majeur.

Une capture d'écran de la page de tarification d'AgentKit, pertinente pour la discussion sur les coûts d'AgentKit vs API OpenAI vs API Gemini.

Vous pouvez toujours consulter les derniers chiffres sur les pages de tarification officielles d'OpenAI et de Google Cloud.

Ce coût variable est un énorme changement par rapport aux forfaits prévisibles et à plusieurs niveaux offerts par une plateforme comme eesel AI. Avec une solution groupée, vous obtenez tout : la plateforme, les modèles d'IA, les intégrations et les analyses, pour un simple forfait mensuel fixe. Cela facilite grandement la budgétisation.

Choisir la bonne voie pour votre équipe

Alors, quelle voie est la bonne pour vous ? Tout dépend de vos objectifs, de votre équipe et de votre calendrier.

• API (OpenAI & Gemini) : C'est la voie à suivre si vous voulez un maximum de puissance et de flexibilité, mais cela a le prix d'un investissement important et continu dans une équipe d'ingénierie dédiée. C'est idéal pour les entreprises technologiques qui intègrent l'IA au cœur de leur produit.

• AgentKit : C'est un bon compromis pour les développeurs qui veulent construire rapidement un prototype dans l'univers d'OpenAI. Cependant, c'est une boîte à outils, pas une solution complète et prête à l'emploi pour l'automatisation du support.

• Plateformes gérées : Pour la plupart des équipes commerciales, en particulier dans le support client, c'est le moyen le plus rapide, le plus sûr et le plus rentable d'obtenir des résultats.

Pour les responsables de support qui veulent la puissance d'un agent IA personnalisé sans la complexité, le risque et le coût imprévisible de le construire à partir de zéro, eesel AI est la réponse évidente. C'est la plateforme prête pour la production qui vous permet d'automatiser le support, pas de gérer un autre projet d'ingénierie.

Prêt à voir ce qu'un agent IA prêt pour la production peut faire pour votre équipe de support ? Commencez votre essai gratuit avec eesel AI et vous pourrez être opérationnel en quelques minutes.