OpenAI AgentKit vs Anthropic API: Qual é o melhor para agentes de IA em 2025?

Toda a gente está a falar sobre a construção de agentes de IA, e se está nesse barco, provavelmente já reparou em dois grandes nomes que surgem constantemente: OpenAI e Anthropic. Ambos oferecem toolkits para o ajudar a construir, mas abordam o assunto de ângulos completamente diferentes. Esta não é apenas uma simples comparação de funcionalidades. Estamos a falar de duas filosofias distintas: uma plataforma polida e tudo-em-um versus uma framework flexível e que prioriza o código.

Então, como decide qual é a certa para o seu projeto? Vou guiá-lo através das diferenças práticas na forma como são construídos, o que podem fazer e quanto lhe custarão na realidade. No final, deverá ter uma ideia muito mais clara de qual caminho faz sentido para a sua equipa, ou se talvez exista outra rota que valha a pena considerar.

AgentKit vs API da Anthropic: O que estamos a comparar?

Apesar de o grande termo de pesquisa ser "AgentKit vs API da Anthropic", o que estamos realmente a analisar é a plataforma integrada de construção de agentes da OpenAI versus as ferramentas focadas em programadores da Anthropic, que se baseiam na sua API. Ambos o levam a um destino semelhante, um agente de IA, mas os seus pontos de partida não poderiam ser mais diferentes.

O que é o AgentKit da OpenAI?

O AgentKit da OpenAI é um conjunto de ferramentas que visa levá-lo de uma ideia inicial a um agente de IA funcional da forma mais suave possível. Pense nele como um pacote completo que coloca uma experiência visual e sem código em primeiro plano.

Os seus principais componentes são:

• Construtor de agentes: Uma tela visual de arrastar e soltar onde pode mapear a lógica do seu agente sem ter de escrever qualquer código.

• Registo de conectores: Uma biblioteca de integrações prontas a usar para se conectar a outras ferramentas e serviços.

• ChatKit: Um toolkit que o ajuda a incorporar o agente final diretamente no seu site ou aplicação.

A ideia por trás do AgentKit é ser rápido e conveniente. Foi construído para equipas que querem passar de um protótipo para um produto em produção em tempo recorde, desde que não se importem de viver e trabalhar inteiramente dentro do ecossistema da OpenAI.

Um diagrama de fluxo de trabalho ilustrando os componentes chave do AgentKit da OpenAI, incluindo o Construtor de Agentes, ChatKit e Registo de Conectores.

O que é a API da Anthropic para agentes?

A Anthropic seguiu uma direção diferente. A sua abordagem é totalmente centrada no código, oferecendo aos programadores o Claude Agent SDK, que é uma biblioteca de software para construir agentes de forma programática. Quando as pessoas falam em usar a "API da Anthropic" para agentes, é a isto que se referem.

Algumas ideias chave a reter aqui são:

• Prioridade ao SDK: O objetivo é dar aos programadores controlo total. É você que escreve o código, o que significa que pode integrar o agente profundamente nos seus sistemas existentes.

• Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): Este é um protocolo aberto que a Anthropic está a promover para criar um padrão sobre como os agentes se conectam a ferramentas. Foi construído com a segurança e a auditoria em mente, dando-lhe uma visão clara do que o agente está autorizado a fazer.

A configuração da Anthropic foi projetada para controlo, flexibilidade e o tipo de segurança que as grandes empresas necessitam. Dá à sua equipa o poder de executar agentes nos seus próprios servidores, gerir exatamente como os dados fluem e manter a propriedade total sobre todo o ambiente.

As filosofias centrais no debate AgentKit vs API da Anthropic

Isto chega realmente ao cerne da diferença entre eles. A OpenAI oferece um belo jardim curado, onde tudo é projetado para funcionar perfeitamente em conjunto. A Anthropic, por outro lado, entrega-lhe uma caixa de peças Lego poderosas e um campo aberto para construir o que quiser.

A abordagem da OpenAI: Velocidade e conveniência com um custo

Não se pode negar o apelo do "jardim murado" do AgentKit. O construtor visual, os conectores integrados e a infraestrutura gerida tornam o início incrivelmente rápido. Poderia genuinamente ter um protótipo a funcionar em poucas horas, em vez de algumas semanas.

Mas essa facilidade vem com algumas grandes desvantagens. As principais limitações que encontrará são:

• Dependência do fornecedor (vendor lock-in): O AgentKit foi construído para funcionar com os modelos da OpenAI. Embora possa conseguir adaptar outros, não é um ajuste natural. Se decidir mudar de fornecedor de modelos mais tarde, pode ser um processo difícil e dispendioso.

• Menos controlo: Como a OpenAI gere tudo nos bastidores, tem menos poder de decisão sobre os seus dados, conformidade e a lógica do agente. Se estiver numa indústria regulamentada como finanças ou saúde, isto pode ser um fator decisivo.

• Fluxos de trabalho rígidos: O construtor visual é fantástico para tarefas diretas. Mas se estiver a construir algo com lógica complexa e muitos passos 'se-isto-então-aquilo', a tela visual pode transformar-se numa teia emaranhada que é um pesadelo para gerir e corrigir.

A abordagem da Anthropic: Controlo e flexibilidade por um preço

O Claude Agent SDK coloca-o completamente no comando. Este estilo de "playground aberto" significa que pode executar os seus agentes nas suas próprias máquinas, conectá-los a qualquer ferramenta interna usando o MCP e manter o controlo total sobre os seus dados.

Todo esse poder, no entanto, não é gratuito:

• Mais trabalho inicial: Construir com um kit de desenvolvimento de software simplesmente leva mais tempo de engenharia. A sua equipa é responsável por configurar servidores, gerir a execução do agente e construir todas as integrações de ferramentas.

• Complexidade: Ser explícito é ótimo para o controlo, mas também pode complicar as coisas e atrasá-lo quando apenas quer construir um protótipo simples. Uma tarefa que leva alguns cliques no AgentKit pode acabar por ser cem linhas de código.

A terceira via: Uma plataforma sem a prisão

Ambas as opções forçam-no a uma escolha difícil: abdicar do controlo para avançar rapidamente, ou abdicar da velocidade para ter controlo. Para a maioria das empresas que apenas tentam resolver um problema do mundo real, nenhuma delas parece totalmente adequada. Quer o poder de uma solução personalizada sem a dor de a construir toda de raiz.

Mas e se precisar de velocidade e controlo? É esta lacuna que uma plataforma construída para o efeito, como a eesel AI, tenta preencher. Dá-lhe a simplicidade de uma plataforma com a flexibilidade de uma framework. Obtém uma experiência self-service e sem código que pode estar ativa em minutos, mas nunca fica limitado por um modelo ou um conjunto limitado de ferramentas. Pode conectar todas as suas fontes de conhecimento existentes e configurar ações personalizadas sem precisar de uma equipa de programadores.

Confronto de funcionalidades: AgentKit vs API da Anthropic

Vamos aprofundar as diferenças práticas do dia-a-dia que a sua equipa realmente sentirá ao trabalhar com estas ferramentas.

Funcionalidade	OpenAI AgentKit	Anthropic Agent SDK	A Vantagem da eesel AI
Configuração e onboarding	Rápido e visual, impulsionado por uma interface de utilizador. Muito pouca infraestrutura necessária. Ideal para equipas de produto e prototipagem rápida.	Prioriza o código e é metódico. Precisará de instalar o SDK e configurar um servidor MCP. Ideal para equipas de engenharia que necessitam de controlo.	Configuração em minutos. É uma plataforma self-service com integrações de um clique para ferramentas que já utiliza, como Zendesk ou Confluence, para que possa começar imediatamente.
Integração de ferramentas	Funciona com um Registo de Conectores curado e nós de ferramentas integrados. Mais simples para integrações comuns.	Utiliza o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) aberto. Mais flexível para ferramentas personalizadas ou internas, mas exige mais trabalho para configurar.	Conecte ferramentas sem complicações. Pode definir ações de API personalizadas e ligar-se a ferramentas internas através de uma interface de utilizador simples, evitando a necessidade de construir e gerir os seus próprios servidores MCP.
Flexibilidade de modelos	Projetado principalmente para os modelos da OpenAI. O suporte para outros fornecedores é limitado.	Agnóstico em relação ao modelo por design. Pode usar diferentes modelos, mas tem de gerir a integração você mesmo.	Foca-se no seu conhecimento. Embora utilize modelos de alta qualidade, a verdadeira força está em como treina com os seus dados específicos de tickets passados, documentos e centros de ajuda. Isto significa que obtém respostas relevantes para o seu negócio, independentemente do LLM que está por trás.
Implementação e alojamento	Corre na cloud gerida da OpenAI. Fácil de implementar, mas dá-lhe menos controlo sobre os seus dados.	Pode ser executado nos seus próprios servidores, on-premise, ou numa cloud privada. Dá-lhe controlo total sobre os seus dados e ambiente.	Segurança e alojamento geridos. Obtém opções como residência de dados na UE e controlos de segurança robustos sem ter de gerir a infraestrutura você mesmo.
Testes e validação	Inclui ferramentas de avaliação integradas (Evals) para os programadores testarem o desempenho do agente.	Os testes ficam a cargo do programador. Terá de construir as suas próprias configurações de teste para garantir que o agente se comporta corretamente.	Simule antes de lançar. Um modo de simulação permite-lhe testar o seu agente em milhares dos seus tickets passados antes de entrar em produção. Isto dá-lhe uma pré-visualização realista do seu desempenho e de quantos problemas consegue realmente resolver.

Preços e Custo Total de Propriedade (TCO): AgentKit vs API da Anthropic

Nem a OpenAI nem a Anthropic cobram uma taxa pelo "kit" ou "SDK" em si, mas não se deixe enganar. O custo total de propriedade (TCO) é algo em que realmente tem de pensar, e é muito mais do que apenas o preço inicial.

Os custos ocultos do DIY (faça-você-mesmo)

Ambas as plataformas cobram com base no número de tokens que os seus modelos de linguagem (como o GPT-4o ou o Claude 3.5 Sonnet) processam. Este preço baseado no uso significa que os seus custos podem ser difíceis de prever e crescerão com cada conversa com o cliente.

Mas o maior custo oculto é o tempo de programador necessário para construir, conectar, testar e manter o agente. Esta não é uma configuração única; é um trabalho que nunca para realmente. Para o SDK da Anthropic, também tem de adicionar os custos de alojamento e gestão dos servidores para o seu agente e as suas ferramentas. Quando soma tudo, o TCO para um agente DIY pode facilmente chegar às dezenas de milhares de dólares por ano.

Uma captura de ecrã da página de preços da API da OpenAI, relevante para a discussão sobre o custo total de propriedade na comparação entre AgentKit e API da Anthropic.

A alternativa da eesel AI: Custo previsível e ROI imediato

A abordagem da eesel AI é diferente, focando-se em custos previsíveis. Os planos baseiam-se numa taxa fixa mensal ou anual, pelo que não é cobrado por cada resolução. Isto significa que não terá uma surpresa desagradável na sua fatura após um mês movimentado.

Com a eesel AI, não há custos de alojamento, manutenção ou infraestrutura ocultos com que se preocupar. A verdadeira poupança, no entanto, é o tempo. Em vez de a sua equipa passar meses a construir um agente de raiz, pode ter uma solução de IA a funcionar em poucos minutos. Os benefícios começam a aparecer imediatamente, não após um longo projeto de desenvolvimento.

Escolher o caminho certo: AgentKit vs API da Anthropic

Então, como tomar a decisão? Tudo se resume às suas prioridades e aos recursos que tem.

• Escolha o AgentKit se: Já está totalmente imerso no ecossistema da OpenAI, precisa de construir um agente simples virado para o cliente o mais rápido possível e está confortável com as limitações de um sistema fechado.

• Escolha o SDK da Anthropic se: Tem uma equipa de engenharia dedicada, precisa de controlo absoluto sobre os seus dados e infraestrutura, e está preparado para um projeto de desenvolvimento muito mais longo e dispendioso.

A verdadeira questão para a maioria das empresas não é apenas qual plataforma usar; é sobre estratégia. Quer que a sua equipa se torne especialista em infraestrutura de IA, ou quer apenas resolver um problema de negócio? Porque, sejamos honestos, construir um agente de raiz com qualquer uma destas frameworks é um enorme compromisso de tempo, dinheiro e esforço de engenharia.

Para a maioria das empresas, o objetivo é melhorar o suporte ao cliente ou facilitar o trabalho interno, não construir uma nova pilha de tecnologia de IA do zero. A eesel AI oferece um caminho mais direto. Obtém os benefícios de um agente de IA treinado à medida sem as dores de cabeça, despesas e riscos de construir um do zero. É o melhor de dois mundos: uma plataforma poderosa, flexível e segura que poderia lançar esta tarde.

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