OpenAI AgentKit vs Assistants API: Um guia prático para 2025

Parece que os objetivos da IA mudam a cada semana. Não há muito tempo, estávamos apenas a habituar-nos aos chatbots que conseguiam manter uma conversa decente. Agora, a discussão saltou para os agentes de IA que conseguem realmente fazer coisas, planear tarefas, usar ferramentas e levar projetos complexos até ao fim por conta própria.

A OpenAI está no centro desta mudança. A sua recente introdução do AgentKit, que está previsto para substituir a antiga API de Assistentes, é um grande acontecimento.

Isto pode parecer uma atualização de nicho para programadores, mas tem um efeito cascata enorme na forma como as empresas, especialmente as equipas de apoio ao cliente, pensam sobre a automação. Tudo se resume a uma questão: quais são as diferenças reais entre o AgentKit e a API de Assistentes, e o que significa esta mudança para quem tenta construir algo que realmente poupa tempo e dinheiro?

Vamos a isso.

O que era a API de Assistentes da OpenAI?

A API de Assistentes foi a primeira tentativa real da OpenAI para ajudar os programadores a construir aplicações de IA que pudessem lembrar-se de conversas e usar ferramentas. Foi a base para criar algo mais capaz do que um simples bot de perguntas e respostas. As suas principais características eram os "Threads", que tratavam do histórico da conversa para que a IA tivesse alguma memória, e as "Ferramentas" como o Code Interpreter e o Function Calling que lhe permitiam agir.

Era poderosa, sem dúvida, mas também era uma enorme dor de cabeça trabalhar com ela.

Construir algo útil com a API de Assistentes era um projeto pesado em código. Os programadores tinham de escrever uma tonelada de "código de ligação" só para conectar as diferentes partes, gerir o que o agente estava a fazer e lidar com os resultados das suas ferramentas. Parecia que se estava a tentar montar um motor de carro a partir de uma caixa de peças sem rótulo. Era complicado, lento e frustrante.

Com base nesse feedback dos programadores, a OpenAI anunciou que ia descontinuar a API de Assistentes, com planos para a retirar completamente até meados de 2026. Isto abriu caminho para o AgentKit, uma abordagem totalmente nova concebida para resolver as dores de cabeça que a API de Assistentes causava.

O que é o AgentKit da OpenAI?

O AgentKit não é apenas um novo nome para a antiga API. É um kit de ferramentas completo destinado a simplificar todo o processo de construção de um agente. Se a API de Assistentes lhe deu as matérias-primas, o AgentKit foi concebido para lhe dar a oficina inteira. É a resposta da OpenAI à complexidade que estava a travar toda a gente.

Está construído sobre algumas ideias chave:

• Construtor de Agentes: Uma tela visual onde pode arrastar e soltar componentes para projetar, testar e ajustar fluxos de trabalho de agentes sem ter de escrever linhas e linhas de código.

• Registo de Conectores: Um local central para gerir ligações seguras a outras aplicações e fontes de dados de que o seu agente possa precisar, como o Google Drive ou o SharePoint.

• ChatKit: Um conjunto de componentes de interface de chat pré-construídos que pode incorporar para ter um front-end virado para o utilizador a funcionar rapidamente.

• Avaliações e Barreiras de Proteção: Ferramentas incorporadas para testar o desempenho do seu agente, ajustar as suas instruções e adicionar regras de segurança para evitar que ele saia dos eixos.

O objetivo é bastante óbvio: pegar num projeto que costumava levar meses de desenvolvimento doloroso e transformá-lo em algo que poderia potencialmente ser lançado em poucos dias. O objetivo é tornar a IA agêntica muito mais acessível.

Um gráfico que mostra a relação entre o Construtor de Agentes, o ChatKit, as Avaliações e os Conectores para entender a estrutura de preços do AgentKit da OpenAI no contexto da comparação entre o AgentKit e a API de Assistentes.

Principais diferenças: AgentKit vs. API de Assistentes

Quando se olha mais de perto, a mudança da API de Assistentes para o AgentKit é mais do que apenas uma atualização de funcionalidades; é uma forma de pensar totalmente nova. Eis como se comparam nas áreas que realmente contam.

Facilidade de utilização e rapidez de implementação

A diferença mais gritante é a mudança de uma abordagem centrada no código para uma abordagem centrada no visual. Com a API de Assistentes, tinha de escrever cada passo da lógica do seu agente em Python ou JavaScript. O Construtor de Agentes visual do AgentKit permite-lhe mapear esse fluxo ligando nós numa tela, o que definitivamente torna mais fácil para mais pessoas começarem.

Mas "mais fácil" não significa que seja de repente um passeio no parque.

O AgentKit ainda é, em grande parte, uma ferramenta para programadores. Precisa de conhecimentos técnicos para gerir os fluxos de trabalho, ligar ferramentas personalizadas e descobrir o que correu mal quando inevitavelmente falhar. Alguns dos primeiros utilizadores salientaram que monitorizar a execução de um agente ainda é um pouco desajeitado, obrigando-o a saltar entre diferentes ecrãs apenas para ver o que um único passo fez. Os desafios de engenharia centrais da construção de um agente fiável ainda estão lá, apenas foram envolvidos numa interface mais agradável.

Controlo, personalização e orquestração de fluxos de trabalho

O sistema de versionamento e a tela visual do AgentKit dão-lhe uma visão muito mais clara de como o seu agente opera em comparação com a confusão de scripts que precisava para a API de Assistentes. Só isso já é uma enorme melhoria para a colaboração em equipa e a manutenção a longo prazo.

Mas há uma contrapartida. Pela sua natureza, o AgentKit prende-o à utilização dos modelos da OpenAI. Num mundo onde outros modelos (como o Claude ou o Gemini) podem ser melhores em certas tarefas, essa falta de flexibilidade pode ser uma séria desvantagem. Além disso, o AgentKit é uma ferramenta de propósito geral. Se precisar de o personalizar para um processo de negócio específico, como um complexo sistema de triagem de tickets de suporte com uma série de regras diferentes, está de volta à necessidade de código personalizado.

Para uma função tão importante como o apoio ao cliente, controlos genéricos simplesmente não são suficientes. Precisa de controlo sobre os pequenos detalhes. É aqui que uma plataforma especializada realmente faz a diferença. Com o motor de fluxos de trabalho na eesel AI, pode definir a persona e o tom exatos da IA, escolher precisamente quais os tickets que deve tratar com base nas suas regras e criar ações personalizadas que extraem dos seus dados em tempo real. Isto impede que um agente genérico se descontrole e dá-lhe a confiança para automatizar realmente o trabalho virado para o cliente.

Ecossistema, integrações e fontes de conhecimento

Com a API de Assistentes, a ligação a dados externos era um processo completamente manual e muitas vezes doloroso. O novo Registo de Conectores do AgentKit é uma boa atualização, dando-lhe uma forma central e mais segura de se ligar a ferramentas comuns. Mas também é uma funcionalidade totalmente nova, por isso está limitado aos conectores que a OpenAI decidir construir e manter.

Mais importante, ambas as estruturas ignoram a fonte de conhecimento mais valiosa para qualquer equipa de suporte: o seu próprio histórico. Elas esperam que recolha, limpe e carregue manualmente artigos da base de conhecimento ou documentos. Elas não conseguem aprender com as milhares de conversas reais onde a sua equipa já resolveu os mesmos problemas que os seus clientes estão a ter.

As equipas de suporte modernas não funcionam apenas com wikis. O seu verdadeiro conhecimento está enterrado em tickets passados, macros e documentos aleatórios. A eesel AI foi construída para juntar tudo isso instantaneamente. Aprende automaticamente com as suas conversas históricas em plataformas como Zendesk, Freshdesk, ou Intercom para acertar na voz e soluções da sua marca desde o primeiro dia. Também se liga sem problemas às suas outras fontes de conhecimento como Confluence, Google Docs, e Slack para dar à sua IA um único cérebro unificado.

Modelo de preços da OpenAI baseado no uso

Quer estivesse na antiga API de Assistentes ou esteja a mudar para o novo AgentKit, o preço é o mesmo: paga pelo que utiliza. Isto inclui custos por token (tanto para o que envia como para o que recebe de volta) e taxas separadas para coisas como a utilização de ferramentas. Por exemplo, o armazenamento da Pesquisa de Ficheiros custar-lhe-á 0,10 $ por GB por dia.

Para um programador a experimentar um projeto paralelo, isso é perfeitamente aceitável. Mas para uma empresa a tentar manter-se dentro de um orçamento, é um pesadelo. Cria uma imprevisibilidade total. Se o seu volume de suporte duplicar num mês, a sua fatura da OpenAI duplicará juntamente com ele. O modelo basicamente castiga-o por crescer e torna impossível prever os custos.

Uma captura de ecrã da página de preços da OpenAI, fornecendo um auxílio visual para a discussão sobre a estrutura de custos do AgentKit vs. API de Assistentes.

As empresas precisam de saber o que estão a gastar. É por isso que plataformas como a eesel AI oferecem planos mensais ou anuais claros e de taxa fixa. Obtém um número definido de interações de IA, e nunca cobramos por resolução. Os seus custos mantêm-se estáveis e previsíveis, mesmo quando as coisas ficam ocupadas.

Um kit de ferramentas para programadores, não uma solução de negócio

Sejamos claros: o AgentKit é um passo gigantesco em relação à API de Assistentes. É um kit de ferramentas mais completo, poderoso e fácil de usar para programadores que querem construir agentes de IA personalizados de raiz. Faz com que a ideia de uma força de trabalho de IA pareça muito mais real.

Mas essa é a questão, é uma framework para programadores. Não é uma solução pronta a usar para um problema de negócio como automatizar o apoio ao cliente. O AgentKit dá-lhe um conjunto fantástico de peças de Lego, mas ainda tem de projetar o castelo, construí-lo e repará-lo quando ele se partir. Para a maioria das equipas de suporte, isso é um projeto de engenharia de vários trimestres para o qual simplesmente não têm tempo ou pessoas.

Para equipas que precisam de resolver problemas hoje, como reduzir os tempos de resposta, aumentar o CSAT e libertar os agentes humanos para trabalhos mais importantes, uma plataforma dedicada e totalmente gerida é uma forma muito mais rápida e estratégica de lá chegar.

Para além do AgentKit vs. API de Assistentes: Construa agentes de IA práticos hoje com a eesel AI

Se procura a forma mais rápida de implementar uma IA autónoma e eficaz no seu fluxo de trabalho de suporte, a eesel AI foi construída para si. Foi concebida para fornecer resultados de negócio, não dores de cabeça de engenharia.

Eis o que a torna diferente:

• Entre em funcionamento em minutos: É uma plataforma verdadeiramente de autoatendimento com integrações de um clique para o seu helpdesk. Sem chamadas de vendas, sem demos obrigatórias. Basta inscrever-se e começar.

• Está em controlo total: Use um motor de fluxos de trabalho poderoso mas intuitivo para definir a personalidade, ações e exatamente quais os tickets que a sua IA deve tratar.

• Unifica todo o seu conhecimento: Aprende automaticamente com os seus tickets passados, centros de ajuda, documentos internos e macros. Sem uploads manuais.

• Implemente-a sem riscos: Use o poderoso modo de simulação para testar a sua IA em milhares dos seus tickets passados. Pode provar o seu ROI antes que um único cliente interaja com ela.

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