AgentKit vs AutoGen: Qual framework de agente de IA é ideal para você em 2025?

O mundo das frameworks de agentes de IA está a ficar concorrido, e depressa. Estes conjuntos de ferramentas prometem permitir que múltiplos agentes de IA trabalhem em conjunto para lidar com tarefas complexas, e, honestamente, a ideia é bastante empolgante. Na vanguarda desta onda estão dois grandes nomes: o AgentKit da OpenAI e o AutoGen da Microsoft. Ambos oferecem aos programadores formas poderosas de construir a próxima geração de aplicações de IA.

Mas se está a tentar arrancar com um projeto, a escolha não é assim tão simples. Opta por um construtor visual polido e tudo-em-um, ou aposta numa framework super-flexível e de código aberto que constrói a partir do código?

Este guia é uma comparação prática e direta entre o AgentKit e o AutoGen. Vamos analisar a experiência de desenvolvimento, a flexibilidade que obtém (e o que perde) e o que cada um realmente custa, para que possa descobrir qual a framework certa para começar.

O que são frameworks de agentes de IA?

Antes de começarmos, vamos alinhar as ideias. Uma framework de agentes de IA fornece os blocos de construção para criar aplicações onde uma IA pode pensar, planear e agir. Estamos a ir além dos simples chatbots que apenas respondem a perguntas, para assistentes de IA que podem realmente fazer coisas, como gerir a sua agenda, marcar um voo ou resolver um problema de apoio ao cliente. Estas frameworks são a estrutura que gere a forma como os agentes trabalham em conjunto, se conectam a outras aplicações e se lembram de conversas passadas.

O que é o AgentKit da OpenAI?

O AgentKit é a aposta da OpenAI na criação de um conjunto completo de ferramentas para construir e implementar agentes de IA. A ideia principal é oferecer uma experiência mais integrada e fácil de usar, especialmente se já utiliza outras ferramentas da OpenAI.

É composto por algumas peças-chave:

• Agent Builder: Uma tela visual de arrastar e soltar onde pode mapear o funcionamento do seu agente sem escrever muito código.

• Agents SDK: A biblioteca de código (em Python e JS) que efetivamente executa os agentes. Permite-lhe sujar as mãos com lógica personalizada quando precisa de fazer algo mais complexo.

• Connector Registry: Um centro para gerir integrações com ferramentas que a sua equipa já utiliza, como o Google Drive e o SharePoint.

A maior promessa aqui é a velocidade. O AgentKit foi projetado para o levar de uma ideia a um protótipo funcional rapidamente, mas, como veremos, essa velocidade vem com algumas grandes condicionantes.

O que é o AutoGen da Microsoft?

Do outro lado, temos o AutoGen, uma poderosa framework de código aberto da Microsoft. O seu conceito central é a criação de uma equipa de agentes de IA especializados. Poderia ter, por exemplo, um agente "planeador", um agente "programador" e um agente "crítico". Estes agentes podem então conversar entre si para resolver problemas, de forma muito semelhante a uma equipa de pessoas.

Recentemente, as ideias centrais do AutoGen foram integradas na nova Microsoft Agent Framework unificada, que também inclui outro projeto da Microsoft chamado Semantic Kernel. Mas, na sua essência, continua a ser uma ferramenta flexível e focada em código para programadores que querem controlo total e não querem ficar presos aos modelos de IA de uma única empresa.

AgentKit vs AutoGen: Facilidade de uso e velocidade de produção

Para a maioria das empresas, a questão principal não é "o que é possível?", mas sim "quão rápido conseguimos ter algo a funcionar de forma fiável?". Eis como os dois se comparam quando se senta para construir algo.

AgentKit: A abordagem visual e rápida

A tela visual do AgentKit é a sua principal atração. Definitivamente, reduz a barreira de entrada, permitindo que um programador arraste componentes para uma tela, conecte algumas ferramentas e veja um fluxo de trabalho ganhar vida. Pode criar um agente básico em poucos minutos, o que fica ótimo numa demonstração.

Mas quando se aprofunda na documentação e nas análises de utilizadores, encontra os limites. Não é realmente uma ferramenta "sem código"; ainda precisa de um programador para fazer qualquer coisa além das tarefas mais simples. Um problema maior atualmente é que os agentes só podem ser acionados por um chat. Isto significa que um agente não pode começar a trabalhar automaticamente quando algo acontece, como um novo ticket chegar ao seu help desk. É bom para experimentar ideias rapidamente, mas continua a ser uma ferramenta para programadores construírem ferramentas baseadas em chat.

AutoGen: Todo o poder, todo o código

O AutoGen é uma framework clássica para programadores. Obtém uma enorme quantidade de poder e controlo, mas vem com uma curva de aprendizagem muito mais íngreme. Aqui não há arrastar e soltar; está a escrever código Python para definir o que são os seus agentes, como eles falam entre si e que ferramentas podem usar.

Um feedback comum dos programadores é que a documentação pode ser bastante densa e, por vezes, carece de exemplos claros e do mundo real necessários para começar.

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O caminho de um simples exemplo de "hello world" para um agente pronto para produção é longo. Requer um tempo de engenharia considerável para construir, testar e manter não apenas a lógica do agente, mas toda a infraestrutura à sua volta.

A alternativa pronta para o negócio

E aqui está a realidade para a maioria das empresas: o tempo dos programadores é um recurso limitado e caro. Tanto o AgentKit como o AutoGen são construídos para engenheiros. Se é um gestor de suporte ou um líder de TI que precisa de automatizar um processo agora, esperar que o seu projeto seja priorizado pela equipa de engenharia simplesmente não vai funcionar.

É aqui que entra um tipo diferente de ferramenta. Plataformas como a eesel AI são projetadas para utilizadores de negócio, não apenas para programadores. É uma plataforma verdadeiramente self-service que permite a um gestor de suporte construir e lançar um poderoso agente de IA diretamente no seu help desk em questão de minutos. Sem programação, sem demonstrações obrigatórias e sem esperar que um vendedor lhe ligue de volta. Cumpre a promessa de velocidade sem precisar de uma equipa de desenvolvimento inteira.

AgentKit vs AutoGen: Flexibilidade, controlo e ecossistema

Quando escolhe uma framework, também está a escolher o ecossistema que a acompanha. Essa decisão afeta o que pode construir no futuro, quanto controlo realmente tem e com que facilidade pode adaptar-se à medida que a tecnologia muda.

AgentKit: Simples, mas dentro de um jardim murado

A maior desvantagem do AgentKit é a dependência do fornecedor (vendor lock-in). Foi construído para funcionar melhor com os modelos da OpenAI, ponto final. Embora o seu Connector Registry facilite algumas integrações, está limitado às ferramentas e modelos que a OpenAI decide suportar.

Claro, essa integração apertada tem as suas vantagens. Tudo é projetado para funcionar em conjunto de forma harmoniosa, e gerir a segurança é mais simples quando está tudo num só lugar. Mas paga um preço por essa conveniência. Não pode simplesmente trocar por um modelo mais barato ou mais poderoso da Anthropic, Google ou da comunidade de código aberto. Se as suas necessidades evoluírem, pode ficar preso.

AutoGen: A liberdade e o caos do código aberto

A natureza de código aberto do AutoGen é a sua maior vantagem. Não lhe interessa qual o modelo de linguagem grande que usa, por isso pode ligar qualquer LLM que queira. Tem a liberdade de integrar com qualquer ferramenta, interna ou externa, dando-lhe uma flexibilidade quase ilimitada.

O outro lado de toda essa liberdade é a responsabilidade. Tem de juntar todas essas peças e geri-las você mesmo. Fica responsável por manter tudo atualizado, seguro e a funcionar corretamente. Essa liberdade pode rapidamente tornar-se um enorme fardo de manutenção que consome o tempo da sua equipa de engenharia.

Controlo sem complexidade

O debate AgentKit vs AutoGen muitas vezes parece uma escolha entre dois extremos: uma plataforma simples mas rígida ou uma framework flexível mas complicada.

Um caminho melhor preenche essa lacuna. Por exemplo, a eesel AI oferece-lhe tanto simplicidade como controlo. Tem integrações de um clique para mais de 100 ferramentas que provavelmente já utiliza, desde help desks como Zendesk e [REDACTED] a bases de conhecimento como Confluence e Google Docs. Pode conectar toda a sua informação dispersa em segundos, sem um processo de configuração complicado.

Ao mesmo tempo, dá-lhe o controlo detalhado que as empresas realmente precisam. Pode definir uma persona e um tom de voz específicos para a sua IA, dizer-lhe para usar apenas certos documentos para certas perguntas e até construir ações personalizadas para consultar detalhes de encomendas ou atualizar informações de tickets, tudo a partir de um painel de controlo, não escrevendo código.

AgentKit vs AutoGen: Do protótipo à produção, testes, segurança e custo

Construir uma demonstração interessante é uma coisa. Lançar um agente de IA fiável, seguro e acessível com o qual os seus clientes interagem é algo completamente diferente.

Como o AgentKit e o AutoGen se preparam para o mundo real

O AgentKit inclui algumas funcionalidades úteis de produção desde o início, como Guardrails para impedir respostas prejudiciais e Evals para testar o desempenho do seu agente. Isso é um bom ponto de partida. No entanto, o seu modelo de preços pode ser um grande problema para o uso no mundo real. Não paga apenas pelo uso de tokens do modelo; também é atingido por taxas imprevisíveis baseadas no uso para ferramentas como pesquisa de ficheiros e interpretador de código. Tentar fazer um orçamento torna-se um jogo de adivinhação, e os seus custos podem ficar fora de controlo rapidamente.

O AutoGen, sendo de código aberto, deixa a prontidão para produção completamente a seu cargo. Tem de construir as suas próprias verificações de segurança, sistemas de monitorização e pipelines de teste. Se não o fizer, corre o risco de os agentes ficarem presos em loops, inventarem informações incorretas ou acumularem contas de LLM massivas. Essa framework "gratuita" pode acabar por custar muito quando se somam todas as despesas operacionais e de infraestrutura ocultas.

Teste com confiança e preços previsíveis

A maior coisa que impede as empresas de implementar um agente de IA não é a tecnologia; é a falta de confiança. Como pode ter 100% de certeza de que não dirá a coisa errada a um cliente real?

É aqui que uma funcionalidade como o modo de simulação da eesel AI realmente brilha. Antes de ligar qualquer coisa, pode testar com segurança o seu agente de IA em milhares dos seus próprios tickets de suporte passados. Consegue ver exatamente como teria respondido em situações reais e obter previsões precisas e baseadas em dados sobre quantos problemas resolverá e quanto dinheiro poupará. Nenhuma outra plataforma permite validar o desempenho de forma tão completa e sem qualquer risco.

Esta confiança também se aplica ao orçamento. Em vez das taxas de uso selvagens do AgentKit ou dos custos ocultos do AutoGen, a eesel AI oferece planos transparentes e previsíveis. O modelo "sem taxas por resolução" significa que a sua fatura não irá disparar de repente só porque teve um mês de suporte movimentado. Obtém todo o poder de um agente de IA de nível empresarial sem as surpresas financeiras.

Comparação de preços: AgentKit vs AutoGen

Eis um resumo simples do que realmente custa usar estas frameworks.

Este vídeo oferece uma comparação útil de diferentes frameworks de agentes de IA, fornecendo mais contexto para o debate AgentKit vs AutoGen.

Que framework deve escolher no debate AgentKit vs AutoGen?

Quando se coloca tudo em perspetiva, a escolha no confronto AgentKit vs AutoGen torna-se muito mais clara.

• Escolha o AgentKit se: É um programador totalmente imerso no ecossistema da OpenAI, precisa de construir protótipos baseados em chat rapidamente com uma ferramenta visual, e não se importa com a dependência do fornecedor e os preços.

• Escolha o AutoGen se: É um programador ou investigador que precisa de flexibilidade absoluta, a capacidade de usar qualquer modelo e controlo detalhado para construir sistemas de agentes complexos do zero, e tem a equipa de engenharia para o suportar.

No final do dia, ambos são conjuntos de ferramentas poderosos para programadores. São para construir soluções, não soluções prontas a usar para equipas de negócio.

O caminho mais rápido para a automação com IA

Para líderes de suporte, TI e operações que simplesmente precisam de automatizar fluxos de trabalho hoje, sem ficarem presos numa lista de espera de engenharia ou contratar novas pessoas, uma plataforma dedicada é uma opção muito melhor.

O eesel AI oferece-lhe um agente de IA pronto para produção que pode configurar e implementar em minutos, não em meses. Pode simular o seu desempenho com os seus próprios dados, conectá-lo às ferramentas que a sua equipa usa todos os dias e começar a automatizar o trabalho com total confiança.

Pronto para ver por si mesmo? Inicie um teste gratuito ou agende uma demonstração hoje mesmo.