AgentKit vs LangGraph: Qual framework de agente de IA é o certo para você em 2025?

Se está a pensar em construir um agente de IA que consegue realmente fazer coisas, provavelmente já ouviu falar muito de dois nomes: o novo AgentKit da OpenAI e o poderoso LangGraph de código aberto.

Escolher entre eles não é apenas um detalhe técnico. É uma decisão estratégica que afeta os recursos da sua equipa, a sua flexibilidade e a rapidez com que consegue colocar uma ferramenta útil nas mãos dos seus utilizadores. Este guia irá analisar a escolha entre AgentKit e LangGraph em linguagem simples, quer seja um programador imerso no código ou um líder de negócios a tentar tomar a decisão certa.

Também vamos aprofundar uma questão maior: será que construir um agente personalizado de raiz é a melhor opção para si? Ou será que uma plataforma dedicada poderia trazer-lhe melhores resultados, mais rapidamente?

O que é um framework de agentes de IA?

Vamos começar pelo básico, porque "agente de IA" é um termo usado para muitas coisas. Um agente é mais do que um simples chatbot. É um sistema que consegue entender um objetivo, criar um plano e depois usar ferramentas (como as APIs da sua empresa ou bases de dados internas) para realmente executar esse plano. Pense nele como um assistente inteligente que não só fala, mas também age.

Um framework é o conjunto de ferramentas que os programadores usam para construir esses agentes. É a estrutura que os impede de ter de programar cada pequena peça do zero. Um bom framework trata do trabalho pesado, como:

• Conectar-se a um modelo de linguagem grande (LLM), como o GPT-4 ou o Claude.

• Definir as ferramentas que o agente pode usar para realizar tarefas.

• Gerir a memória do agente para que ele saiba o que está a acontecer de um passo para o outro.

• Criar o ciclo onde o agente pensa, age e observa o que aconteceu.

O que é o AgentKit da OpenAI?

O AgentKit é o conjunto oficial e completo de ferramentas da OpenAI destinado a acelerar a construção de agentes, especialmente se já estiver no ecossistema deles. Ele combina o SDK de Agentes (para o código), um Construtor de Agentes visual e algumas ferramentas integradas para testes e segurança.

A toda a ideia por trás do AgentKit é simplicidade e velocidade. É um framework leve com uma curva de aprendizagem baixa, o que o torna bastante acolhedor para programadores que estão a começar com agentes.

Quais são as vantagens?

• É incrivelmente fácil colocar um agente básico a funcionar com apenas algumas linhas de código.

• Obtém uma conexão fluida com os modelos da OpenAI e as suas ferramentas exclusivas, como o Code Interpreter.

• Vem com ferramentas integradas de rastreamento e depuração para o ajudar a ver o que o agente está a pensar.

Quais são as desvantagens?

• Dependência do Fornecedor (Vendor Lock-In): Este é o grande problema. O AgentKit está diretamente ligado ao stack da OpenAI. Se decidir que quer experimentar um modelo da Anthropic ou uma opção de código aberto no futuro, terá de fazer uma reescrita séria.

• Menos Controlo: Essa simplicidade vem com uma contrapartida. Perde parte do controlo detalhado que pode precisar para sistemas de negócios mais complexos ou críticos.

O que é o LangGraph?

O LangGraph é uma extensão do LangChain, que é uma das bibliotecas de código aberto mais populares para construir aplicações com LLMs. Se o AgentKit é sobre simplicidade, o LangGraph é sobre controlo explícito e garantia de que as coisas funcionam de forma fiável.

Faz com que pense nos fluxos de trabalho do agente como uma máquina de estados ou um fluxograma. Como programador, define cada passo, decisão e caminho possível que o agente pode seguir. Isto dá-lhe um controlo completo e previsível sobre a lógica do agente, o que é essencial para tarefas complicadas.

Quais são as vantagens?

• Agnóstico em Relação ao Modelo: O LangGraph funciona bem com qualquer fornecedor de LLM que queira, seja a OpenAI, a Anthropic ou um modelo que aloje por conta própria. Não fica preso a um único fornecedor.

• Altamente Personalizável: Permite-lhe controlar cada pequeno detalhe do agente, tornando-o ideal para construir sistemas complexos e com estado, onde não pode haver surpresas.

• Comunidade Forte: É apoiado pela enorme e muito ativa comunidade LangChain, pelo que geralmente consegue encontrar exemplos e ajuda quando precisa.

Quais são as desvantagens?

• Curva de Aprendizagem Íngreme: Não há como negar. O LangGraph exige que entenda realmente os seus conceitos (como grafos, nós e gestão de estado) e requer bastante experiência de programação para ser bem implementado.

• Um Grande Projeto de Engenharia: Construir, implementar e manter um agente LangGraph é um grande esforço de engenharia. É um verdadeiro compromisso de tempo e pessoas.

AgentKit vs LangGraph: Uma comparação direta

Vamos analisar as diferenças práticas que realmente importam quando está a tentar escolher entre estes dois.

Arquitetura e experiência do programador

O LangGraph oferece o que se poderia chamar de um fluxo de trabalho "explícito". Mapeia um grafo visual onde controla cada caminho que o agente pode seguir. Isto torna o comportamento do agente previsível e mais fácil de depurar, mas também é mais rígido e significa que tem de fazer muito mais planeamento inicial.

O AgentKit, por outro lado, usa um ciclo mais "implícito" e minimalista. O LLM tem mais liberdade para decidir qual ferramenta usar a seguir. Isto é mais flexível e muito mais rápido de configurar, mas também pode levar a um comportamento menos previsível, o que pode ser um pouco assustador num ambiente de negócios.

Característica	AgentKit	LangGraph
Fluxo de Controlo	Implícito, orientado por LLM	Explícito, grafo definido pelo programador
Curva de Aprendizagem	Baixa	Alta
Flexibilidade	Moderada (dentro do mundo da OpenAI)	Muito Alta (agnóstico em relação a modelos e ferramentas)
Ideal Para	Prototipagem rápida, agentes simples	Sistemas complexos, fiáveis e com estado

Ecossistema e integrações

Como o LangGraph faz parte de todo o universo LangChain, ele pode aceder a um ecossistema massivo de centenas de integrações criadas pela comunidade para diferentes modelos, bases de dados e APIs. A desvantagem? Você, o programador, tem de ligar tudo e garantir que funciona.

O ecossistema do AgentKit é muito menor e está completamente centrado na OpenAI. Funciona perfeitamente com as ferramentas próprias da OpenAI logo de início, mas ligar serviços de terceiros significa escrever código personalizado.

A verdadeira dor de cabeça com qualquer um dos frameworks é que conectar-se aos sistemas mais importantes da sua empresa é um projeto enorme. Ligar a help desks como o Zendesk ou Freshdesk, bases de conhecimento internas como o Confluence ou Notion, e ferramentas de chat como o Slack exige um esforço de engenharia significativo. É uma história diferente com plataformas como o eesel AI, que oferecem integrações de um clique que podem unificar todo o seu conhecimento instantaneamente sem que precise de escrever uma única linha de código.

Prontidão para produção e testes

O AgentKit vem com "Guardrails" integrados para segurança e um framework "Evals" para testar o desempenho do agente. Isto é útil, mas também o prende à forma de fazer as coisas da OpenAI.

Com o LangGraph, tem de construir as suas próprias camadas de teste e segurança do zero. Funciona bem com ferramentas de terceiros como o LangSmith para rastreamento, o que lhe dá mais controlo, mas também significa mais trabalho de configuração.

Isto leva a uma grande questão: como sabe realmente se um agente construído à medida está pronto para os seus clientes? Lançar um novo agente num canal de suporte é incrivelmente arriscado. É aqui que o poderoso modo de simulação do eesel AI se torna útil. Pode testar a sua IA em milhares de tickets de suporte passados da sua equipa para obter uma previsão real do seu desempenho e taxa de resolução antes de ele falar com um único cliente.

Preços de AgentKit vs LangGraph: O custo real de construir de raiz

É aqui que toda a questão de "construir vs. comprar" se torna realmente interessante. O preço que vê nestes frameworks pode ser enganador.

LangGraph (Código aberto)

O framework em si é gratuito, mas isso é apenas a ponta do icebergue. O seu custo total de propriedade incluirá:

• Custos de API do LLM: Paga ao seu fornecedor de modelo escolhido (como a OpenAI ou a Anthropic) por cada chamada de API que o seu agente faz.

• Custos de Infraestrutura: É responsável por alojar, escalar e manter a aplicação por si próprio.

• Salários dos Programadores: Este é muitas vezes o maior custo. Construir e manter um agente personalizado requer engenheiros especializados e caros e meses do seu tempo.

OpenAI AgentKit (Baseado no uso)

Não há taxa inicial para o AgentKit, mas os custos podem ser muito variáveis. Paga por:

• Tokens de modelo usados em cada interação.

• Taxas por ferramenta para usar coisas como o Code Interpreter ou o File Search.

• Taxas de armazenamento de dados para quaisquer ficheiros que o agente precise de consultar.

Este modelo pode levar a algumas contas surpresa desagradáveis, especialmente durante meses movimentados quando o volume de suporte aumenta.

Uma captura de ecrã da página de preços do OpenAI AgentKit, ilustrando os custos baseados no uso na comparação AgentKit vs LangGraph.

A vantagem da plataforma

Ambas as abordagens "faça você mesmo" levam a custos imprevisíveis e exigem um investimento pesado e contínuo em engenharia. Por outro lado, uma plataforma como o eesel AI oferece preços claros e previsíveis. Os nossos planos são baseados num número fixo de interações de IA, e não temos taxas por resolução. Isto significa que os seus custos permanecem fixos e previsíveis, mesmo quando o volume de suporte cresce e o seu agente resolve mais tickets.

Construir um agente personalizado é a escolha certa para a sua equipa de suporte?

Sejamos honestos. O AgentKit e o LangGraph são ferramentas poderosas para programadores. São a escolha certa para equipas de engenharia que estão a construir aplicações ou produtos totalmente novos, onde um agente de IA personalizado é a principal característica.

Mas se faz parte de uma equipa de suporte ao cliente, ITSM, ou help desk interno, o seu objetivo não é construir um framework de IA. É responder a perguntas mais rapidamente, reduzir o trabalho manual e tornar os seus utilizadores mais felizes. Para estas equipas, construir um agente de raiz com ferramentas de programação é muitas vezes um desvio lento, caro e arriscado dessa missão principal.

É aqui que uma plataforma especializada e construída para um propósito específico realmente brilha. O eesel AI foi projetado de raiz especificamente para a automação de suporte. Em vez de o forçar a tornar-se numa equipa de engenharia de IA, obtém:

• Uma configuração completamente self-service: Pode passar do registo para ter um agente de IA totalmente funcional no seu help desk em minutos, não em meses. Sem necessidade de chamadas de vendas ou demonstrações obrigatórias.

• Controlo total numa interface simples: Use o nosso editor de prompts e motor de fluxos de trabalho fáceis de usar para definir a personalidade da sua IA, estabelecer regras para quando escalar e dar-lhe ações personalizadas, tudo sem tocar em qualquer código.

• Unificação instantânea do conhecimento: Com integrações de um clique, pode treinar automaticamente a IA com tickets passados do seu help desk, artigos da sua base de conhecimento e documentos de toda a sua empresa.

Escolha a ferramenta certa para o trabalho

Então, AgentKit ou LangGraph? Se precisa de um framework flexível e agnóstico em relação a modelos para um sistema personalizado verdadeiramente complexo e tem a equipa de engenharia para o suportar, o LangGraph é a escolha poderosa. Se quer construir rapidamente um protótipo para um agente mais simples dentro do ecossistema da OpenAI e está confortável com as contrapartidas, o AgentKit é um ótimo ponto de partida.

Mas a principal conclusão é esta: ambos são fundamentalmente frameworks para programadores para construir de raiz.

Para equipas de suporte que precisam de entregar resultados agora, a escolha não é realmente entre AgentKit e LangGraph. É entre construir de raiz e usar uma plataforma comprovada. O eesel AI dá-lhe todo o poder de um agente treinado à medida com a simplicidade e a velocidade de uma ferramenta self-service. Pode ver a rapidez com que pode automatizar o seu suporte iniciando um teste gratuito hoje.