AgentKit vs Make: Qual ferramenta de automação de IA é a certa para você?

Se está a pesquisar sobre construir “agentes de IA” para automatizar o seu trabalho, provavelmente já se deparou com dois grandes nomes: o AgentKit da OpenAI e o Make. Ambos prometem lidar com tarefas complexas por si, mas abordam o assunto de formas completamente diferentes. O AgentKit é um kit de ferramentas especializado para criar fluxos de trabalho inteligentes e conversacionais diretamente no ecossistema da OpenAI. O Make, por outro lado, é uma plataforma de automação massiva criada para conectar praticamente qualquer aplicação web que possa imaginar.

Então, como escolher um deles? Este guia irá apresentar as verdadeiras diferenças entre o AgentKit e o Make. Vamos analisar as suas capacidades de IA, como se conectam a outras ferramentas, os custos e os pontos fortes de cada um. No final, deverá ter uma ideia muito mais clara de qual se adequa melhor ao que está a tentar fazer.

O que é o AgentKit da OpenAI?

Pense no AgentKit como a caixa de ferramentas tudo-em-um da OpenAI para construir, lançar e ajustar agentes de IA. Não é apenas uma coisa, mas sim algumas partes poderosas que se encaixam:

• Agent Builder: Este é o seu espaço de trabalho visual, uma tela de arrastar e soltar onde pode mapear como os seus agentes irão funcionar e gerir diferentes versões.

• ChatKit: Um kit prático para adicionar uma janela de chat elegante e personalizável à sua aplicação ou site sem grandes dores de cabeça com programação.

• Evals & Guardrails: São ferramentas integradas para testar o desempenho do seu agente e configurar regras de segurança para evitar que ele saia do controlo.

Foi realmente feito para equipas que já usam a OpenAI e querem construir chatbots sofisticados para clientes, sem terem de juntar uma série de ferramentas diferentes.

O que é o Make?

Talvez se lembre do Make pelo seu nome antigo, Integromat. A sua missão é conectar diferentes aplicações e serviços para automatizar tarefas repetitivas, tudo sem que precise de escrever qualquer código.

No Make, você constrói “cenários” ao ligar visualmente módulos de uma enorme biblioteca com mais de 1.600 aplicações. Embora não tenha sido especificamente criado para ser um criador de “agentes de IA”, o seu sistema flexível de roteadores e filtros permite-lhe desenhar fluxos de trabalho de IA complexos e com múltiplos passos que se comportam de forma muito semelhante a um agente. É uma ótima opção se precisar de automatizar processos de backend que interagem com várias das suas ferramentas de software favoritas.

Uma comparação detalhada

Ok, vamos aos pormenores. Ambas as plataformas oferecem um construtor visual, mas o que realmente pode construir e como o faz são bastante diferentes.

Capacidades de IA e lógica de fluxo de trabalho

O foco do AgentKit na lógica de agente

O AgentKit nasceu para criar agentes que conseguem raciocinar, usar ferramentas e manter uma conversa. O seu construtor visual foca-se em configurar como diferentes agentes colaboram, passando informações entre eles para concluir uma tarefa. Isto é perfeito para construir experiências estruturadas e baseadas em agentes.

Dito isto, alguns dos primeiros utilizadores notaram que os fluxos de trabalho podem parecer um pouco rígidos. O AgentKit depende frequentemente de um caminho passo a passo, o que significa que tem de conectar manualmente nós de "if/else" para cada pequeno ponto de decisão. Ainda não tem aquela magia de uma IA que consegue olhar para uma lista de ferramentas e escolher a certa por si mesma. A sua maior força é a funcionalidade de avaliação integrada, que lhe permite testar as respostas do seu agente contra um conjunto de dados para ver o seu desempenho antes que qualquer cliente interaja com ele.

A abordagem do Make a fluxos de trabalho semelhantes a agentes

O Make chega lá de uma forma diferente. Utiliza uma poderosa combinação de módulos e roteadores para criar lógicas de ramificação. Isto é fantástico para automação baseada em tarefas. Por exemplo, poderia facilmente configurar um fluxo que diz: "Quando um novo e-mail com uma fatura chegar, peça a um modelo de IA para extrair os detalhes principais e, em seguida, insira-os numa nova linha numa folha de cálculo do Google Sheets."

Mas é aqui também que se vê a desvantagem. O Make não tem um sistema integrado para conceitos específicos de agentes, como memória a longo prazo ou a escolha das suas próprias ferramentas. Tem de construir a parte do "pensamento" do processo por si mesmo, passo a passo. O AgentKit já tem esses conceitos integrados, mesmo que tenham o seu próprio conjunto de regras.

A alternativa eesel AI para automação de suporte

É o seguinte: ferramentas de uso geral podem começar a parecer desajeitadas quando se lida com algo tão específico e importante como o suporte ao cliente. Os fluxos rígidos do AgentKit não são ideais para a natureza selvagem e imprevisível das perguntas dos clientes, e construir a lógica no Make para cada possível problema de suporte simplesmente não é realista.

É aqui que uma plataforma especializada como o eesel AI entra. Oferece um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável, construído especificamente para conversas de suporte. Obtém um controlo detalhado para automatizar certos tipos de tickets (como perguntas sobre o estado de um pedido) enquanto garante que os casos complicados são escalados para a sua equipa humana. O melhor de tudo é que ele aprende com os seus tickets de suporte anteriores, por isso a sua lógica é baseada na forma como a sua equipa já resolve problemas.

Um diagrama de fluxo de trabalho ilustrando como uma ferramenta especializada como o eesel AI automatiza o processo de suporte ao cliente, da análise do ticket à resolução, um ponto chave na discussão AgentKit vs Make.

Ecossistema e integrações

AgentKit: Profundo mas limitado

Onde o AgentKit realmente se destaca é na sua conexão nativa e perfeita com os modelos (como o GPT-5) e serviços da própria OpenAI. Tudo é desenhado para funcionar em conjunto desde o início.

A desvantagem é que está bastante preso ao mundo deles. Não pode simplesmente trocar por um modelo da Anthropic ou do Google para ver qual funciona melhor para o que está a fazer. Ele suporta algumas integrações para fontes de dados empresariais como o Google Drive e o SharePoint, mas a sua lista de conectores de aplicações pré-construídos é minúscula em comparação com o que existe no mercado.

Make: Amplo e flexível

A característica de destaque do Make é a sua massiva biblioteca de mais de 1.600 integrações de aplicações nativas. Se utiliza um software popular, é muito provável que o Make tenha um conector para ele. Isto torna-o incrivelmente útil para automatizar o trabalho em toda a sua pilha tecnológica.

Também pode usar o seu módulo HTTP genérico para chamar qualquer modelo de IA que desejar. Isto dá-lhe total liberdade, mas implica uma configuração um pouco mais técnica em comparação com o estilo simples de clicar e conectar do AgentKit.

Porque é que a integração profunda é mais importante para as equipas de suporte

Para uma equipa de suporte ao cliente, ter 1.600 conectores genéricos não é tão útil como ter integrações profundas, de um clique, com as poucas ferramentas que utiliza todos os dias. O eesel AI conecta-se instantaneamente à sua central de ajuda (como Zendesk, Freshdesk, ou Intercom), às suas bases de conhecimento internas (como Confluence ou Google Docs), e às suas ferramentas de chat (como o Slack). Mais importante, não se limita a conectar; ele treina a sua IA nos seus tickets históricos e artigos da base de conhecimento para entender o seu negócio desde o início.

Um infográfico ilustrando como o eesel AI centraliza o conhecimento de diferentes fontes para potenciar a automação de suporte, um contraste com as ferramentas gerais na comparação AgentKit vs Make.

Implementação e experiência do utilizador

AgentKit: Tudo sobre o front-end elegante

É aqui que o AgentKit realmente brilha. Com o seu componente ChatKit, pode ter um widget de chat bonito, responsivo e totalmente personalizado com a sua marca, ativo no seu site em minutos. É uma grande vantagem se estiver a construir um agente para o cliente e quiser que ele pareça profissional sem muito trabalho de desenvolvimento web.

Toda a plataforma é gerida pela OpenAI, o que facilita a configuração e a manutenção. A desvantagem é que é um produto de código fechado, pelo que tem menos controlo sobre os seus dados e onde são armazenados.

Make: Focado no backend

O Make é um operador de bastidores. Destaca-se na automação de fluxos de trabalho invisíveis que não precisam de uma interface bonita. O seu depurador visual é incrivelmente útil para descobrir o que correu mal num cenário complexo e ver exatamente onde um processo falhou.

Tal como o AgentKit, é uma plataforma de código fechado, apenas na nuvem. Isto pode ser um fator de exclusão para empresas com regras rigorosas de dados ou segurança que exigem uma opção auto-hospedada.

Implementar com confiança é fundamental

Lançar um agente de IA para os seus clientes pode ser um pouco enervante. Uma única má experiência pode fazer mais mal do que bem. Enquanto o AgentKit lhe dá ferramentas para avaliar o seu agente, o eesel AI vai mais longe com um poderoso modo de simulação. Pode testar a sua IA em milhares dos seus tickets de suporte reais passados num ambiente seguro de sandbox. Isto dá-lhe uma previsão precisa do seu desempenho, taxa de resolução e poupança de custos antes que um único cliente fale com ele, ajudando-o a lançar com confiança.

O painel de simulação do eesel AI, um diferenciador chave para plataformas especializadas na discussão AgentKit vs Make.

Confronto de preços

É muito importante entender como será cobrado antes de se comprometer com uma plataforma, pois os dois modelos são muito diferentes.

Preços do AgentKit

O AgentKit não tem uma taxa de subscrição própria. Em vez disso, o custo está diretamente ligado ao quanto utiliza os modelos de API da OpenAI.

• Como funciona: Paga pelos tokens de entrada e saída que os seus agentes utilizam.

• A desvantagem: Este preço pode variar muito. Um agente complexo ou um mês movimentado pode resultar numa fatura surpreendentemente alta, dificultando o orçamento.

Preços do Make

O Make cobra com base em “operações”. Uma única operação é uma ação realizada por um módulo. Assim, um cenário de 10 passos que é executado uma vez consome 10 operações.

• Free: 1.000 operações/mês

• Core: $9/mês para 10.000 operações/mês

• Pro: $16/mês para 20.000 operações/mês

• Teams: $29/mês para 40.000 operações/mês

• A desvantagem: Se tiver fluxos de trabalho que são executados com frequência ou que têm muitos passos, estes custos podem aumentar rapidamente.

Uma alternativa mais previsível

A maioria das empresas, especialmente em funções de contacto com o cliente, não pode lidar com custos imprevisíveis. É por isso que os preços do eesel AI são estruturados de forma diferente. Oferece planos simples baseados num número fixo de interações de IA por mês. Não há taxas extras por ticket resolvido, pelo que não é penalizado por ter sucesso ou por um mês movimentado. Este modelo direto torna o orçamento uma tarefa fácil e ajuda-o a evitar surpresas desagradáveis na sua fatura.

Uma vista da página de preços do eesel AI, que oferece uma alternativa previsível aos modelos discutidos no debate AgentKit vs Make.

Escolher a ferramenta certa para o trabalho

Então, qual é o veredicto no confronto AgentKit vs Make? Honestamente, não há um único vencedor. Trata-se de escolher a ferramenta certa para o que está a tentar alcançar.

• Escolha o AgentKit se: Precisa de construir um chatbot elegante para o cliente e já está totalmente investido no ecossistema da OpenAI. O seu ChatKit e as ferramentas de avaliação são perfeitos para isso.

• Escolha o Make se: O seu principal objetivo é automatizar processos de backend, ligando várias aplicações SaaS diferentes. A sua enorme biblioteca de integrações é a sua maior força.

O grande senão de ambos? Nenhuma das plataformas foi construída de raiz para resolver os problemas complexos da automação do suporte ao cliente, que exige uma integração profunda de conhecimento, fluxos de trabalho especializados e uma forma segura de implementação.

Para além do AgentKit vs Make: A alternativa especializada para equipas de suporte e TI

Se está a ler isto porque precisa de automatizar o suporte ao cliente ou tarefas de help desk interno, uma ferramenta geral só o levará até certo ponto.

O eesel AI foi desenhado especificamente para este mundo. Pode ser implementado em minutos, não em meses, porque se conecta instantaneamente e aprende com todo o seu conhecimento existente, os seus tickets de help desk passados, páginas do Confluence, Google Docs e muito mais. Com um motor de fluxo de trabalho poderoso e um modo de simulação sem riscos, obtém controlo total sobre a sua automação e total confiança no seu desempenho.

Pronto para ver como uma plataforma de suporte de IA construída para o efeito pode mudar a sua forma de trabalhar? Experimente o eesel AI gratuitamente.