AgentKit vs OpenAI API vs Gemini API: Um guia prático para líderes de suporte

Toda a gente está a falar sobre a criação de agentes de IA para automatizar o trabalho, e é fácil perceber porquê. A ideia de um agente autónomo a lidar com o suporte de primeira linha, a responder a perguntas e a libertar a sua equipa soa muito bem. Mas quando começa a investigar como construir um, de repente está a nadar num mar de jargão técnico: APIs, fluxos de trabalho agênticos, orquestração, LLMs. Pode ser um pouco avassalador.

Este guia está aqui para simplificar as coisas. Vamos analisar três dos elementos essenciais mais comuns, o AgentKit da OpenAI, a API da OpenAI e a API do Gemini, de uma perspetiva prática e focada no negócio. Não vamos falar sobre código. Em vez disso, vamos focar-nos no que realmente importa para um líder de suporte: quanto tempo isto vai demorar, quanto vai custar, que controlo terá e, em última análise, a experiência que proporciona aos seus clientes.

Compreender os elementos essenciais

Antes de mergulharmos no assunto, vamos alinhar as nossas expectativas. Pense na construção de um agente de IA como preparar o jantar. Pode escolher um kit de refeição com ingredientes pré-porcionados e instruções (isso é o AgentKit), ou pode ir a uma mercearia especializada e comprar ingredientes crus para criar uma receita do zero (isso são as APIs do OpenAI ou do Gemini). Cada abordagem leva-o a uma refeição finalizada, mas o esforço, o custo e o resultado final são mundos à parte.

O que é o OpenAI AgentKit?

O AgentKit da OpenAI é o conjunto de ferramentas da OpenAI projetado para tornar a construção de agentes de IA um pouco mais simples. Não é um produto final que pode usar diretamente, mas sim um conjunto de componentes para ajudar os programadores a construir mais rapidamente. As suas partes principais são:

• Agent Builder: Uma tela visual de arrastar e soltar para mapear como um agente pensa e age.

• ChatKit: Componentes pré-construídos para o ajudar a colocar uma janela de chat no seu site ou aplicação.

• Connector Registry: Uma forma de ligar o seu agente a algumas ferramentas externas e fontes de dados.

Pense nisto como um conjunto sofisticado de Lego. Dá-lhe as peças especializadas para construir algo interessante, mas continua a ser você quem tem de montar tudo, garantir que não cai e descobrir onde se encaixa na sua casa.

Um gráfico que mostra a relação entre o Agent Builder, ChatKit, Evals e Connectors na comparação entre AgentKit, API do OpenAI e API do Gemini.

O que é a API da OpenAI?

A API da OpenAI é o motor bruto e fundamental que alimenta tudo, desde o ChatGPT para atendimento ao cliente até ao próprio AgentKit. Uma API (Interface de Programação de Aplicações) é apenas uma forma de um software comunicar com outro. Usar a API da OpenAI diretamente dá a um programador acesso ao modelo de IA principal, como o GPT-4o. A partir daí, eles têm total liberdade para construir o que quer que possam imaginar. É a abordagem "traga tudo o que precisar", onde recebe o motor, mas tem de construir o carro inteiro à volta dele.

O que é a API do Gemini?

A API do Gemini é o concorrente direto da Google à API da OpenAI. É outro motor de IA fundamental que fornece a inteligência central para a construção de aplicações personalizadas. Os programadores podem escolher o Gemini em vez do OpenAI para certas tarefas. Por exemplo,

verá programadores em fóruns a elogiar o Gemini pela sua capacidade de lidar com documentos muito longos ou pelos seus preços competitivos, enquanto outros podem preferir um modelo diferente para uma escrita mais natural e semelhante à humana.

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O processo de construção: Velocidade e facilidade de uso

Então, decidiu que quer um agente de IA. Quanto tempo vai demorar até que ele esteja disponível para os clientes? A resposta depende muito do caminho que escolher.

AgentKit: Protótipos mais rápidos

O AgentKit foi definitivamente construído para ser rápido. A sua tela visual permite que um gestor de produto ou um líder técnico mapeie um fluxo de trabalho sem escrever código. Isto é perfeito para construir protótipos rápidos e ter uma versão inicial do seu agente a funcionar.

Mas há um senão. Embora seja mais rápido para começar, fica praticamente preso ao ecossistema da OpenAI. E, mais importante, continua a ser responsável por tudo o que vem depois do protótipo. Precisa de descobrir onde alojá-lo, como monitorizar o seu desempenho, como mantê-lo seguro e como garantir que não falha quando o volume de tickets aumenta. Leva-o à linha de partida mais rápido, mas ainda tem de correr a corrida toda por sua conta.

APIs do OpenAI e Gemini: O projeto de engenharia completo

Usar uma API diretamente não é um projeto de fim de semana; é um ciclo de desenvolvimento de produto completo. Este caminho requer uma equipa de engenharia dedicada para:

• Construir a interface do utilizador do zero.

• Gerir a memória e o histórico da conversação (muitas vezes chamado de gestão de estado).

• Codificar cada ligação às suas ferramentas internas.

• Escrever toda a lógica que diz ao agente o que fazer e quando o fazer.

A vantagem é o controlo total. Pode construir um agente que seja perfeitamente adaptado às suas necessidades exatas. A desvantagem? É um processo longo, caro e exigente. Não está apenas a construir um agente; está a construir e a manter uma nova peça de software para a sua empresa.

A terceira via: Plataformas geridas para equipas de suporte

E se pudesse saltar a maior parte do processo de construção? É aqui que as plataformas geridas entram em cena. Em vez de lhe entregarem um kit de ferramentas ou um motor bruto, fornecem uma solução pronta a usar e projetada especificamente para uma tarefa como o suporte ao cliente.

Uma plataforma como a eesel AI foi construída para este propósito exato. É uma solução simples e de autoatendimento onde pode estar operacional em minutos, não em meses. Com integrações de helpdesk de um clique para ferramentas como Zendesk, Freshdesk e Intercom, encaixa-se diretamente na sua configuração existente sem qualquer trabalho complicado de API ou tempo de programador. É o caminho mais direto de uma ideia para um agente de IA totalmente funcional que está realmente a ajudar os seus clientes.

Flexibilidade e controlo

Um agente de IA é tão bom quanto o que sabe e o que consegue fazer. Aqui, as diferenças entre construí-lo por si mesmo e usar uma plataforma pronta a usar tornam-se ainda mais claras.

Dependência de um modelo vs. uma estratégia multi-modelo

O AgentKit foi projetado para funcionar melhor com os modelos da OpenAI. Isto é bom se estiver totalmente comprometido com a OpenAI, mas significa que está preso a um único fornecedor. Como os programadores frequentemente discutem, diferentes "cérebros" de IA são melhores em coisas diferentes. Pode querer o Gemini para resumir uma longa reclamação de um cliente, outro modelo para escrever uma resposta sensível e empática, e o GPT-4o para uma resposta rápida e factual.

Construir com uma API dá-lhe a liberdade de escolher, mas a sua equipa tem de construir e manter as ligações a cada modelo. Uma plataforma como a eesel AI resolve este problema por ser agnóstica em relação ao modelo. Ela lida com a complexidade por si, para que possa usar sempre o melhor modelo para a tarefa sem ficar preso a uma única empresa.

Unificar o conhecimento: Como as plataformas obtêm respostas

Este é um dos maiores desafios na construção de um agente útil. Se estiver a usar uma API, os seus engenheiros têm de construir um sistema complexo (pode ouvir o termo Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG) apenas para alimentar a IA com informações do seu centro de ajuda, wikis internas e outros documentos. O AgentKit oferece uma ferramenta básica de pesquisa de ficheiros, mas não tem integrações profundas e automáticas com todos os locais onde o conhecimento da sua empresa reside.

Esta é uma verdadeira força da eesel AI. Unifica instantaneamente o seu conhecimento ao treinar com os seus tickets de suporte passados, ligando-se diretamente ao seu Confluence e Google Docs, e até sugerindo automaticamente novos artigos da base de conhecimento a partir de resoluções de tickets bem-sucedidas. Isto cria um agente especialista desde o início que já conhece o seu negócio.

Ações personalizadas

Um ótimo agente de suporte não se limita a responder a perguntas; resolve problemas. Isto significa tomar medidas: verificar o estado de uma encomenda, processar um reembolso ou encaminhar um ticket para a pessoa certa.

Com APIs, os seus programadores podem codificar qualquer ação que possa imaginar, mas cada uma é um projeto personalizado. A estrutura de conectores do AgentKit é um começo, mas pode ser um pouco rígida. Em contraste, a eesel AI tem um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável. Usando um editor de prompts simples, pode definir a persona exata do seu agente, o tom de voz e as ações específicas que ele pode tomar, desde procurar uma encomenda no Shopify até escalar uma conversa para um agente humano.

Do protótipo à produção

Ter um agente construído é apenas metade da batalha. Também tem de o lançar de uma forma que não cause o caos.

Testar com confiança

Como pode ter a certeza de que o seu novo agente de IA não se vai descontrolar no primeiro dia? O AgentKit e outros conjuntos de ferramentas têm algumas ferramentas de avaliação, mas são maioritariamente para programadores. Se estiver a construir com uma API, tem de criar toda a sua estrutura de testes do zero.

É aqui que o poderoso modo de simulação da eesel AI realmente se destaca. Pode testar com segurança o seu agente de IA em milhares dos seus tickets de suporte históricos num ambiente de teste privado. Dá-lhe uma previsão precisa da sua taxa de resolução e mostra-lhe exatamente como teria respondido a problemas reais de clientes, tudo antes que um único cliente fale com ele. Isto elimina o risco e a adivinhação do lançamento de uma IA.

Custos de API imprevisíveis vs. preços empresariais transparentes

O preço das APIs da OpenAI e do Gemini baseia-se no uso de "tokens", que é basicamente quantas palavras a IA processa. Isto cria um custo operacional variável e imprevisível. Como pode orçamentar os seus custos de suporte quando eles podem variar drasticamente dependendo do volume de tickets e do quão faladores são os seus clientes?

Isto é uma enorme dor de cabeça para os líderes empresariais. A eesel AI elimina este problema com preços transparentes e previsíveis. Os nossos planos baseiam-se nas funcionalidades e na capacidade de que precisa, sem taxas por resolução. Nunca receberá uma fatura surpresa após um mês movimentado. É um modelo de preços construído para o planeamento empresarial, não para programadores a contar tokens.

Lançamento gradual e melhoria contínua

Provavelmente não quer virar um interruptor e ter um agente de IA a lidar com 100% dos seus tickets da noite para o dia. Um lançamento seguro é um lançamento gradual. Com a eesel AI, tem controlo total. Pode começar pequeno, fazendo com que lide apenas com um tipo de ticket simples, como reposições de palavra-passe. Ele passará com confiança tudo o resto para a sua equipa humana. À medida que se sentir mais confortável, pode expandir o que ele faz. Os nossos relatórios acionáveis também apontam lacunas na sua base de conhecimento, dando-lhe um roteiro claro sobre o que melhorar a seguir.

Análise de preços

O custo é um fator importante em qualquer decisão de negócio. Aqui está uma análise simples de como estas diferentes abordagens se comparam.

• OpenAI AgentKit: O kit de ferramentas em si é gratuito, mas paga por cada ação que ele realiza através dos preços padrão da API. Isto significa que cada conversa, cada ferramenta que usa e cada passo num fluxo de trabalho consome tokens e aumenta a sua fatura mensal.

• APIs do OpenAI e Gemini: Quando usa as APIs diretamente, paga pelo que usa. Isto dá-lhe um controlo detalhado, mas torna o orçamento um grande desafio.

Uma captura de ecrã da página de preços do AgentKit, relevante para a discussão de custos entre AgentKit, API do OpenAI e API do Gemini.

Pode sempre verificar os números mais recentes nas páginas de preços oficiais da OpenAI e do Google Cloud.

Este custo variável é uma grande diferença em relação aos planos previsíveis e escalonados oferecidos por uma plataforma como a eesel AI. Com uma solução integrada, obtém tudo: a plataforma, os modelos de IA, as integrações e as análises, por uma taxa mensal simples e fixa. Torna o orçamento muito mais fácil.

Escolher o caminho certo para a sua equipa

Então, que caminho é o certo para si? Tudo se resume aos seus objetivos, à sua equipa e ao seu cronograma.

• APIs (OpenAI e Gemini): Este é o caminho a seguir se quiser o máximo poder e flexibilidade, mas vem com o preço de um investimento significativo e contínuo numa equipa de engenharia dedicada. É melhor para empresas de tecnologia que estão a incorporar IA no núcleo do seu produto.

• AgentKit: Este é um bom meio-termo para programadores que querem construir um protótipo rapidamente dentro do mundo da OpenAI. No entanto, é um kit de ferramentas, não uma solução completa e pronta a usar para a automação do suporte.

• Plataformas Geridas: Para a maioria das equipas de negócios, especialmente no suporte ao cliente, esta é a forma mais rápida, segura e económica de obter resultados.

Para líderes de suporte que querem o poder de um agente de IA personalizado sem a complexidade, o risco e o custo imprevisível de o construir do zero, a eesel AI é a resposta clara. É a plataforma pronta para produção que lhe permite automatizar o suporte, não gerir outro projeto de engenharia.

Pronto para ver o que um agente de IA pronto para produção pode fazer pela sua equipa de suporte? Comece o seu teste gratuito com a eesel AI e pode estar operacional em minutos.