AgentKit vs Plugins: Escolhendo a Estrutura Certa para Agentes de IA em 2025

O mundo da IA está a avançar a uma velocidade estonteante, e os agentes de IA estão na vanguarda. Se é programador ou faz parte de uma equipa de produto, provavelmente já ultrapassou o entusiasmo inicial e está agora a enfrentar uma grande questão: qual é a melhor forma de efetivamente construir um?

A conversa geralmente divide-se em dois lados. Opta por um kit de ferramentas simplificado e completo como o AgentKit da OpenAI? Ou segue o caminho mais flexível, baseado em plugins, e constrói tudo de raiz?

Ambos os caminhos têm os seus prós e contras, e a resposta certa depende realmente do que está a tentar alcançar. Está a construir um protótipo rápido para ver se uma ideia tem pernas para andar? Ou está a implementar um agente robusto e pronto para produção que precisa de lidar com problemas de negócio reais? Este guia irá analisar as principais diferenças no debate AgentKit vs. Plugins para o ajudar a decidir que caminho seguir.

AgentKit vs. Plugins: O que estamos a comparar?

Antes de entrarmos numa comparação direta, é bom lembrar que "AgentKit" e "plugins" não são apenas ferramentas diferentes. Representam duas filosofias totalmente diferentes para construir IA. Uma foca-se numa experiência guiada e integrada, enquanto a outra foca-se na modularidade, flexibilidade e controlo total.

O que é o AgentKit da OpenAI?

Pense no AgentKit da OpenAI como uma caixa de ferramentas completa, projetada para que os programadores construam, implementem e ajustem agentes dentro do ecossistema da OpenAI. Ele agrupa tudo o que precisa para começar rapidamente numa única plataforma.

Eis as suas partes principais:

• Construtor de agentes: Uma tela visual de arrastar e largar onde pode mapear e versionar os fluxos de trabalho do seu agente sem se perder em código de orquestração complexo.

• ChatKit: Um componente de UI pré-construído que pode incorporar diretamente na sua aplicação ou site. Permite-lhe implementar um agente de conversação com muito pouco trabalho de frontend.

• Registo de conectores: Um local central para gerir como os seus agentes se conectam a fontes de dados e outras ferramentas, principalmente através do que é chamado de servidores MCP (Model Context Protocol).

A ideia principal por trás do AgentKit é tornar a construção de agentes mais acessível. Ele trata de muitas das complexidades do backend por si, o que permite que equipas que já usam o ecossistema da OpenAI lancem produtos muito mais rapidamente.

O que é uma abordagem baseada em plugins?

A abordagem baseada em plugins é o método clássico, de arregaçar as mangas, para construir agentes de IA. Em vez de um único kit pré-embalado, monta o seu agente a partir de um conjunto de componentes, bibliotecas e APIs separados.

Isto geralmente significa usar um framework de código aberto como o LangChain para gerir o cérebro do agente e, em seguida, conectá-lo a vários "plugins". Estes plugins são apenas as ferramentas e fontes de dados que o agente precisa para fazer o seu trabalho, como pesquisar numa base de conhecimento, obter informações de clientes de um CRM ou consultar uma base de dados. É você quem escreve o código para ligar todas estas peças, criando uma configuração personalizada de raiz.

Ativo 1: [Fluxo de Trabalho] , Diagrama a ilustrar a abordagem baseada em plugins para agentes de IA.

Este método oferece-lhe a máxima flexibilidade e controlo. Pode usar qualquer modelo de linguagem que desejar, conectar-se a qualquer sistema que queira e projetar o comportamento do agente até ao mais ínfimo detalhe. Você é o dono de toda a pilha, de cima a baixo.

AgentKit vs. Plugins: Uma comparação direta

Ok, agora que conhecemos as duas abordagens, vamos ver como se comparam entre si nos aspetos mais importantes: velocidade de desenvolvimento, flexibilidade e controlo geral.

Experiência de desenvolvimento e velocidade

O AgentKit foi projetado para uma coisa: velocidade. O seu construtor visual e a UI pronta a usar significam que pode ter um protótipo a funcionar de forma incrivelmente rápida, muitas vezes em apenas algumas horas. É uma forma fantástica de dar vida a uma ideia rapidamente. Mas essa velocidade tem uma contrapartida: fica preso à forma como a OpenAI faz as coisas, o que pode não funcionar para todos os projetos.

Uma abordagem baseada em plugins é muito mais lenta no arranque. Tem de escrever código repetitivo, gerir todas as suas dependências, configurar a infraestrutura e construir a sua própria UI. É muito trabalho inicial, sem dúvida. Mas assim que essa base estiver estabelecida, tem um framework completamente personalizado que pode levar em qualquer direção que desejar.

Mas e se precisar tanto de velocidade como de poder para algo importante, como o suporte ao cliente? Não deveria ter de escolher um ou outro. Uma plataforma especializada como a eesel AI oferece-lhe o melhor dos dois mundos. É uma plataforma radicalmente self-service que lhe permite conectar o seu help desk, treinar um agente com o seu conhecimento existente e entrar em funcionamento em minutos. Obtém a configuração rápida do AgentKit, mas com um sistema construído para lidar com a complexidade do suporte no mundo real.

Flexibilidade e controlo do ecossistema

Com o AgentKit, está a jogar na 'sandbox' da OpenAI. Está vinculado aos seus modelos, ao seu kit de UI e às ferramentas disponíveis no seu Registo de Conectores. É uma 'sandbox' poderosa, sem dúvida, mas cria uma séria dependência do fornecedor (vendor lock-in). Se as suas necessidades mudarem ou surgir um modelo melhor de outra empresa, pode ficar preso.

É aqui que a abordagem 'faça você mesmo' realmente compensa. Tem total liberdade. Pode trocar por qualquer modelo de linguagem grande que desejar, seja de outro fornecedor ou um de código aberto que hospede por si mesmo. Pode conectar-se a qualquer API interna sem esperar por suporte oficial e projetar a lógica do agente exatamente como achar melhor. Você é o dono de toda a pilha, de cima a baixo.

Enquanto o AgentKit o prende e uma abordagem puramente de plugins requer um enorme investimento em engenharia, a eesel AI oferece flexibilidade onde é importante para os utilizadores empresariais. Pode criar uma persona de IA personalizada que corresponda à voz da sua marca, construir ações personalizadas que obtêm dados em tempo real de qualquer API externa e unificar conhecimento de mais de 100 fontes como Confluence ou Google Docs com integrações simples. Proporciona flexibilidade prática sem os meses de dores de cabeça de desenvolvimento.

Prontidão para o mundo real, implementação, integrações e custo

Construir uma demonstração é divertido, mas implementar um agente fiável que consiga lidar com utilizadores reais de forma segura é uma história completamente diferente. Eis como as duas abordagens se comparam quando chega a hora de entrar em produção.

Governança e implementação segura

O AgentKit tem alguns mecanismos de segurança incorporados, como Guardrails para impedir que o seu agente saia do guião e um framework de Evals para testes. No final de contas, no entanto, está a implementar numa 'caixa negra' gerida. Tem uma visão limitada sobre o porquê de o agente tomar certas decisões e menos controlo sobre como lida com casos extremos invulgares. Isso pode parecer um pouco arriscado quando clientes reais estão do outro lado.

Com uma abordagem baseada em plugins, você é responsável por tudo. Segurança, privacidade de dados, tratamento de erros, monitorização, escalabilidade, está tudo por sua conta. Isto dá-lhe controlo total, mas também cria uma enorme carga de trabalho operacional e deixa muito espaço para que as coisas corram mal.

É aqui que uma plataforma construída com um propósito específico realmente brilha. A eesel AI foi projetada para lhe permitir testar com confiança usando um poderoso modo de simulação. Antes de o seu agente falar com um único cliente, pode executá-lo contra milhares dos seus tickets de suporte passados. Isto dá-lhe uma previsão baseada em dados de como ele se irá comportar, qual será a sua taxa de resolução e quanto lhe poderá poupar. Pode então implementá-lo gradualmente, talvez apenas para certos tipos de tickets, garantindo um lançamento completamente seguro и controlado.

O problema dos preços: Previsibilidade vs. ambiguidade

O modelo de preços do AgentKit é baseado no uso, o que pode tornar difícil de prever qual será a sua fatura. Os seus custos são uma mistura do uso de tokens do modelo, taxas pela utilização de ferramentas específicas como o Code Interpreter e armazenamento de dados. Isto torna o orçamento preciso quase impossível, especialmente à medida que escala. Um mês movimentado pode resultar numa fatura surpreendentemente alta.

Com uma abordagem baseada em plugins, os seus custos são distribuídos, mas, em teoria, mais controláveis. Está a pagar por alojamento, chamadas de API para diferentes modelos e, claro, o salário contínuo dos programadores necessários para o manter e melhorar. Pode parecer um modelo de "morte por mil cortes", onde é difícil acompanhar tudo e calcular um retorno sobre o investimento claro.

Em contraste, a eesel AI oferece preços transparentes e previsíveis baseados numa taxa mensal fixa para um certo número de interações de IA. Não é cobrado por resolução, por isso nunca é penalizado quando a sua IA faz bem o seu trabalho. Este modelo simples torna fácil orçamentar, prever os seus custos e ver o valor que está a obter desde o primeiro dia.

Conclusão: Que abordagem é a certa para si?

A escolha entre o AgentKit e uma abordagem baseada em plugins resume-se realmente às suas prioridades e recursos. Ambos são ótimos na situação certa, mas foram construídos para objetivos muito diferentes.

Característica	OpenAI AgentKit	Abordagem Baseada em Plugins	eesel AI (para Suporte)
Ideal para	Prototipagem rápida no ecossistema da OpenAI	Agentes personalizados e complexos com controlo total	Automação de suporte pronta para produção
Velocidade	Muito Rápido	Lento no Início	Em Funcionamento em Minutos
Flexibilidade	Baixa (Dependência do Fornecedor)	Muito Alta	Alta (Ações personalizadas, +100 integrações)
Implementação	Fácil (Serviço Gerido)	Complexa (Auto-hospedada)	Fácil (Gerida e com Simulação Segura)
Preços	Imprevisível (Baseado no Uso)	Fragmentado e Difícil de Acompanhar	Previsível (Taxa Fixa)
Controlo	Baixo	Total	Alto (Regras de automação granulares)

Eis uma forma simples de pensar sobre o assunto:

• Opte pelo AgentKit se estiver a tentar criar rapidamente uma prova de conceito, já estiver totalmente comprometido com o ecossistema da OpenAI e não estiver preocupado com a dependência do fornecedor ou custos imprevisíveis.

• Escolha uma abordagem baseada em plugins se tiver uma equipa de engenharia dedicada com o tempo e as competências para construir um agente altamente especializado, e ter o controlo absoluto sobre cada peça do quebra-cabeças for a sua principal prioridade.

• Escolha a eesel AI se o seu objetivo for resolver um problema de negócio real, como automatizar o suporte ao cliente ou de TI. Oferece-lhe a velocidade de uma plataforma como o AgentKit com o poder e a flexibilidade prática de uma solução personalizada, tudo com preços previsíveis e funcionalidades de segurança incorporadas.

Comece hoje com um agente de IA construído com um propósito

Embora ferramentas de uso geral como o AgentKit e frameworks de plugins sejam entusiasmantes, muitas vezes exigem muito trabalho de engenharia para transformar uma demonstração interessante numa ferramenta de negócio fiável. Para algo tão crítico como o suporte ao cliente, uma ferramenta construída para essa tarefa específica geralmente irá levá-lo ao seu objetivo mais rapidamente e com menos dores de cabeça.

Não passe meses a construir e a testar um agente de raiz. Com a eesel AI, pode implementar um poderoso agente de IA treinado com os seus próprios dados em minutos. Veja como funciona ao iniciar um teste gratuito ou agendar uma demonstração rápida com a nossa equipa hoje.