Então, quer construir uma interface de chat personalizada com IA. Parece uma ótima ideia até que se começa a aprofundar os pormenores e se apercebe de que está a comprometer-se a construir tudo de raiz. Tem de lidar com a gestão de estado complexa, descobrir como transmitir respostas em tempo real e projetar uma UI que as pessoas realmente gostem de usar. É um trabalho colossal antes mesmo de tocar na parte mais emocionante: a própria IA.
É aqui que o ChatKit da OpenAI entra em cena. É um toolkit de UI pré-construído e incorporável que promete acelerar o desenvolvimento destas experiências de chat com IA. A ideia é dar aos programadores uma vantagem no frontend para que possam dedicar mais tempo à lógica do backend.
Neste guia, faremos uma análise completa do ChatKit. Abordaremos o que é, as suas principais funcionalidades, como funciona o preço e, mais importante, onde fica aquém para empresas que tentam configurar uma IA sólida para apoio ao cliente. Veremos onde se destaca e onde uma solução mais completa faria mais sentido.
O que é o ChatKit?
Primeiro, vamos esclarecer uma coisa. Existem algumas ferramentas com o nome "ChatKit", mas este artigo é especificamente sobre o ChatKit da OpenAI, que faz parte da sua suite AgentKit, focada em programadores.
Na sua essência, o ChatKit é um toolkit para programadores. Fornece os componentes de frontend para construir e incorporar uma UI de chat personalizável no seu site ou aplicação. Ele trata da parte da conversação que o utilizador vê, como a caixa de entrada de texto, a forma como as mensagens são exibidas e a transmissão de respostas.
A sua principal função é conectar-se a um "fluxo de trabalho de agente" no backend, que é algo que terá de construir e alojar por si mesmo. Uma boa forma de pensar nisto é que o ChatKit é a "cara" polida da sua IA, enquanto você continua a ser responsável por construir o "cérebro".
Funcionalidades e capacidades principais do ChatKit
O ChatKit foi projetado para fazer algumas coisas muito bem, principalmente para programadores que querem controlo total sobre a aparência e o funcionamento da sua IA.
Uma interface personalizável e pré-construída
A maior vantagem do ChatKit é a enorme quantidade de tempo de desenvolvimento de frontend que poupa. Em vez de construir um widget de chat de raiz, obtém um componente que está praticamente pronto a usar.
Também vem com opções de personalização decentes. Pode configurar temas para os modos claro e escuro, alterar cores de destaque, usar fontes personalizadas e ajustar o espaçamento para garantir que corresponde à marca da sua aplicação. Se quiser entrar em detalhes, pode encontrá-los no Guia de Temas oficial do ChatKit.
Projetado para fluxos de trabalho agênticos
O ChatKit é mais do que uma simples caixa para mostrar mensagens. Foi construído para mostrar o processo de "pensamento" de um agente de IA mais avançado. Pode exibir o raciocínio em "cadeia de pensamento", o que dá aos utilizadores uma visão de como a IA está a resolver um problema. Também pode mostrar quando a IA está a usar uma ferramenta (como "A procurar a encomenda #12345") e até renderizar widgets interativos diretamente no chat. Tudo isto resulta numa experiência de utilizador muito mais envolvente para fluxos de trabalho agênticos.
Gestão de multimédia e SDKs para programadores
O toolkit também lida com o upload de ficheiros e imagens, o que é indispensável em situações onde os utilizadores precisam de partilhar anexos com o agente de IA. Para facilitar um pouco as coisas, a OpenAI fornece SDKs para JavaScript e Python, completos com exemplos para React e JavaScript puro e simples. Isto torna-o suficientemente flexível para se adaptar à maioria das configurações de desenvolvimento web.
O modelo de preços e implementação
Este é um detalhe importante: o toolkit ChatKit em si é gratuito. O custo vem do uso dos modelos da OpenAI (como o GPT-4) que alimentam o agente que constrói no backend. A sua fatura é baseada no uso padrão da API, não numa subscrição separada para a UI.
Mas há um senão. Este modelo significa que os seus custos estão diretamente ligados à quantidade de uso da IA, e podem ser difíceis de prever sem alguns controlos sérios implementados. Embora não pague uma taxa pela janela de chat, cada mensagem, chamada de ferramenta e passo no processo de pensamento da IA aumenta a sua fatura da API.
Colocá-lo em funcionamento também envolve alguns passos e requer um bom bocado de tempo de desenvolvimento:
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Construir o Agente: Primeiro, tem de projetar e construir um fluxo de trabalho de agente. Pode usar uma ferramenta como o Agent Builder da OpenAI ou escrever o código você mesmo.
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Criar um Backend Seguro: A seguir, precisa de configurar um endpoint do lado do servidor. Este backend é responsável por autenticar os utilizadores e gerar tokens de cliente temporários para o ChatKit, o que é uma medida de segurança crucial.
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Incorporar o Frontend: Finalmente, pode incorporar o componente ChatKit na sua aplicação de frontend usando o seu SDK de JS.
A conclusão é que esta não é uma solução plug-and-play. É um ótimo toolkit para programadores, mas precisa de competências de engenharia tanto de backend como de frontend para o implementar de forma correta e segura.
Principais limitações para o apoio ao cliente
Embora o ChatKit seja uma ferramenta interessante para programadores que constroem agentes personalizados de raiz, não atinge o objetivo quando a sua meta é lançar rapidamente uma IA fiável para apoio ao cliente. É aqui que as lacunas começam a aparecer.
É um kit de UI, não uma plataforma de suporte completa
Isto é provavelmente a coisa mais importante a entender. O ChatKit resolve apenas o problema do frontend. Você ainda é responsável por construir toda a lógica do backend que torna um bot de suporte realmente útil.
Isto inclui coisas como:
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Extrair informações de diferentes locais (o seu centro de ajuda, documentos internos, tickets anteriores).
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Manter um registo do histórico de conversas.
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Criar formas de transferir conversas para agentes humanos.
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Monitorizar análises para ver o seu desempenho.
| Funcionalidade | ChatKit | eesel AI |
|---|---|---|
| UI de Frontend | ✅ | ✅ |
| Lógica de Backend | ❌ (Construa a sua própria) | ✅ (Incluída) |
| Integrações de Dados | ❌ (Requer desenvolvimentos personalizados) | ✅ (Mais de 100 integrações com um clique) |
| Histórico de Conversas | ❌ (Construa o seu próprio) | ✅ (Incluído) |
| Transição para Humanos | ❌ (Construa a sua própria) | ✅ (Incluída) |
| Análise de Dados | ❌ (Construa a sua própria) | ✅ (Incluída) |
Em contraste, uma plataforma como o eesel AI é uma solução tudo-em-um. Não lhe dá apenas um chatbot incorporável; fornece também toda a infraestrutura de backend. Isto significa que pode entrar em funcionamento em minutos, não em meses, sem ter de escrever uma única linha de código.
Sem integrações nativas com help desks ou bases de conhecimento
O ChatKit não tem conectores integrados para as ferramentas que a sua equipa de suporte utiliza todos os dias, como Zendesk, Freshdesk, Confluence ou Slack.
Para que funcione para uma equipa de suporte, os seus programadores teriam de construir integrações de API personalizadas para cada uma dessas ferramentas. Isso é um projeto enorme que não só é demorado e caro de manter, mas também requer um conhecimento profundo da API de cada plataforma.
É aqui que o eesel AI realmente se destaca com as suas integrações de um clique para mais de 100 fontes e destinos. Pode conectar-se instantaneamente ao seu help desk e aprender com tickets passados, ou extrair conhecimento dos seus documentos existentes no Confluence ou Google Docs sem qualquer desenvolvimento personalizado.
O problema da "tela em branco" e a falta de treino integrado
Um agente ChatKit começa com conhecimento zero. É uma tela em branco que não aprende automaticamente com os dados da sua empresa. Tem de criar, formatar e gerir manualmente todo o conhecimento de que necessita para ser útil, o que é uma tarefa enorme e contínua.
Por outro lado, o eesel AI pode treinar com base em tickets passados do seu help desk desde o início. Ele capta automaticamente o tom de voz da sua marca, os problemas comuns dos clientes e as soluções bem-sucedidas das conversas históricas da sua equipa. Isto reduz drasticamente o tempo de configuração e torna a IA mais precisa desde o primeiro dia.
Sem simulação ou análise de dados integradas
Digamos que passou meses a construir o seu agente com o ChatKit. Como sabe se está realmente pronto para falar com os clientes? E uma vez que esteja em funcionamento, como acompanha o seu desempenho e encontra formas de o melhorar?
O ChatKit não oferece ferramentas para isto. Teria de construir as suas próprias estruturas de teste e dashboards de análise de raiz para obter qualquer insight real.
Esta é outra área onde uma plataforma dedicada faz uma grande diferença. O eesel AI inclui um poderoso modo de simulação que lhe permite testar a sua IA em milhares dos seus próprios tickets passados antes de entrar em funcionamento. Os seus relatórios mostram onde a sua base de conhecimento tem lacunas e fornecem métricas claras de ROI, para que possa implementar com confiança e continuar a melhorar ao longo do tempo.
Escolher a ferramenta certa para a tarefa
O ChatKit da OpenAI é um poderoso toolkit de UI para equipas de desenvolvimento que têm o tempo e os recursos para construir um agente de IA completamente personalizado de raiz. Oferece uma personalização profunda do frontend e uma base sólida para exibir comportamentos complexos do agente.
No entanto, para a maioria das empresas, especialmente equipas de suporte, é apenas uma pequena peça de um puzzle muito maior. Falta-lhe a infraestrutura de backend, as funcionalidades específicas de suporte, as integrações nativas e as análises necessárias para colocar uma solução de suporte de IA fiável e eficaz a funcionar rapidamente. Construir tudo isso por conta própria é um projeto de grande envergadura que pode levar meses de trabalho de engenharia.
Quando o seu objetivo é automatizar o suporte, tornar os seus agentes mais eficientes e manter os clientes satisfeitos agora, precisa de mais do que apenas uma janela de chat. Precisa de uma plataforma completa e inteligente.
É aqui que uma solução como o eesel AI oferece uma alternativa clara. Em vez de lhe dar uma caixa de peças, entrega um motor totalmente montado. Obtém um AI Chatbot poderoso e incorporável, mas que vem conectado a uma plataforma completa que trata da gestão do conhecimento, integrações com help desks e análise de desempenho por si.
Com o eesel AI, pode focar-se em melhorar a experiência do seu cliente, não em construir infraestrutura.
Pronto para implementar um agente de suporte com IA poderoso sem as dores de cabeça do desenvolvimento? Experimente o eesel AI gratuitamente ou agende uma demonstração para ver como pode estar operacional em minutos.
Perguntas frequentes
O ChatKit é um toolkit de UI incorporável da OpenAI, projetado para acelerar o desenvolvimento de interfaces de chat com IA. Ele fornece componentes de frontend pré-construídos, tratando de aspetos como a exibição de mensagens, caixas de entrada e transmissão de respostas, para que os programadores possam focar-se mais na lógica do backend da IA.
O toolkit ChatKit em si é de uso gratuito. Os seus custos virão dos modelos subjacentes da OpenAI (como o GPT-4) que alimentam o agente que constrói, cobrados com base no uso padrão da API. Isto significa que os custos estão diretamente ligados à atividade da IA, o que pode ser difícil de prever.
O ChatKit oferece uma interface personalizável e pré-construída que poupa tempo de desenvolvimento de frontend, suporta fluxos de trabalho agênticos ao exibir o raciocínio em cadeia de pensamento e o uso de ferramentas, e gere multimédia, como o upload de ficheiros. Também fornece SDKs para programadores em JavaScript e Python para uma integração fácil.
Não, o ChatKit é principalmente um kit de UI de frontend e não fornece uma plataforma de suporte completa. Os programadores ainda são responsáveis por construir toda a lógica do backend, incluindo a recuperação de conhecimento, histórico de conversas, transições para humanos e análise de dados.
A implementação do ChatKit requer um tempo de desenvolvimento significativo e competências tanto em engenharia de backend como de frontend. É necessário construir o fluxo de trabalho do agente de IA, criar um endpoint seguro no lado do servidor para autenticação e, em seguida, incorporar o componente ChatKit usando o seu SDK.
Não, o ChatKit não inclui quaisquer conectores nativos e integrados para help desks populares como o Zendesk ou bases de conhecimento como o Confluence. Para integrar com estas ferramentas, os programadores teriam de construir integrações de API personalizadas, o que pode ser um projeto complexo e demorado.
O ChatKit em si não fornece ferramentas integradas para treinar o seu agente de IA com os dados da empresa ou para monitorizar o seu desempenho através de análise de dados. Teria de gerir manualmente a criação de conhecimento e construir as suas próprias estruturas de teste e dashboards para obter insights.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
