Então, está a pensar em conectar uma ferramenta de automação de fluxos de trabalho como a Make com um construtor de agentes de IA como o AgentKit da OpenAI. À primeira vista, faz todo o sentido. Poderia usar a enorme biblioteca de conectores de aplicações da Make para fazer o trabalho de backend, enquanto o AgentKit lida com as partes inteligentes e de conversação. O objetivo é construir poderosos agentes de IA que consigam gerir tarefas complexas e de vários passos por conta própria.
Mas o que é realmente necessário para conseguir isso? A verdade é que juntar estas duas plataformas poderosas (mas muito diferentes) não é uma simples operação de "ligar e usar". Este guia vai dar-lhe uma visão realista do que as integrações do Make com o AgentKit envolvem, incluindo as partes mais complicadas e as limitações, e mostrar-lhe uma forma mais simplificada de construir uma IA que resolve o problema.
O que são o Make e o OpenAI AgentKit?
Para entender por que esta integração é tão complicada, precisamos de analisar para que cada plataforma foi realmente construída. Elas vêm de escolas de pensamento diferentes e resolvem problemas diferentes, e é aí que as coisas se complicam.
O que é o Make?
Pode lembrar-se do Make como Integromat. É uma ferramenta visual bem estabelecida para automatizar fluxos de trabalho. Pense nela como um operador de central telefónica digital para as suas aplicações. A sua principal força é o seu ecossistema massivo de mais de 2.500 integrações de aplicações, permitindo-lhe conectar coisas como o seu CRM, bases de dados e ferramentas de comunicação sem ter de escrever código.
O Make começou a adicionar funcionalidades de IA, mas parecem mais um complemento ao seu trabalho principal: automatizar processos e transferir dados entre aplicações. É fantástico a lidar com a lógica de "se isto acontecer, então faça aquilo" que mantém um negócio a funcionar.
O que é o OpenAI AgentKit?
O OpenAI AgentKit, por outro lado, é um conjunto de ferramentas desenhado especificamente para criar agentes de IA de conversação. O foco está em mapear o raciocínio, a lógica e a forma como um agente fala com as pessoas. É composto pelo Agent Builder, um espaço visual para desenhar como um agente "pensa", e pelo ChatKit, que o ajuda a incorporar uma interface de chat no seu produto.
O AgentKit foca-se inteiramente na conversa e na inteligência do agente, não em conectar-se a uma série de sistemas de backend. Dá-lhe as ferramentas para construir o cérebro da IA, mas deixa ao seu critério descobrir como alimentá-lo com informações do resto do seu negócio.
A promessa e a realidade das integrações do Make com o AgentKit
Então, por que razão quereria conectar estes dois? A ideia é combinar os seus pontos fortes. Usaria o Make para o trabalho pesado no backend e faria com que ele acionasse um agente AgentKit para lidar com a parte conversacional de uma tarefa.
Vamos imaginar que um cliente submete um ticket de suporte. Num mundo perfeito, o processo seria assim:
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Um novo ticket entra e inicia um cenário no Make.
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O Make obtém os detalhes do cliente do seu CRM e os seus pedidos recentes do Shopify.
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O Make agrupa esta informação e envia-a para o seu agente AgentKit através de uma chamada de API.
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O agente AgentKit, agora com todo o contexto de que precisa, descobre o problema e escreve uma resposta perfeitamente personalizada.
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O Make pega nessa resposta e publica-a de volta no seu helpdesk, atualizando o ticket.
Parece ótimo, certo? O problema é que não está realmente a criar um fluxo de trabalho contínuo. Está a construir uma ponte frágil entre duas ilhas separadas. Esta configuração obriga-o a gerir a lógica, as chamadas de API e o tratamento de erros em duas plataformas diferentes com duas interfaces diferentes. Pode poupar algum tempo na codificação inicial, mas pagará por isso mais tarde em complexidade e manutenção. Acaba com múltiplos pontos de falha que são um pesadelo para rastrear e corrigir.
Principais desafios na construção de integrações do Make com o AgentKit
Embora um programador talentoso provavelmente conseguisse fazer isto funcionar, esta abordagem "faça você mesmo" está cheia de problemas práticos que podem paralisar projetos, dificultar o crescimento e deixá-lo com um sistema que cria mais trabalho do que poupa.
Conhecimento e contexto fragmentados
Um agente construído no AgentKit não tem ideia do que se passa em todas as aplicações a que o Make está conectado. Para dar ao agente qualquer contexto útil, tem de configurar manualmente o Make para extrair pedaços específicos de dados e passá-los cuidadosamente numa chamada de API. Isto é lento e desajeitado, e limita seriamente a capacidade do agente de encontrar informações por conta própria. Em contraste, uma plataforma unificada como a eesel AI é treinada diretamente em todas as suas fontes de conhecimento conectadas, desde tickets de helpdesk a páginas do Confluence, sem necessitar de configurações de API complexas.
Falta de testes e simulação unificados
Pode testar o seu cenário no Make e pode pré-visualizar o seu fluxo de trabalho no AgentKit, mas não há forma de executar uma simulação de todo o processo do início ao fim com dados reais. Está basicamente a voar às cegas, sem uma forma real de saber quão bem a sua automação irá funcionar ou de detetar pequenos erros antes de a lançar. Este é um risco enorme que plataformas como a eesel AI são construídas para resolver. Com um modo de simulação poderoso, pode testar com segurança a sua IA em milhares de tickets passados antes que ela toque numa única conversa de cliente.
Governança e controlo fracos
Tentar gerir a segurança, as permissões e o comportamento do agente em dois sistemas separados é pedir problemas. Um agente construído no AgentKit não segue automaticamente as regras de negócio ou os controlos específicos que possa ter no Make, o que pode criar dores de cabeça de conformidade e segurança. Uma plataforma de suporte de IA dedicada dá-lhe um único painel de controlo para controlar tudo, permitindo-lhe definir exatamente quais tickets a IA pode tratar, que ações pode tomar e que conhecimento está autorizada a usar.
Manutenção complexa e custos elevados
Com uma configuração de duas plataformas, uma pequena alteração pode causar um efeito dominó. Se uma API no Make for atualizada, pode quebrar o formato de dados que o seu fluxo de trabalho no AgentKit está à espera. Isto significa o dobro do trabalho de manutenção e exige que tenha especialistas em ambas as plataformas apenas para corrigir as coisas. Em vez de simplificar as suas operações, acabou de as tornar duas vezes mais complicadas.
| Desafio | Impacto da Abordagem DIY Make + AgentKit |
|---|---|
| Conhecimento Fragmentado | A IA tem contexto limitado e precisa de chamadas de API complexas para obter dados. |
| Sem Testes de Ponta a Ponta | É um lançamento de alto risco; não se pode prever o desempenho antecipadamente. |
| Governança Fraca | É difícil impor regras de segurança e de negócio consistentes. |
| Manutenção Elevada | Tem o dobro do trabalho para atualizar e depurar em duas plataformas. |
Uma abordagem mais simples para integrações do Make com o AgentKit: Unificar fluxos de trabalho com uma plataforma de IA tudo-em-um
Em vez de tentar juntar duas ferramentas diferentes, e se usasse uma única plataforma que foi desenhada desde o início para unir conhecimento, automação e IA?
É exatamente isto que a eesel AI faz. Não é apenas um construtor de agentes ou uma ferramenta de fluxo de trabalho; é uma plataforma de IA completa para equipas de suporte que gere tudo num só lugar, resolvendo os mesmos problemas que a abordagem DIY cria.
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Todo o seu conhecimento, conectado instantaneamente. Com a eesel AI, pode conectar o seu helpdesk, wiki e outros documentos com integrações de um clique. A IA treina automaticamente em tudo, incluindo os seus tickets passados, para que tenha um contexto profundo e útil desde o início.
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Entre em funcionamento em minutos com testes sólidos. A eesel AI foi construída para ser self-service. Pode inscrever-se, conectar as suas fontes de dados e executar simulações em milhares dos seus tickets históricos para obter previsões de desempenho precisas em minutos, não meses. Nem precisa de falar com um vendedor para começar.
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Controlo total sobre a sua automação. Um motor de fluxo de trabalho visual e simples permite-lhe definir exatamente o que a sua IA deve fazer. Pode definir a sua persona, limitar o seu conhecimento a certos tópicos e criar ações personalizadas para procurar informações de pedidos ou etiquetar tickets, tudo sem escrever código ou alternar entre plataformas.
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Integração perfeita com o seu helpdesk. A eesel AI liga-se diretamente a ferramentas que já utiliza, como o Zendesk e o Freshdesk. Funciona com os seus fluxos de trabalho existentes em vez de o obrigar a construir novos do zero.
Comparação de preços: Make e AgentKit vs. uma plataforma unificada
Claro, o custo é uma grande peça do puzzle. A abordagem DIY pode levar a algumas contas desagradáveis e imprevisíveis que são quase impossíveis de orçamentar.
Preços do Make
O Make cobra-lhe com base em "operações". Cada passo num fluxo de trabalho conta como uma operação. Um único ticket de suporte pode desencadear um fluxo de trabalho que consome dezenas de operações, fazendo com que os seus custos aumentem rapidamente e sem aviso. Os seus planos incluem um nível gratuito, com planos pagos como o plano Core a começar em $9/mês para 10.000 operações.
Preços do OpenAI AgentKit
O AgentKit em si não tem um preço separado, mas paga por toda a utilização da API e do modelo da OpenAI por baixo. Cada pergunta, cada passo no processo de pensamento do agente e cada resposta consomem tokens. Com modelos poderosos como o GPT-4o, estes custos podem acumular-se incrivelmente rápido, tornando quase impossível adivinhar qual será a sua fatura mensal.
Preços da eesel AI: Uma alternativa unificada
A eesel AI utiliza um modelo claro e previsível com uma taxa mensal fixa para um certo número de interações de IA. Uma grande vantagem é que não há taxas por resolução, pelo que os seus custos não irão disparar apenas porque teve um mês movimentado. Obtém todas as funcionalidades de que precisa num único plano, com preços que lhe permitem escalar com confiança.
| Plataforma | Modelo de Preços | Previsibilidade | Ideal Para |
|---|---|---|---|
| Make | Por operação | Baixa a Média | Equipas com fluxos de trabalho simples e de baixo volume. |
| OpenAI AgentKit | Por token (uso de API) | Muito Baixa | Projetos experimentais onde o orçamento não é uma preocupação. |
| eesel AI | Taxa fixa por nível de interação | Alta | Empresas que precisam de custos previsíveis e IA escalável. |
Escolha a ferramenta certa para as suas integrações do Make com o AgentKit
Embora conectar o Make e o AgentKit possa ser um desafio técnico interessante, resulta num sistema frágil e excessivamente complexo que é uma dor de cabeça para gerir, testar e escalar para a automação de suporte no mundo real. A realidade é que as ferramentas de fluxo de trabalho são para processos de backend, e os construtores de agentes são para criar conversas. Para o suporte ao cliente, precisa de uma plataforma que faça ambos sem complicações.
Para equipas que se preocupam com velocidade, controlo e fiabilidade, uma plataforma unificada e construída para o efeito é a escolha mais lógica. Uma solução como a eesel AI dá-lhe todo o poder de um agente de IA avançado sem as dores de cabeça da integração. Permite-lhe focar-se em melhorar a experiência do seu cliente, não em manter uma pilha tecnológica monstruosa de Frankenstein.
Este vídeo demonstra um método para conectar um agente da OpenAI a um vasto número de automações, ilustrando os conceitos por trás das integrações do Make com o AgentKit.
Pronto para ver o que uma plataforma de IA verdadeiramente unificada pode fazer? Comece o seu teste gratuito da eesel AI ou agende uma demonstração para construir um poderoso agente de IA para a sua equipa de suporte em minutos.
Perguntas frequentes
Os utilizadores esperam combinar a extensa conectividade de aplicações do Make para processos de backend com as capacidades de IA conversacional do AgentKit. O objetivo é criar agentes de IA poderosos que possam automatizar tarefas de vários passos enquanto interagem de forma inteligente com os utilizadores.
Os principais desafios incluem conhecimento fragmentado entre plataformas, a ausência de testes unificados de ponta a ponta, governança fraca sobre o comportamento da IA e manutenção complexa devido à gestão de dois sistemas díspares. Estes problemas podem levar a um aumento de custos e pontos de falha.
Um agente no AgentKit não tem conhecimento inerente das aplicações conectadas do Make. O Make deve ser configurado manualmente para extrair dados específicos e depois passá-los meticulosamente para o AgentKit através de chamadas de API, um processo que pode ser lento, desajeitado e limitar a autonomia do agente.
Não, uma limitação significativa é a incapacidade de executar simulações de ponta a ponta de todo o processo usando dados reais. Pode testar componentes individuais, mas não há uma forma integrada de prever o desempenho geral ou detetar erros antes da implementação, o que leva a lançamentos de alto risco.
O Make cobra por operação, e o AgentKit (uso da API da OpenAI) cobra por token, o que leva a custos imprevisíveis e potencialmente elevados que escalam rapidamente. Uma plataforma unificada como a eesel AI normalmente oferece preços fixos mais previsíveis para interações de IA, evitando picos por resolução.
Uma plataforma de IA unificada, como a eesel AI, foi projetada para unir conhecimento, automação e IA desde o início. Oferece conexões de conhecimento instantâneas, testes integrados, controlo total sobre a automação e integração perfeita com o helpdesk num único ambiente.
