Este Informe explica AgentKit de OpenAI y muestra, con ejemplos y capturas, cómo crear, probar e implementar agentes de IA productivos en minutos, conectados a documentos, APIs y controles de seguridad, listos para integrarse en webs o backends empresariales.
Autor: Claudio Bottini
Qué es AgentKit y por qué importa
AgentKit, presentado en el Dev Day 2025, reúne en un mismo paquete Agent Builder, ChatKit, un registro de conectores, y herramientas de evaluación para construir agentes de IA capaces de razonar, usar archivos, consultar datos estructurados y actuar sobre servicios externos.
La propuesta reduce tiempos y complejidad de orquestación: no hay que hospedar piezas sueltas ni manejar versiones fragmentadas, y se suman mediciones para calidad y seguridad.
La publicación detalla que Agent Builder ofrece un lienzo visual de arrastrar y soltar basado en la API de Respuestas, donde se conectan nodos de agente, búsqueda de archivos tipo RAG, controles de seguridad, MCP para integraciones y lógica condicional.
En la apertura se explica que un ingeniero de OpenAI armó en escena dos agentes completos en menos de ocho minutos, subrayando la velocidad de desarrollo. La interfaz inicial y el canvas con nodos Start, Agent y End se ilustran en capturas, como las de la página 5, útiles para entender el flujo visual.
Se describe la elección de modelos según costo y rendimiento, desde GPT-5 para tareas complejas hasta GPT-4o-mini para clasificación liviana, y la posibilidad de exportar a TypeScript o Python para personalizar.
El texto posiciona a AgentKit frente a n8n: este último sigue siendo fuerte en automatización pura, pero AgentKit se distingue por crear agentes conversacionales con memoria y acciones conectadas, todo dentro del ecosistema de OpenAI.
Las líneas entre nodos muestran el flujo. Los puntos de conexión permiten conectar nodos entre sí. Vamos a explicar un poco más en detalle los nodos centrales, ya que los usaremos continuamente en cualquier desarrollo que hagamos.
Construcción del flujo: nodos, RAG y seguridad
El Informe recorre los nodos más usados y cómo configurarlos sin código.
El nodo Classify sirve como “cerebro” rápido que etiqueta la intención del usuario en categorías y enruta, superando reglas frágiles de palabras clave.
El nodo If/Else permite ramificar por condiciones múltiples, como se aprecia en el cuadro de la página 14.
El nodo End cierra el flujo y puede emitir JSON estructurado.
El nodo Transformar limpia y tipa datos, por ejemplo para convertir “$49,99” a número, mientras Set state guarda variables que persisten y permiten decisiones posteriores.
Para RAG, File Search vectoriza PDFs y documentos y consulta un Vector Store con resultados configurables, lo que habilita agentes que responden con precisión basados en manuales y FAQs; la secuencia de carga y adjunto de archivos se ve en las páginas 20 y 21.
En seguridad, Guardrails bloquea PII, intentos de jailbreak y alucinaciones comparando respuestas con la base de conocimiento; cuando falla una regla, la ruta “Reprobado” deriva a un cierre controlado.
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) conecta con Gmail, Google Calendar, SharePoint, Microsoft Teams, Dropbox, PayPal, Shopify o Zapier para ejecutar acciones reales autenticadas por OAuth, e incluso admite servidores MCP propios, con ejemplos de selección y alta en las páginas 12 y 13.
Con estos bloques se arma un caso guiado de SoporteBot: Classify decide entre Consulta_Tecnica o Problema_Critico; en el primer caso, un Agente con File Search contesta desde el manual; en el segundo, se escala y se captura correo con salidas estructuradas JSON Schema, de modo que el agente “secretario” devuelve email_usuario y nombre_usuario listos para el cierre del ticket y posteriores integraciones.
El resultado del nodo Clasificador siempre es una categoría dentro de las que indicamos.
Pruebas, despliegue e integración con ChatKit y SDK
El entorno ofrece un botón Play para testear el flujo en tiempo real con una consola de chat, donde se visualizan las ramas activadas; la secuencia se muestra en pantallas de la página 23.
Para producción, el botón Publicar habilita el uso del agente vía API y versionado. El Informe diferencia claramente que Agent Builder crea la lógica y el backend, mientras que la ventana de chat embebible para sitios llega con ChatKit, que provee widgets personalizables, control de dominios permitidos, manejo de sesiones y un generador visual de widgets, con diagramas y opciones en páginas 29 y 30.
Cuando se requiere control total en backend propio, el SDK de agentes para TypeScript o Python permite invocar el flujo, enviar el input_as_text y recibir salidas estructuradas, con ejemplos de clases WorkflowInput y run_workflow listos para copiar, como se detalla en las páginas 31 y 32.
La publicación concluye que AgentKit acelera la creación, pruebas y puesta en producción de agentes centrados en diálogo, con RAG nativo, seguridad administrada, integraciones MCP y exportación de código, todo con costos controlados al elegir modelos livianos para tareas simples y escalando solo cuando hace falta, mientras que herramientas como n8n siguen siendo valiosas para pipelines de automatización general.
Si bien la integración es simple, requiere que montemos de nuestro lado una API que maneje las sesiones de nuestro agente, ya que es razonable pensar habrá mas de un hilo de ejecución al mismo tiempo en producción, poca utilidad tendría una agente que solo puede atender a un usuario al mismo tiempo.
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