L’annuncio di AgentKit da parte di OpenAI, ed in particolare del suo strumento Agent Builder, ha scatenato un’ondata di discussioni nel mondo dell’automazione. Immediatamente è sorto un paragone con piattaforme consolidate come n8n, portando alla domanda cruciale: siamo di fronte a un “n8n killer”?
Cos’è Agent Builder?
Fino a poco tempo fa, creare un AI agent era un’impresa da software engineer con anni di esperienza in machine learning e programmazione. Richiedeva una profonda conoscenza di modelli linguistici, API e una buona dose di pazienza per debuggare codice su codice.
Con Agent Builder, OpenAI mira a democratizzare questo processo. In sostanza, Agent Builder è una piattaforma visuale, un “canvas” interattivo, che permette a sviluppatori e non solo di progettare, costruire e testare agenti AI complessi attraverso un’interfaccia drag-and-drop. Fa parte di un ecosistema più ampio, chiamato AgentKit, che include anche il Connector Registry (per la gestione delle connessioni a dati e strumenti) e si integra con le capacità di ChatKit per costruire interfacce utente agentiche. L’idea è quella di trasformare un processo tradizionalmente arduo in qualcosa di più intuitivo, quasi come assemblare blocchi di Lego, ma con un tocco di intelligenza artificiale.
Non si tratta di un semplice strumento di automazione di flussi di lavoro, come potremmo intendere make.com o Zapier, ma di qualcosa che si spinge oltre, cercando di infondere vera “agenticità” nelle creazioni. In altre parole, non stiamo solo dicendo al sistema “fai questo e poi quello”, ma stiamo costruendo entità digitali che possono, entro certi limiti, ragionare, pianificare e adattarsi. È una differenza sottile ma cruciale, che apre scenari interessanti e solleva importanti considerazioni etiche sulle capacità e il controllo di tali sistemi.
Come funziona Agent Builder?
Il funzionamento di Agent Builder si basa su un approccio visivo e modulare, una sorta di “banco di lavoro” digitale dove si assemblano i vari componenti che daranno vita al nostro agente AI. L’elemento centrale è il “canvas”, un’area di lavoro dove si trascina e si rilascia, un po’ come si sviluppa un workflow su n8n.
Si inizia definendo gli obiettivi dell’agente, ad esempio, un agente potrebbe avere l’obiettivo di “rispondere alle domande dei clienti sul catalogo prodotti” o “analizzare le tendenze di mercato e generare un report settimanale”. Una volta stabilito l’obiettivo, si passa alla fase di design del comportamento.
Agent Builder permette di definire una sequenza di azioni che l’agente dovrà intraprendere. Queste azioni possono includere l’interrogazione di database, l’invio di email, l’interazione con API esterne, o l’esecuzione di calcoli complessi. Ogni azione è un “blocco” che può essere configurato e collegato ad altri blocchi, creando un vero e proprio flusso logico. La piattaforma si occupa di tradurre queste istruzioni visive in un comportamento coerente per l’agente.
Un aspetto cruciale è la capacità di integrare anche degli strumenti (tools), funzioni che l’agente può richiamare per interagire con il mondo esterno. Ad esempio, un agente che deve prenotare un volo: avrà bisogno di uno strumento per accedere a un sistema di prenotazione aerea. Se deve rispondere a domande, avrà bisogno di uno strumento per accedere a una base di conoscenza. Il Connector Registry, menzionato in precedenza, gioca un ruolo chiave qui, facilitando la gestione e la connessione a questi strumenti e fonti di dati.
Inoltre, Agent Builder permette di definire “condizioni” e “logiche decisionali”. L’agente non esegue semplicemente un elenco di istruzioni, ma può prendere decisioni basate sui dati che raccoglie. Ad esempio, se l’informazione X è presente, fai A altrimenti fai B. Questa capacità decisionale è ciò che eleva l’agente al di sopra di un semplice script automatizzato, conferendogli una certa autonomia.
Infine, la piattaforma offre strumenti per il “testing” e il “versioning”. Si possono testare gli agenti in ambienti simulati per assicurarsi che si comportino come previsto e, cosa fondamentale, si possono salvare diverse versioni dell’agente, permettendo di tornare indietro in caso di errori o di sperimentare nuove configurazioni. Questo è particolarmente importante in un campo così nuovo e in rapida evoluzione, dove l’iterazione e la sperimentazione sono all’ordine del giorno.
Cosa può fare Agent Builder?
Funzionalità principali e potenzialità nell’automazione agentica
Agent Builder, con la sua promessa di semplificare la creazione di AI agents, apre le porte a un’ampia gamma di applicazioni pratiche, trasformando il modo in cui le aziende e gli individui possono affrontare l’automazione. Non stiamo parlando solo di automatizzare compiti ripetitivi, ma di delegare processi complessi che richiedono comprensione, decisione e adattamento.
Una delle funzionalità principali è la gestione di flussi di lavoro complessi e multi-step. Un possibile caso di studio è quello del processo di onboarding per un nuovo dipendente. Tradizionalmente, questo implica una serie di passaggi manuali: invio di documenti, configurazione di account, assegnazione di risorse. Un agente costruito con Agent Builder potrebbe orchestrare l’intero processo, inviando email automatiche, creando account in diversi sistemi e assicurandosi che ogni passaggio sia completato, con la capacità di gestire eccezioni o richieste particolari.
Un’altra potenzialità enorme risiede nell’interazione con dati e sistemi esterni. Gli agenti possono essere configurati per interrogare database aziendali, accedere a servizi cloud, interagire con CRM o ERP, e persino consultare informazioni sul web tramite API. Questo significa che un agente può raccogliere informazioni disparate, analizzarle e presentare sintesi o prendere decisioni informate. Pensate a un agente che monitora le notizie di settore, identifica trend rilevanti e genera report personalizzati per il management. Questo è un esempio di come la Generative AI possa essere impiegata in modo proattivo.
La capacità decisionale autonoma è il vero fiore all’occhiello. A differenza dei sistemi di automazione tradizionali che seguono regole predefinite e rigide, gli agenti creati con Agent Builder possono essere dotati di una logica più sofisticata, che permette loro di interpretare il contesto, valutare diverse opzioni e scegliere il percorso migliore. Certo, questa autonomia è sempre guidata dalle direttive e dalle configurazioni iniziali, ma il grado di flessibilità è notevolmente superiore.
Con ChatKit, che si integra con l’AgentKit, è possibile costruire interfacce utente conversazionali personalizzate, rendendo l’interazione con gli agenti più naturale e intuitiva. La creazione di widget e interfacce agentiche personalizzate permette alle aziende di incorporare queste intelligenze direttamente nei loro siti web, nelle app o nelle piattaforme interne, semplificando di molto tutto il lavoro che si dovrebbe fare a front-end.
Agent Builder vs n8n
Ed eccoci al dunque, alla domanda che molti si pongono: Agent Builder è davvero un “n8n killer”? La risposta, è più un no che sì, ecco perché.
A prima vista, Agent Builder e n8n condividono una base operativa simile che li rende entrambi accessibili e intuitivi. La somiglianza principale risiede nell’interfaccia utente dove entrambe le piattaforme utilizzano un’interfaccia drag-and-drop in cui gli utenti possono costruire workflow collegando diversi nodi. Ogni nodo rappresenta un’azione o un’applicazione, permettendo di visualizzare e testare la logica del processo in tempo reale.
Questa impostazione low-code/no-code abbassa la barriera d’ingresso, consentendo anche a utenti meno tecnici di creare automazioni complesse.
È sotto la superficie che emergono le differenze sostanziali, le quali definiscono l’identità unica di ciascuna piattaforma. n8n è un veterano dell’automazione, costruito su una filosofia “integration-first”. La sua forza risiede nella sua immensa flessibilità e nella capacità di connettere un ecosistema vastissimo di applicazioni e servizi. È lo strumento ideale per costruire logiche complesse, gestire dati e orchestrare processi che richiedono l’interazione tra decine di software diversi.
Agent Builder, al contrario, nasce con un DNA “AI-first”. Il suo scopo non è tanto collegare app, quanto orchestrare modelli LLM. Progettato per sfruttare appieno la potenza dei modelli linguistici di OpenAI, eccelle nella prototipazione rapida di agenti intelligenti e interfacce conversazionali. Mentre n8n è una cassetta degli attrezzi per l’integrazione, Agent Builder è uno studio per la creazione di intelligenza artificiale.
Interfaccia Utente (UI) e Debugging
Sebbene entrambe le piattaforme utilizzino un’interfaccia a nodi, l’esperienza utente presenta delle sfumature. L’UI di n8n è estremamente matura, pensata per la massima granularità e più per una mentalità da sviluppatore. I log di esecuzione, ad esempio, offrono un livello di dettaglio molto più approfondito, permettendo di ispezionare input e output di ogni singolo nodo con precisione, un aspetto fondamentale per il debugging di workflow complessi.
D’altra parte, Agent Builder brilla per la sua semplicità e integrazione nativa con l’ecosistema OpenAI. La configurazione di strumenti esterni tramite il protocollo MCP è notevolmente semplificata. L’interfaccia è più pulita e guidata, focalizzata sull’accelerare la creazione di agenti piuttosto che sulla gestione di complesse logiche procedurali.
Una delle componenti distintive di AgentKit è ChatKit, un toolkit pensato per integrare rapidamente esperienze di chat personalizzabili all’interno di un’applicazione. In sostanza, permette agli utenti di avere un’interfaccia utente conversazionale (la classica chat) pronta all’uso e collegata al proprio agente in pochi minuti. Questo accelera drasticamente il passaggio dal prototipo al prodotto finale per le applicazioni basate su chat.
Deployment: flessibilità totale vs ecosistema integrato
Le differenze nel deployment sono forse le più nette, infatti, n8n è celebre per la sua flessibilità, offrendo sia una versione cloud gestita sia, soprattutto, la possibilità di self-hosting. Self-hostare n8n (ad esempio tramite Docker su un proprio server) offre vantaggi cruciali:
- Sovranità sui dati: Pieno controllo sulla privacy e la residenza dei dati.
- Costi: I costi sono legati solo all’infrastruttura, che può essere molto economica per carichi di lavoro contenuti.
- Personalizzazione: Libertà di modificare il codice sorgente e aggiungere funzionalità.
Agent Builder, invece, è pensato per un deployment più integrato e lineare all’interno del suo ecosistema. È possibile pubblicare un agente direttamente dalla sua interfaccia, integrarlo tramite ChatKit o utilizzare l’Agents SDK per integrazioni più complesse. La soluzione può essere ospitata su qualsiasi runtime per container o serverless, ma rimane intrinsecamente legata all’ecosistema e ai modelli di OpenAI.
Il verdetto: Agent Builder è un “n8n killer”?
Considerando queste differenze, la risposta rimane la stessa: non ancora. Agent Builder non è un sostituto di n8n, ma uno strumento diverso per un compito diverso.
Se l’obiettivo è creare rapidamente un agente conversazionale intelligente con un’interfaccia chat, sfruttando i modelli GPT e con un deployment rapido, Agent Builder è una scelta formidabile. Se, invece, l’esigenza è costruire un’automazione robusta, multi-servizio, con pieno controllo sui dati e sul deployment, e con necessità di debugging granulare, n8n rimane la soluzione superiore e più matura.
AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn
Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.
