Le 6 octobre 2025, lors de son Developer Day, OpenAI a dévoilé AgentKit – un ensemble d’outils visant à démocratiser la création d’agents IA. En huit minutes de démo, une ingénieure a monté un workflow avec deux agents fonctionnels. Doit‑on parler d’un moment iPhone pour l’automatisation… ou d’une réponse marketing aux acteurs établis comme n8n ?
1) Ce qui a vraiment été annoncé
AgentKit se présente comme une suite intégrée articulée autour de quatre piliers :
Agent Builder
Interface visuelle (glisser‑déposer) pour concevoir des workflows d’agents (nœuds : Agent, If/Else, User Approval, Transform, etc.).
ChatKit
Composants ready‑to‑use pour intégrer des interfaces conversationnelles personnalisables dans vos apps (web/applications internes).
Connector Registry
Panneau centralisé pour relier des services tiers (Google Drive, Dropbox, Teams…) avec gouvernance des accès.
Evals for Agents
Jeux de données, suivi des étapes, optimisation automatique des prompts et tests de modèles – pour améliorer la qualité au fil du temps.
Important : plusieurs briques restent limitées ou expérimentales. L’écosystème est en construction ; ne présumez pas d’une maturité « production‑ready » sans évaluation.
2) AgentKit vs n8n : comparatif clair
Scrolle vers la droite pour lire le reste ;-)
| Critère | AgentKit (OpenAI) | n8n |
|---|---|---|
| Philosophie | Plateforme unifiée, plutôt fermée | Open source, hautement flexible |
| Intégrations | Connecteurs via Registry (écosystème en croissance) | 800+ intégrations natives, écosystème mature |
| Modèles IA | Modèles OpenAI | Multi-fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Google, …) |
| Hébergement | Cloud OpenAI | Cloud ou auto-hébergement (souveraineté) |
| Expérience utilisateur | Faible friction pour « citizen developers » | Plus technique mais ultra personnalisable |
| Routage | Majoritairement séquentiel (If/Else) | Souple via graphes et conditions multiples |
| Portabilité | Export limité si serveurs MCP | Export/migration de workflows possible |
| Coûts | À l’usage API (peut fluctuer fortement) | Prévisible en self-host (selon infra) |
| Maturité | Jeune (post-annonce) | Mature (communauté active) |
| Dépendance fournisseur | Risque de lock-in | Faible (ouverture, réversibilité) |
| Cas cibles | Agents conversationnels, MVP rapides | Workflows complexes, multi-systèmes, conformité |
3) Parallèle Salesforce : plateforme de plateformes
La stratégie d’OpenAI rappelle Salesforce : une intégration verticale pour offrir cohérence d’UX, interopérabilité native, support unifié et mises à jour synchronisées. Côté Salesforce, Agentforce émerge (adossé à Data Cloud et Einstein Trust Layer) mais reste en déploiement graduel. On peut imaginer des convergences, toutefois aucune intégration directe AgentKit ↔ Salesforce n’est aujourd’hui opérationnelle « out‑of‑the‑box ».
4) Exemple théorique (Salesforce × AgentKit × n8n)
Objectif
Qualifier automatiquement des leads entrants, déclencher des actions commerciales et journaliser l’activité côté Salesforce.
Design
- Front : AgentKit + ChatKit héberge un assistant qui discute avec le prospect (site web / portail client).
- Orchestration : n8n récupère le transcript (webhook), appelle des enrichissements (Clearbit, LinkedIn, scoring maison), puis mappe vers Salesforce.
- CRM : Création/MAJ Lead / Account / Contact, affectation propriétaire, tasks & events, et traçabilité via Activity.
Notes de mise en œuvre
- Gouvernance : stocker uniquement les résumés de conversation côté CRM si besoin (PII minimisées), conserver les logs complets chiffrés hors CRM.
- Qualité : utiliser Evals for Agents pour contrôler hallucinations / dérives, et des Guardrails pour bloquer des actions risquées.
- Réversibilité : concevoir des connecteurs n8n modulaires (abstraire le LLM) afin de pouvoir basculer de modèle si nécessaire.
5) Limites actuelles d’AgentKit (à connaître)
- Routage : logique majoritairement séquentielle, conditions explicites nécessaires.
- Portabilité : export de workflow limité en présence de serveurs MCP (réduit la réversibilité).
- Coûts : facturation à l’usage pouvant varier fortement selon volumes et contextes.
- Maturité : peu de retours « prod » publics ; écosystème de templates encore en formation.
6) Stratégie recommandée : l’hybride pragmatique
- AgentKit pour prototypes et interfaces conversationnelles (time‑to‑value rapide).
- n8n pour orchestration backend, intégrations multiples, conformité et souveraineté.
Traduction opérationnelle : séparez front IA et orchestration. Cette découpe améliore la qualité, la sécurité et la réversibilité.
7) Checklist d’évaluation (avant déploiement)
- 🔐 Données : classification PII, rétention, anonymisation, chiffrement au repos/en transit.
- 🧪 Qualité : jeux d’Evals, métriques (factualité, utilité, sécurité), revue humaine.
- 🧩 Intégrations : mapping champs Salesforce, erreurs/idempotence côté n8n, limites API.
- 💸 Coûts : tests de charge, garde‑fous de consommation, observabilité.
- ↩️ Réversibilité : export des prompts, des configs, abstractions des connecteurs/LLM.
Conclusion
AgentKit ne remplace pas n8n ; il complète le paysage en abaissant la barrière d’entrée des agents conversationnels. Pour 2025, la voie la plus robuste reste hybride : AgentKit pour l’UX conversationnelle et n8n pour l’orchestration ... pour le moment ;-)
Le 6 octobre 2025, lors de son Developer Day, OpenAI a dévoilé AgentKit – un ensemble d’outils visant à démocratiser la création d’agents IA. En huit minutes de démo, une ingénieure a monté un workflow avec deux agents fonctionnels. Doit‑on parler d’un moment iPhone pour l’automatisation… ou d’une réponse marketing aux acteurs établis comme n8n ?
1) Ce qui a vraiment été annoncé
AgentKit se présente comme une suite intégrée articulée autour de quatre piliers :
Agent Builder
Interface visuelle (glisser‑déposer) pour concevoir des workflows d’agents (nœuds : Agent, If/Else, User Approval, Transform, etc.).
ChatKit
Composants ready‑to‑use pour intégrer des interfaces conversationnelles personnalisables dans vos apps (web/applications internes).
Connector Registry
Panneau centralisé pour relier des services tiers (Google Drive, Dropbox, Teams…) avec gouvernance des accès.
Evals for Agents
Jeux de données, suivi des étapes, optimisation automatique des prompts et tests de modèles – pour améliorer la qualité au fil du temps.
Important : plusieurs briques restent limitées ou expérimentales. L’écosystème est en construction ; ne présumez pas d’une maturité « production‑ready » sans évaluation.
2) AgentKit vs n8n : comparatif clair
Scrolle vers la droite pour lire le reste ;-)
| Critère | AgentKit (OpenAI) | n8n |
|---|---|---|
| Philosophie | Plateforme unifiée, plutôt fermée | Open source, hautement flexible |
| Intégrations | Connecteurs via Registry (écosystème en croissance) | 800+ intégrations natives, écosystème mature |
| Modèles IA | Modèles OpenAI | Multi-fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Google, …) |
| Hébergement | Cloud OpenAI | Cloud ou auto-hébergement (souveraineté) |
| Expérience utilisateur | Faible friction pour « citizen developers » | Plus technique mais ultra personnalisable |
| Routage | Majoritairement séquentiel (If/Else) | Souple via graphes et conditions multiples |
| Portabilité | Export limité si serveurs MCP | Export/migration de workflows possible |
| Coûts | À l’usage API (peut fluctuer fortement) | Prévisible en self-host (selon infra) |
| Maturité | Jeune (post-annonce) | Mature (communauté active) |
| Dépendance fournisseur | Risque de lock-in | Faible (ouverture, réversibilité) |
| Cas cibles | Agents conversationnels, MVP rapides | Workflows complexes, multi-systèmes, conformité |
3) Parallèle Salesforce : plateforme de plateformes
La stratégie d’OpenAI rappelle Salesforce : une intégration verticale pour offrir cohérence d’UX, interopérabilité native, support unifié et mises à jour synchronisées. Côté Salesforce, Agentforce émerge (adossé à Data Cloud et Einstein Trust Layer) mais reste en déploiement graduel. On peut imaginer des convergences, toutefois aucune intégration directe AgentKit ↔ Salesforce n’est aujourd’hui opérationnelle « out‑of‑the‑box ».
4) Exemple théorique (Salesforce × AgentKit × n8n)
Objectif
Qualifier automatiquement des leads entrants, déclencher des actions commerciales et journaliser l’activité côté Salesforce.
Design
- Front : AgentKit + ChatKit héberge un assistant qui discute avec le prospect (site web / portail client).
- Orchestration : n8n récupère le transcript (webhook), appelle des enrichissements (Clearbit, LinkedIn, scoring maison), puis mappe vers Salesforce.
- CRM : Création/MAJ Lead / Account / Contact, affectation propriétaire, tasks & events, et traçabilité via Activity.
Notes de mise en œuvre
- Gouvernance : stocker uniquement les résumés de conversation côté CRM si besoin (PII minimisées), conserver les logs complets chiffrés hors CRM.
- Qualité : utiliser Evals for Agents pour contrôler hallucinations / dérives, et des Guardrails pour bloquer des actions risquées.
- Réversibilité : concevoir des connecteurs n8n modulaires (abstraire le LLM) afin de pouvoir basculer de modèle si nécessaire.
5) Limites actuelles d’AgentKit (à connaître)
- Routage : logique majoritairement séquentielle, conditions explicites nécessaires.
- Portabilité : export de workflow limité en présence de serveurs MCP (réduit la réversibilité).
- Coûts : facturation à l’usage pouvant varier fortement selon volumes et contextes.
- Maturité : peu de retours « prod » publics ; écosystème de templates encore en formation.
6) Stratégie recommandée : l’hybride pragmatique
- AgentKit pour prototypes et interfaces conversationnelles (time‑to‑value rapide).
- n8n pour orchestration backend, intégrations multiples, conformité et souveraineté.
Traduction opérationnelle : séparez front IA et orchestration. Cette découpe améliore la qualité, la sécurité et la réversibilité.
7) Checklist d’évaluation (avant déploiement)
- 🔐 Données : classification PII, rétention, anonymisation, chiffrement au repos/en transit.
- 🧪 Qualité : jeux d’Evals, métriques (factualité, utilité, sécurité), revue humaine.
- 🧩 Intégrations : mapping champs Salesforce, erreurs/idempotence côté n8n, limites API.
- 💸 Coûts : tests de charge, garde‑fous de consommation, observabilité.
- ↩️ Réversibilité : export des prompts, des configs, abstractions des connecteurs/LLM.
Conclusion
AgentKit ne remplace pas n8n ; il complète le paysage en abaissant la barrière d’entrée des agents conversationnels. Pour 2025, la voie la plus robuste reste hybride : AgentKit pour l’UX conversationnelle et n8n pour l’orchestration ... pour le moment ;-)
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