<h2>OpenAI AgentKit Deep Dive: Eine technische Evaluierung</h2>
Perspektive des Autors: Warum ist es „mächtig, aber nicht perfekt“? Wie koexistiert es mit Dify/n8n, und in welchen Szenarien glänzt es?
<h3>1. Executive Summary (Schlussfolgerungen zuerst)</h3>
<ul>
<li>
„Dify ist tot / n8n wird ersetzt“ ist ein emotionales Urteil. Der „Workflow“ von OpenAI ist eher eine integrierte Plattform für Agent-Entwicklung — Evaluierung — Deployment — Einbettung (AgentKit + Agent Builder + Evals + eingebettete UI) und nicht als universeller Automatisierungs-Bus für Unternehmen positioniert.
</li>
<li>
Knallharte Vorteile: Native Agent-Komponenten, visuelle Orchestrierung mit Versionierung, integrierte Evaluierung (Evals), eingebettete UI, offizielle Connectoren und Security Governance, wodurch die Reibungsverluste vom „Prototyp zur Produktion“ erheblich reduziert werden.
</li>
<li>
Aber es ist kein direkter Ersatz für Dify/n8n: Hohe Migrations- und Lernkosten für bestehende Systeme; das Paradigma ist immer noch ein „knotenbasierter Workflow“ und keine fundamentale Abkehr von der traditionellen Orchestrierung.
</li>
<li>
Echte Nutzer finden sich vor allem im „inkrementellen Markt“: Neue Projekte, Teams, die zum ersten Mal Agents implementieren, und Teams, die eine schnelle Produktisierung und Evaluierungsschleifen benötigen.
</li>
<li>
Die Zukunft gehört der KI-nativen Code-Architektur; Workflows sind nur ein Übergangszustand.
</li>
</ul>
<h3>2. Was genau ist der neue „Workflow“ von OpenAI?</h3>
Offiziell AgentKit genannt (einschließlich Agent Builder usw.). Der Kern besteht darin, die zuvor verstreute Kette aus „Orchestrierung, Tool-Integration, Evaluierung, Frontend-Einbettung“ in einer einheitlichen Plattform zu bündeln: Sie können knotenbasierte Prozesse auf einem Canvas erstellen (Dual-Track Code/Visual), Tools und Connectoren verbinden, integrierte Evaluierungen (Evals) ausführen und schnell Produktformen mit eingebetteter UI erstellen.
<ul>
<li>
Agent Builder: Visueller Canvas mit Knoten für Modellaufrufe, Tools/MCP/Connectoren, Bedingungen/Schleifen und Guardrails, inklusive Versionierung und Dry-Run-Unterstützung.
</li>
<li>
Agents SDK: Code-First-Ansatz, isomorph zum Canvas; beide basieren auf derselben Response/Runtime-Abstraktion (erleichtert die Zusammenarbeit im Team zwischen „WYSIWYG vs. Code“).
</li>
<li>
Evals für Agents: In den Entwicklungszyklus integrierte Evaluierung, die Baseline-/Regressions-/A-B-Vergleiche unterstützt und „Produktion nach Gefühl“ vermeidet.
</li>
<li>
Eingebettete UI (wie ChatKit/Apps SDK): Reduziert das Frontend-Shell-Engineering und ermöglicht das schnelle Einbetten von Agents in bestehende Produkte oder die Ausführung innerhalb von ChatGPT.
</li>
<li>
Connectoren und Sicherheit: Offizielles verwaltetes Ökosystem, das Compliance- und Sicherheitsrisiken durch inoffizielle Skripte reduziert.
</li>
</ul>
<h3>3. Positionierungsunterschiede und Vergleich mit Dify/n8n</h3>
<ol>
<li>
Positionierung: OpenAI strebt eine „Agent-native Entwicklungsplattform“ an; Dify/n8n sind eher universelle Automatisierungs- und Orchestrierungs-Hubs mit breiterer Konnektivität.
</li>
<li>
Grenzen: OpenAI glänzt bei der „Komplettlösung, um Agents zu Produkten zu machen“ (Orchestrierung → Evaluierung → Einbettung → Produktion); Dify/n8n glänzen bei der „systematischen Integration innerhalb und außerhalb des Unternehmens und dem Trigger-Ökosystem“.
</li>
<li>
Engineering: Evals und Versionierung machen die Konvergenz der Agent-Qualität messbar, was ein Schwachpunkt traditioneller Automatisierungsplattformen ist.
</li>
<li>
Migration: Für Teams mit einer großen Anzahl an benutzerdefinierten Knoten/Prozessen ist das Nutzen-Risiko-Verhältnis einer kurzfristigen Migration nicht hoch; ein realistischerer Ansatz ist der Bypass-Zugriff auf neue Funktionen.
</li>
</ol>
<h3>4. Warum ist es „stark, aber kein Ersatz“?</h3>
<ul>
<li>
Pfadabhängigkeit bestehender Systeme: Jahrelang gewachsene Knotenbibliotheken, Betriebsabläufe und organisatorische Normen werden nicht allein wegen einer neuen Plattform migriert.
</li>
<li>
Das Paradigma hat sich nicht grundlegend geändert: Immer noch getrieben von „Knoten + gerichteten Graphen“; komplexe Geschäftsprozesse erfordern weiterhin, dass Entwickler benutzerdefinierte Knoten und Governance-Regeln kapseln.
</li>
<li>
Breite des Ökosystems: In Bezug auf die „Anbindung von über 1000 SaaS-Diensten im Web“ ist es schwer, kurzfristig mit der Breite etablierter Automatisierungsplattformen mithalten zu können.
</li>
</ul>
<h3>5. Wer sind die wirklichen Nutzer (Inkrementeller Markt)?</h3>
<ul>
<li>
Neue Projekte/Teams, die sich erstmals mit Agents befassen: Müssen PoCs schnell in eine produktionsreife Form bringen.
</li>
<li>
Organisationen, die Wert auf Evaluierungsschleifen und Sicherheits-Hosting legen: Müssen „Qualität und Governance“ vorziehen.
</li>
<li>
Teams, die Anwendungen direkt in ChatGPT verteilen/ausführen möchten: Nutzen Apps/eingebettete UI, um Nutzer schneller zu erreichen.
</li>
</ul>
<h3>6. Technischer Breakdown: Wie läuft der Workflow ab?</h3>
Prozessschicht: Canvas-Knoten = Aufrufe (LLM/Tools/Connectoren) + Kontrollfluss (Bedingungen/Schleifen/Parallelität) + Guardrails (Einschränkungen/Validierung).
Laufzeitschicht: Ob visuell oder Code, alles wird letztlich auf eine einheitliche Response/Execution-Abstraktion abgebildet (erleichtert Versionierung und Rückverfolgbarkeit).
Evaluierungsschicht (Evals): Erstellen von Aufgabensets und Assertion-Metriken für kritische Pfade; jede Änderung durchläuft zuerst Baseline/Regression; Zwischenergebnisse aus Konversationen/Tool-Aufrufen werden ebenfalls für Vergleiche archiviert.
Einbettungsschicht: Basierend auf Komponenten (wie ChatKit/Apps SDK) werden Agents in „Produktform“ für Endnutzer bereitgestellt, inklusive Konversationsstatus-Management und Zugriffskontrolle.
<h3>7. „No-Code ist für Anfänger“ ist ein Irrglaube</h3>
Grafische Oberflächen senken die Hürde für den Aufbau, generieren aber nicht automatisch eine sinnvolle Aufgabenzerlegung und Grenzgovernance. Stabile, wartbare Prozesse erfordern weiterhin, dass Entwickler Abstraktion, Rollback, Observability und Evaluierung kontrollieren. Der Workflow von OpenAI reduziert die Reibungsverluste im Engineering, eliminiert aber nicht das Engineering an sich.
<h3>8. Noch nicht wirklich KI-nativ: Lücken und Ausblick</h3>
<ul>
<li>
„Vorverdrahtete Prozesse“ werden immer noch als First-Class-Citizens behandelt: Begrenzter Raum für Selbstorganisation/Selbstentwicklung.
</li>
<li>
Benutzerdefinierte Knoten immer noch schwerfällig: Komplexe Geschäftsanforderungen erfordern die Pflege von Funktionsbibliotheken/Policy-Bibliotheken, die Governance-Kosten sind nicht vernachlässigbar.
</li>
<li>
KI-nativere Richtung: „Ziel — Policy — Evidenz“ zu First-Class-Citizens machen, verifizierbare Verhaltenssemantik und Constraint-getriebene Runtimes einführen.
</li>
</ul>
Referenzideen und laufende Praxis: Axon (Kern: selbstreflektierende Planung, Constraint-getrieben, verifizierbare Semantik) — <a href="https://github.com/nxcode-io/Axon">https://github.com/nxcode-io/Axon</a>
<h3>9. Implementierungsempfehlungen für verschiedene Teams</h3>
Teams mit bestehendem Dify/n8n: Überstürzen Sie die Migration nicht. Nutzen Sie zunächst die Evaluierung und die eingebettete UI von OpenAI als „externe Funktionen“, realisieren Sie einen Bypass-Zugriff auf der ursprünglichen Plattform und messen Sie den Nutzen, bevor Sie eine Migration der Agent-bezogenen Ketten in Betracht ziehen.
Neue Projekte/inkrementelle Teams: Wenn das Ziel „Agents, die wie Produkte geliefert werden“ ist, priorisieren Sie den AgentKit-Pfad für schnelle produktionsreife Formen und Metriksysteme.
Teams, die KI-Native anstreben: Entwerfen Sie Mechanismen für „Evaluierung als Governance“, schwächen Sie die „Vorverdrahtung“ ab, stärken Sie „Ziele und Evidenz“ mit einer Policy/Constraint-First-Runtime als Kern.
<h3>Referenzen und Links</h3>
[1] OpenAI | Introducing AgentKit: <a href="https://openai.com/index/introducing-agentkit/">https://openai.com/index/introducing-agentkit/</a>
[2] OpenAI | Build every step of agents on one platform (Agent Platform): <a href="https://openai.com/agent-platform/">https://openai.com/agent-platform/</a>
[3] OpenAI | DevDay 2025: <a href="https://openai.com/devday/">https://openai.com/devday/</a>
[4] OpenAI | New tools for building agents: <a href="https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/">https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/</a>
[5] OpenAI Agents SDK Documentation: <a href="https://openai.github.io/openai-agents-python/">https://openai.github.io/openai-agents-python/</a>
[6] Wired | OpenAI Wants ChatGPT to Be Your Future Operating System: <a href="https://www.wired.com/story/openai-dev-day-sam-altman-chatgpt-apps">https://www.wired.com/story/openai-dev-day-sam-altman-chatgpt-apps</a>
[7] The Verge | OpenAI will let developers build apps that work inside ChatGPT: <a href="https://www.theverge.com/news/793039/openai-chatgpt-apps-developers-sdk-canva-zillow-devday-2025">https://www.theverge.com/news/793039/openai-chatgpt-apps-developers-sdk-canva-zillow-devday-2025</a>
[8] TechCrunch | OpenAI launches AgentKit to help developers build and ship AI agents: <a href="https://techcrunch.com/2025/10/06/openai-launches-agentkit-to-help-developers-build-and-ship-ai-agents/">https://techcrunch.com/2025/10/06/openai-launches-agentkit-to-help-developers-build-and-ship-ai-agents/</a>
[9] VentureBeat | OpenAI unveils AgentKit that lets developers drag and drop to build AI agents: <a href="https://venturebeat.com/ai/openai-unveils-agentkit-that-lets-developers-drag-and-drop-to-build-ai">https://venturebeat.com/ai/openai-unveils-agentkit-that-lets-developers-drag-and-drop-to-build-ai</a>
[10] Box Blog | Box enables the agentic enterprise with support for OpenAI's new AgentKit: <a href="https://blog.box.com/box-enables-agentic-enterprise-support-openais-new-agentkit">https://blog.box.com/box-enables-agentic-enterprise-support-openais-new-agentkit</a>
[11] The Tech Portal | OpenAI integrates third-party apps and introduces AgentKit: <a href="https://thetechportal.com/2025/10/07/openai-integrates-third-party-apps-in-chatgpt-and-introduces-agentkit-for-developers/">https://thetechportal.com/2025/10/07/openai-integrates-third-party-apps-in-chatgpt-and-introduces-agentkit-for-developers/</a>
[12] Axon (nxcode-io): <a href="https://github.com/nxcode-io/Axon">https://github.com/nxcode-io/Axon</a>

Warum ist es 'mächtig, aber nicht perfekt'? Wie koexistiert es mit Dify/n8n, und in welchen Szenarien glänzt es?

OpenAI AgentKit Deep Dive: Eine technische Evaluierung

<h2>Die Workflow-Falle</h2>
Oktober 2025
Wir brauchen einen Namen für die neue Art von KI-Anwendungen, die derzeit jeder mit visuellen Werkzeugen wie dem Agent Builder zu erstellen scheint. Sie sehen aus wie KI und sie nutzen KI, aber sie sind keine KI in dem Sinne, auf den es ankommt. Nennen wir sie „Intelligente Workflows“.
Ein Intelligenter Workflow ist ein vordefiniertes Flussdiagramm, bei dem einige Entscheidungspunkte durch ein Sprachmodell gesteuert werden. Dies unterscheidet sich von einem Echten Agenten. Ein Echter Agent hat ein Ziel und erstellt seinen eigenen Plan. Ein Intelligenter Workflow führt lediglich einen Plan aus, den Sie bereits für ihn erstellt haben.
Der Unterschied mag subtil erscheinen, aber er ist entscheidend. Es ist der Unterschied zwischen der Einstellung eines Praktikanten, der eine Checkliste abarbeitet, und der Einstellung eines Managers, der eine Abteilung leitet. Der Praktikant kann sehr effizient Kästchen abhaken. Die Aufgabe des Managers ist es, herauszufinden, welche Kästchen überhaupt auf der Checkliste stehen müssen.
Intelligente Workflows sind verlockend, weil sie eine logische Weiterentwicklung von etwas sind, das wir bereits verstehen: der Workflow-Automatisierung. Seit zwanzig Jahren ermöglichen uns Tools wie Zapier, Apps mit <code>if/then</code>-Logik zu verbinden. Ein Intelligenter Workflow ist im Grunde ein Zapier mit einem viel intelligenteren <code>if</code>. Anstatt „wenn der E-Mail-Betreff 'Rechnung' enthält“, kann es heißen: „wenn der Tonfall des Nutzers dringlich erscheint“. Das ist eine echte Verbesserung. Aber es ist eine inkrementelle. Es verbessert das alte Paradigma, anstatt ein neues zu erschaffen.
Die Gefahr Intelligenter Workflows besteht darin, dass sie sich wie Fortschritt anfühlen, während sie einen in eine Sackgasse führen. Sie bieten ein lokales Maximum an Leistungsfähigkeit, während sie den Blick auf den viel höheren Gipfel Echter Agenten versperren. Das ist die Workflow-Falle.
<hr>
Warum ist die Falle so effektiv? Dafür gibt es drei Hauptgründe.
Erstens: Visuelle Builder fühlen sich produktiv an. Ein Kästchen mit der Aufschrift „Call API“ zu ziehen und es mit einem Kästchen „Summarize Output“ zu verbinden, verschafft sofortige Befriedigung. Man hat etwas erschaffen. Man kann es auf dem Bildschirm sehen.
Aber diese visuelle Klarheit ist eine Illusion, die bei Komplexität zusammenbricht. Versuchen Sie, einen realen Geschäftsprozess auf diese Weise darzustellen. Ein Kundensupport-Prozess, der die Prüfung der Bestellhistorie, die Abonnementstufe des Nutzers, frühere Support-Tickets und dann eine verzweigte Logik für Rückerstattungen, Eskalationen oder Rabatte umfasst. Bei fünf Knoten ist es klar. Bei fünfzig ist es ein unlesbarer Knoten.
Genau deshalb haben wir Programmiersprachen erfunden. Code ist Text, und Text ist das beste Werkzeug, das wir haben, um Komplexität zu bewältigen. Wir können Details in Funktionen verbergen, Logik mit Bibliotheken wiederverwenden und Änderungen mit <code>git diff</code> nachvollziehen. Ein Drag-and-Drop lässt sich nicht per <code>git diff</code> vergleichen. Man kann keinen Unit-Test für eine einzelne Verbindung schreiben. Man gibt die mächtigsten Werkzeuge zur Komplexitätsbewältigung, die jemals entwickelt wurden, gegen ein kurzfristiges Gefühl der Leichtigkeit auf. [1]
Zweitens: Agent Builder ist ein Meisterstück des Plattform-Lock-in. Der Grund, warum man das LLM nicht austauschen oder die Tools nicht selbst hosten kann, ist keine technische Einschränkung. Es ist eine Geschäftsstrategie.
Das Drehbuch ist ein Klassiker:
<ol>
<li>Locken Sie die Nutzer mit einer einfachen, integrierten Erfahrung, die für einfache Aufgaben tatsächlich besser ist.</li>
<li>Bringen Sie sie dazu, sich von proprietären Hochleistungsfunktionen (wie dem Code-Interpreter) abhängig zu machen, die nirgendwo anders verfügbar sind.</li>
<li>Sobald die Logik Ihrer Anwendung tief mit diesen proprietären Funktionen verwoben ist, werden die Wechselkosten untragbar hoch.</li>
<li>Alle Ihre Ausgaben fließen an einen einzigen Anbieter.</li>
</ol>
Es fühlt sich an wie eine einheitliche Plattform, fungiert aber wie ein goldener Käfig. Sie tauschen zukünftige Freiheit gegen gegenwärtige Bequemlichkeit. Startups sterben, wenn sie ihre Freiheitsgrade verlieren. Freiwillig die Kontrolle über die Kernlogik und Infrastruktur an einen einzigen, monolithischen Anbieter abzutreten, ist ein katastrophaler Fehler.
Drittens, und das ist der wichtigste Punkt: Intelligente Workflows lehren das Falsche. Sie trainieren Sie darauf, wie ein Mikromanager zu denken. Sie verbringen Ihre Zeit damit, immer aufwendigere Flussdiagramme zu zeichnen und zu versuchen, jede mögliche Eventualität voruszusehen. Das ist ein aussichtsloses Spiel. Die reale Welt ist unendlich viel komplexer als jedes Flussdiagramm, das Sie zeichnen können.
Die Arbeit an einem Echten Agenten zwingt Sie dazu, anders zu denken. Sie hören auf, den Prozess zu definieren, und beginnen, das Ziel zu definieren. Sie spezifizieren nicht mehr das Wie, sondern konzentrieren sich auf das Was. Anstatt eine detaillierte Karte zu erstellen, bauen Sie ein intelligentes Fahrzeug mit GPS. Sie geben ihm ein Ziel vor, und es findet die Route selbstständig, wobei es umplant, wenn es im Stau steht oder in einer Sackgasse landet.
Dies erfordert andere Fähigkeiten. Sie sind kein Workflow-Designer mehr. Sie werden zum Designer für Metakognition. Sie kümmern sich um Dinge wie:
<ul>
<li>Planung: Wie zerlegt der Agent ein großes Ziel in kleinere, handhabbare Schritte?</li>
<li>Tool-Nutzung: Woher weiß er, welches Werkzeug er benutzen soll, und wie reagiert er, wenn ein Werkzeug fehlschlägt oder unbrauchbare Daten liefert?</li>
<li>Gedächtnis: Wie erinnert er sich an das, was er getan und gelernt hat – sowohl innerhalb einer einzelnen Aufgabe als auch aufgabenübergreifend?</li>
<li>Selbstkorrektur: Woher weiß er, wann sein Plan nicht funktioniert und wann er einen anderen Ansatz versuchen muss?</li>
</ul>
Dies sind die harten, interessanten Probleme. Es sind algorithmische und architektonische Probleme. Und sie können nur mit Code gelöst werden.
<hr>
Was bedeutet das nun in der Praxis?
Es bedeutet nicht, dass Sie den Agent Builder niemals anfassen sollten. Er ist ein hervorragendes Prototyping-Tool. Sie können damit wahrscheinlich schneller als mit jeder anderen Methode einen MVP für eine neue Idee bauen. Und das ist wertvoll. Eine Idee, die mit echten Nutzern getestet wurde, ist mehr wert als hundert Ideen, bei denen das nicht der Fall war.
Aber Sie müssen ihn wie einen Prototyp behandeln. Seien Sie bereit, ihn wegzuwerfen. Sobald Sie den Product-Market-Fit gefunden haben, müssen Sie die echte V2 in Code bauen. Der Prototyp hat Sie ins Basislager gebracht; er wird Sie nicht bis zum Gipfel führen.
Die Falle besteht darin, dem Marketing zu glauben. Die Falle besteht darin, zu denken, dass man auf diesen Plattformen einen „echten“ Agenten baut. Das tun Sie nicht. Sie bauen einen Intelligenten Workflow. Und wenn Sie all Ihre Zeit darauf verwenden, der weltweit beste Ersteller von Intelligenten Workflows zu werden, werden Sie abgehängt, wenn die Welt zu Echten Agenten übergeht.
Verwechseln Sie nicht das Ende einer Ära mit dem Beginn der nächsten. Die wirkliche Arbeit findet im Code statt, in Open-Source-Frameworks, die es ermöglichen, dass der Plan des Agenten ein dynamisches, berechenbares Objekt ist. Es ist unordentlicher. Es ist schwieriger. Es erfordert, dass Sie Programmierer sind und kein Zeichner von Diagrammen. Aber genau dort wird die Zukunft gebaut. Die größten Chancen finden sich niemals auf der asphaltierten Straße.
<hr>
Anmerkungen
[1] Seit mindestens 40 Jahren versuchen Menschen, das Programmieren durch visuelle Werkzeuge zu ersetzen. Bei ernsthaften Anwendungen funktioniert das nie. Der Grund ist, dass die Komplexität dem Problem innewohnt, nicht der Notation. Eine visuelle Darstellung beseitigt die Komplexität nicht; sie verbirgt sie nur, was es oft schwieriger macht, sie zu durchdringen und zu verwalten. Code ist trotz seiner wahrgenommenen Schwierigkeit die ehrlichste Darstellung der Programmlogik, die wir haben.
[2] Ein nützliches mentales Modell ist es, den „Plan“ des Agenten als Code zu betrachten. Ein Intelligenter Workflow ist wie ein kompilierter Binary; man kann ihn ausführen, aber man kann ihn nicht einfach ändern. Ein Echter Agent ist wie ein Interpreter, der in einer REPL läuft. Er kann seinen eigenen Code (den Plan) während der Laufzeit inspizieren, modifizieren und erweitern. Diese Veränderbarkeit des Plans zur Laufzeit ist der entscheidende Unterschied.
[3] Man kann diesen Unterschied an den Arten von Fehlern erkennen, die das jeweilige System macht. Ein Intelligenter Workflow scheitert, wenn er auf eine Situation stößt, die der menschliche Designer nicht vorhergesehen hat. Er landet in einer Sackgasse seines Flussdiagramms. Ein Echter Agent scheitert, wenn sein Planungs- oder Denkprozess fehlerhaft ist. Er könnte in einer Schleife stecken bleiben oder einen suboptimalen Pfad wählen. Die zweite Art von Fehler ist viel interessanter und behebbar. Es ist ein Bug im „Verstand“ des Agenten, nicht nur eine Lücke in seinem Skript.

Den entscheidenden Unterschied zwischen intelligenten Workflows und echten Agenten verstehen – und warum das Paradigma visueller Workflows in eine Sackgasse führen könnte.

NxCode

Unser Blog

OpenAI AgentKit Deep Dive: Eine technische Evaluierung

Die Workflow-Falle