<h2>Dypdykk i OpenAI AgentKit: En teknisk evaluering</h2>
Forfatterens perspektiv: Hvorfor er det «kraftig, men ikke perfekt»? Hvordan sameksisterer det med Dify/n8n, og i hvilke scenarier utmerker det seg?
<h3>1. Sammendrag (konklusjonene først)</h3>
<ul>
<li>
«Dify er død / n8n vil bli erstattet» er en følelsesmessig vurdering. OpenAIs «workflow» er mer som en integrert plattform for Agent-utvikling – evaluering – distribusjon – innbygging (AgentKit + Agent Builder + Evals + innebygd UI), posisjonert ikke som en universell automatiseringsbuss for bedrifter.
</li>
<li>
Sentrale fordeler: Native Agent-komponenter, visuell orkestrering med versjonskontroll, innebygd evaluering (Evals), innebygd UI, offisielle koblinger (connectors) og sikkerhetsstyring, noe som reduserer friksjonen fra «prototype til produksjon» betydelig.
</li>
<li>
Men det er ikke en direkte erstatning for Dify/n8n: Høye migrerings- og læringskostnader for eksisterende systemer; paradigmet er fortsatt «node-basert arbeidsflyt», ikke et fundamentalt avvik fra tradisjonell orkestrering.
</li>
<li>
De faktiske brukerne finnes hovedsakelig i «vekstmarkedet»: Nye prosjekter, team som implementerer Agenter for første gang, og team som trenger rask produktifisering og evalueringssløyfer.
</li>
<li>
Fremtiden tilhører AI-nativ kodearkitektur; arbeidsflyter er bare en midlertidig tilstand.
</li>
</ul>
<h3>2. Hva er egentlig OpenAIs nye «Workflow»?</h3>
Offisielt kalt AgentKit (inkludert Agent Builder, osv.). Kjernen er å pakke den tidligere spredte kjeden av «orkestrering, verktøyintegrasjon, evaluering, front-end-innbygging» inn i en enhetlig plattform: du kan bygge node-baserte prosesser på et lerret (to-spors kode/visuelt), koble til verktøy og kontakter, kjøre integrerte evalueringer (Evals), og raskt produsere produktformer med innebygd UI.
<ul>
<li>
Agent Builder: Visuelt lerret med noder inkludert modellkall, verktøy/MCP/koblinger, betingelser/løkker og sikkerhetsbarrierer (guardrails), med støtte for versjonering og prøvekjøring (dry-run).
</li>
<li>
Agents SDK: Kode-først-tilnærming, isomorf med lerretet; begge er basert på den samme respons/kjøretids-abstraksjonen (forenkler samarbeid mellom team som foretrekker henholdsvis «WYSIWYG vs kode»).
</li>
<li>
Evals for Agents: Evaluering bygget inn i utviklingssløyfen, støtter baseline/regresjon/A-B-sammenligning, for å unngå «produksjon basert på magefølelse».
</li>
<li>
Innebygd UI (som ChatKit/Apps SDK): Reduserer front-end-utvikling, og gjør det mulig å raskt bygge inn Agenter i eksisterende produkter eller kjøre dem i ChatGPT.
</li>
<li>
Koblinger (Connectors) og sikkerhet: Offisielt administrert økosystem som reduserer samsvars- og sikkerhetsrisikoer fra uoffisielle skript.
</li>
</ul>
<h3>3. Posisjoneringsforskjeller og sammenligning med Dify/n8n</h3>
<ol>
<li>
Posisjonering: OpenAI etterstreber en «Agent-nativ utviklingsplattform»; Dify/n8n er mer som universelle automatiserings- og orkestreringshuber med bredere tilkoblingsmuligheter.
</li>
<li>
Grenser: OpenAI utmerker seg i «alt-på-ett-sted for å gjøre Agenter til produkter» (orkestrering → evaluering → innbygging → produksjon); Dify/n8n utmerker seg i «systematisk integrasjon i og utenfor bedriften og trigger-økosystemet».
</li>
<li>
Engineering: Evals og versjonskontroll gjør konvergens av Agent-kvalitet målbart, noe som er et svakt ledd i tradisjonelle automatiseringsplattformer.
</li>
<li>
Migrering: For team med et stort antall tilpassede noder/prosesser er verdi/risiko-forholdet ved migrering på kort sikt ikke høyt; en mer realistisk tilnærming er å koble seg til nye funksjoner ved siden av eksisterende systemer.
</li>
</ol>
<h3>4. Hvorfor er det «sterkt, men ikke en erstatning»?</h3>
<ul>
<li>
Stiavhengighet i eksisterende systemer: Årevis med akkumulerte nodebiblioteker, operasjoner og organisasjonsnormer vil ikke migrere fullstendig bare på grunn av en ny plattform.
</li>
<li>
Paradigmet har ikke endret seg fundamentalt: Fortsatt drevet av «noder + rettede grafer»; komplekse forretningsbehov krever fortsatt at utviklere kapsler inn tilpassede noder og styringsregler.
</li>
<li>
Økosystemets bredde: Når det gjelder å «koble sammen over 1000 SaaS-tjenester på tvers av nettet», er det vanskelig å matche bredden til etablerte automatiseringsplattformer på kort sikt.
</li>
</ul>
<h3>5. Hvem er de faktiske brukerne (vekstmarkedet)?</h3>
<ul>
<li>
Nye prosjekter/team som nærmer seg Agenter for første gang: Trenger å raskt gjøre om PoC (Proof of Concept) til produksjonsklare former.
</li>
<li>
Organisasjoner som legger vekt på evalueringssløyfer og sikker hosting: Trenger å prioritere «kvalitet og styring» tidlig i prosessen.
</li>
<li>
Team som håper å distribuere/kjøre applikasjoner direkte i ChatGPT: Utnytt Apps/innebygd UI for å nå brukere raskere.
</li>
</ul>
<h3>6. Teknisk gjennomgang: Hvordan kjører arbeidsflyten?</h3>
Prosesslag: Canvas-noder = kall (LLM/verktøy/koblinger) + kontrollflyt (betingelser/løkker/parallell) + sikkerhetsbarrierer (begrensninger/validering).
Kjøretidslag: Enten det er visuelt eller kode, mappes det til slutt til en forent respons/eksekverings-abstraksjon (noe som forenkler versjonering og sporbarhet).
Evalueringslag (Evals): Etabler oppgavesett og metrikker for kritiske baner; eventuelle endringer kjører baseline/regresjon først; mellomliggende artefakter fra samtaler/verktøykall arkiveres også for sammenligning.
Innbyggingslag: Basert på komponenter (som ChatKit/Apps SDK), eksponer Agenter i «produktform» til sluttbrukere, med håndtering av samtaletilstand og tilgangskontroll.
<h3>7. «No-Code er for nybegynnere» er en falsk påstand</h3>
Grafiske grensesnitt senker terskelen for bygging, men genererer ikke automatisk fornuftig oppgavedeling og grensestyring. Stabile, vedlikeholdbare prosesser krever fortsatt at utviklere kontrollerer abstraksjon, tilbakerulling (rollback), observerbarhet og evaluering. OpenAIs arbeidsflyt reduserer ingeniørmessig friksjon, men eliminerer ikke selve engineering-arbeidet.
<h3>8. Det er ennå ikke virkelig AI-nativt: Mangler og utsikter</h3>
<ul>
<li>
Behandler fortsatt «forhåndsdefinerte prosesser» som førsteklasses borgere: Begrenset rom for selvorganisering/selvutvikling.
</li>
<li>
Tilpassede noder er fortsatt tunge: Komplekse forretningsbehov krever vedlikehold av funksjonsbiblioteker/policybiblioteker, og styringskostnadene er ikke ubetydelige.
</li>
<li>
Mer AI-nativ retning: Gjør «mål—policy—bevis» til førsteklasses borgere, introduser verifiserbar adferdssemantikk og begrensning-drevet kjøretid.
</li>
</ul>
Referanseideer og pågående praksis: Axon (kjerne: selvreflekterende planlegging, begrensning-drevet, verifiserbar semantikk) — <a href="https://github.com/nxcode-io/Axon">https://github.com/nxcode-io/Axon</a>
<h3>9. Implementeringsanbefalinger for ulike team</h3>
Team med eksisterende Dify/n8n: Ikke stress med å migrere. Bruk først OpenAIs evaluering og innebygde UI som «eksterne funksjoner», koble dem til den originale plattformen, og mål gevinstene før du vurderer å migrere hele Agent-kjeder.
Nye prosjekter/voksende team: Hvis målet er «agenter levert som produkter», bør du prioritere AgentKit-veien for raske produksjonsklare former og metrikksystemer.
Team som søker AI-nativitet: Design mekanismer for «evaluering som styring», ton ned «forhåndsdefinerte koblinger», styrk «mål og bevis», med policy/begrensning-først-kjøretid som kjerne.
<h3>Referanser og lenker</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-">https://techcrunch.com/2025/10/06/openai-</a> launches-agentkit-to-help-developers-build-and-ship-ai-agents/
[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>

Hvorfor er det «kraftig, men ikke perfekt»? Hvordan sameksisterer det med Dify/n8n, og i hvilke scenarier utmerker det seg?

Dypdykk i OpenAI AgentKit: En teknisk evaluering

<h2>Workflow-fellen</h2>
Oktober 2025
Vi trenger et navn for den nye typen AI-applikasjoner som alle ser ut til å bygge med visuelle verktøy som Agent Builder. De ser ut som AI, og de bruker AI, men de er ikke AI på den måten som virkelig betyr noe. La oss kalle dem "Smarte arbeidsflyter" (Smart Workflows).
En smart arbeidsflyt er et forhåndsdefinert flytskjema hvor noen av beslutningspunktene drives av en språkmodell. Dette er forskjellig fra en ekte agent. En ekte agent har et mål og lager sin egen plan. En smart arbeidsflyt utfører bare en plan som du allerede har laget for den.
Forskjellen virker kanskje subtil, men den betyr alt. Det er forskjellen mellom å ansette en praktikant til å følge en sjekkliste, og å ansette en leder til å styre en avdeling. Praktikanten kan være veldig effektiv til å huke av bokser. Lederens jobb er å finne ut hvilke bokser som i det hele tatt trenger å stå på sjekklisten.
Smarte arbeidsflyter er forførende fordi de er en naturlig utvikling av noe vi allerede forstår: automatisering av arbeidsflyt. I tjue år har verktøy som Zapier latt oss koble sammen apper med <code>if/then</code>-logikk. En smart arbeidsflyt er bare en Zapier med en mye smartere <code>if</code>. I stedet for "hvis e-postens emne inneholder 'faktura'", kan det være "hvis brukerens tone virker oppjaget". Dette er en reell forbedring. Men det er en inkrementell en. Det er å gjøre det gamle paradigmet bedre, ikke å skape et nytt.
Faren med smarte arbeidsflyter er at de føles som fremgang mens de leder deg inn i en blindvei. De gir deg et lokalt maksimum av kapabilitet, mens de gjør deg blind for den mye høyere toppen av ekte agenter. Dette er workflow-fellen.
<hr>
Hvorfor er fellen så effektiv? Det er tre hovedgrunner.
For det første: Visuelle byggeverktøy føles produktive. Å dra en boks som sier "Call API" og koble den til en boks som sier "Summarize Output" gir umiddelbar tilfredsstillelse. Du har skapt noe. Du kan se det på skjermen.
Men denne visuelle tydeligheten er en illusjon som bryter sammen ved kompleksitet. Prøv å representere en forretningsprosess fra den virkelige verden på denne måten. En kundestøtteprosess som innebærer sjekk av ordrehistorikk, brukerens abonnementsnivå, tidligere supportsaker, og deretter forgrenet logikk for refusjoner, eskaleringer eller rabatter. Ved fem noder er det oversiktlig. Ved femti er det en uleselig knute.
Dette er grunnen til at vi oppfant programmeringsspråk. Kode er tekst, og tekst er det beste verktøyet vi har for å håndtere kompleksitet. Vi kan skjule detaljer i funksjoner, gjenbruke logikk med biblioteker og forstå endringer med <code>git diff</code>. Du kan ikke kjøre en <code>git diff</code> på et dra-og-slipp-grensesnitt. Du kan ikke skrive en enhetstest for en enkelt kobling. Du gir opp de kraftigste verktøyene for kompleksitetshåndtering som noensinne er laget, i bytte mot en kortsiktig følelse av enkelhet. [1]
For det andre: Agent Builder er et mesterstykke i plattforminnlåsing. Grunnen til at du ikke kan bytte ut språkmodellen eller drifte verktøyene selv, er ikke en teknisk begrensning. Det er en forretningsstrategi.
Strategien er klassisk:
<ol>
<li>Lokk deg inn med en enkel, integrert opplevelse som genuint er bedre for enkle oppgaver.</li>
<li>Få deg til å bli avhengig av proprietære funksjoner med høy ytelse (som Code Interpreter) som ikke er tilgjengelige andre steder.</li>
<li>Når applikasjonens logikk er dypt sammenvevd med disse proprietære funksjonene, blir kostnaden ved å bytte uoverkommelig høy.</li>
<li>All din pengebruk strømmer til én leverandør.</li>
</ol>
Det føles som en enhetlig plattform, men det fungerer som et forgylt bur. Du bytter fremtidig frihet mot nåværende bekvemmelighet. Startups dør når de mister frihetsgrader. Å frivillig avstå kontroll over kjerne-logikk og infrastruktur til en enkelt, monolitisk leverandør er en katastrofal feil.
For det tredje, og viktigst: Smarte arbeidsflyter lærer deg feil ting. De trener deg til å tenke som en mikromanager. Du bruker tiden din på å tegne stadig mer intrikate flytskjemaer i et forsøk på å forutse enhver tenkelig situasjon. Dette er et spill du vil tape. Den virkelige verden er uendelig mye mer kompleks enn noe flytskjema du kan tegne.
Å jobbe med en ekte agent tvinger deg til å tenke annerledes. Du slutter å definere prosessen og begynner å definere målet. Du slutter å spesifisere hvordan og fokuserer på hva. I stedet for å bygge et detaljert kart, bygger du et smart kjøretøy med GPS. Du gir det en destinasjon, og det finner ut ruten, og beregner på nytt når det møter trafikk eller en blindvei.
Dette krever et annet sett med ferdigheter. Du er ikke lenger en designer av arbeidsflyt. Du blir en designer av metakognisjon. Du bekymrer deg for ting som:
<ul>
<li>Planlegging: Hvordan bryter agenten et stort mål ned i mindre, håndterbare trinn?</li>
<li>Bruk av verktøy: Hvordan vet den hvilket verktøy den skal bruke, og hvordan henter den seg inn når et verktøy feiler eller returnerer søppel?</li>
<li>Minne: Hvordan husker den hva den har gjort og hva den har lært, både innenfor en enkelt oppgave og på tvers av oppgaver?</li>
<li>Selvkorrigering: Hvordan vet den når planen ikke fungerer, og når den skal prøve en annen tilnærming?</li>
</ul>
Dette er de vanskelige, interessante problemene. De er algoritmiske og arkitektoniske problemer. Og de kan bare løses med kode.
<hr>
Så hva betyr dette i praksis?
Det betyr ikke at du aldri skal røre Agent Builder. Det er et ekstraordinært verktøy for prototyping. Du kan sannsynligvis bruke det til å bygge en MVP for en ny idé raskere enn med noen annen metode. Og det er verdifullt. En idé som er testet med ekte brukere er verdt hundre som ikke er det.
Men du må behandle det som en prototype. Vær forberedt på å kaste den. Når du har funnet "product-market fit", må du bygge den ekte versjon 2 i kode. Prototypen tok deg til base camp; den vil ikke ta deg til toppen.
Fellen er å tro på markedsføringen. Fellen er å tro at du bygger en "ekte" agent på disse plattformene. Det gjør du ikke. Du bygger en smart arbeidsflyt. Og hvis du bruker all din tid på å bli verdens beste på å bygge smarte arbeidsflyter, vil du bli stående igjen når verden går videre til ekte agenter.
Ikke forveksle slutten på én æra med begynnelsen på den neste. Det virkelige arbeidet skjer i kode, i rammeverk med åpen kildekode som lar agentens plan være et dynamisk, beregningsbart objekt. Det er mer rotete. Det er vanskeligere. Det krever at du er en programmerer, ikke en som tegner diagrammer. Men det er der fremtiden bygges. De største mulighetene finnes aldri på den asfalterte veien.
<hr>
Notater
[1] Folk har prøvd å erstatte programmering med visuelle verktøy i minst 40 år. Det fungerer aldri for seriøse applikasjoner. Årsaken er at kompleksitet er iboende i problemet, ikke i notasjonen. En visuell representasjon fjerner ikke kompleksitet; den bare skjuler den, og gjør den ofte vanskeligere å resonnere rundt og håndtere. Kode er, til tross for sin oppfattede vanskelighetsgrad, den mest ærlige representasjonen av et programs logikk vi har.
[2] En nyttig mental modell er å tenke på agentens "plan" som kode. En smart arbeidsflyt er som en kompilert binærfil; du kan kjøre den, men du kan ikke enkelt endre den. En ekte agent er som en interpreter som kjører i en REPL. Den kan inspisere, modifisere og utvide sin egen kode (planen) mens den kjører. Denne foranderligheten i planen under kjøring er den viktigste forskjellen.
[3] Du kan se dette skillet i typene feil hvert system gjør. En smart arbeidsflyt feiler når den møter en situasjon den menneskelige designeren ikke forutså. Den treffer en blindvei i flytskjemaet sitt. En ekte agent feiler når planleggings- eller resonneringsprosessen er mangelfull. Den kan sette seg fast i en løkke eller velge en suboptimal vei. Den andre typen feil er mye mer interessant og mulig å fikse. Det er en bug i agentens "sinn", ikke bare et hull i skriptet dens.

Forstå den avgjørende forskjellen mellom smarte arbeidsflyter og ekte agenter, og hvorfor det visuelle arbeidsflyt-paradigmet kan lede deg inn i en blindvei.

NxCode

Var blogg

Dypdykk i OpenAI AgentKit: En teknisk evaluering

Workflow-fellen