Se você trabalha com automação, integração e workflows, já sentiu o terremoto: a OpenAI apresentou o AgentKit, um pacote completo para criar, implantar e otimizar agentes em um canvas visual, com blocos prontos, avaliação embutida e interfaces plug-and-play dentro do próprio ChatGPT.
Na prática, é a OpenAI dizendo que automação não é mais um “add-on”, é parte do produto principal.
E, sim, o impacto em n8n, Make e Zapier é direto.
A proposta da OpenAI junta modelo + orquestração + UI em um mesmo ecossistema.
Para quem constrói automação no dia a dia, isso muda o jogo.
O que é o AgentKit, na prática
O AgentKit chega como um conjunto de blocos de construção para levar um agente de protótipo a produção sem o quebra-cabeça clássico de orquestrar ferramentas soltas, versionar prompts, criar conectores, rodar evals e ainda desenvolver um front decente para o usuário final.
A OpenAI centraliza tudo, com canvas visual, componentes de UI, conectores, e uma camada de observabilidade e teste que faltava nos caminhos no/low-code tradicionais.
No anúncio mais amplo, a OpenAI também posicionou o ChatGPT como uma plataforma de apps, um “sistema operacional de chat”, onde o usuário interage com serviços inteiros sem sair da conversa.
Para agentes, isso é munição: o mesmo lugar em que você conversa é o lugar em que o agente age.
“Matou o n8n”? O que é hype e o que é real
Vamos direto: “matar” é manchete, não sentença. O n8n segue com duas cartas que a OpenAI não replica neste primeiro momento:
- Open-source e auto-hospedável. Em muitos cenários regulados ou privacy-first, isso é inegociável.
- Orquestração granular de dados com branching, merges, loops e controle fino de estado, algo que equipes técnicas dominam há anos em n8n, inclusive para agentes híbridos com tools e chamadas externas.
O que o AgentKit faz é reduzir o atrito entre LLM e entrega final ao usuário.
Em go-to-market, isso pesa. Um PM ou growth pode sair de ideia → prototype → agente publicado no mesmo ambiente, com UI polida e evals embutidos, sem “pular” entre cinco serviços.
Esse encurtamento do caminho é, sim, ameaça competitiva para quem vendia justamente essa cola.
Onde o AgentKit ultrapassa Zapier/Make e onde ainda não
Vantagens claras:
- LLM nativo no coração do fluxo. Em vez de “colar” IA num conector, o core do fluxo já nasce agentic.
- UI integrada no ChatGPT e SDKs. O usuário final interage com o agente sem sair do chat, e teams embutem o agente em produtos com menos atrito.
- Conectores e MCP. O suporte a registries e capabilities aproxima dados e ferramentas do modelo com menos gambiarra.
Limites hoje:
- Amplitude de integrações. Zapier e Make ainda têm catálogo massivo de apps de negócio, triggers e ações prontos, o que conta em adoção empresarial.
- Governança enterprise multi-stack. Muitos times começam no Zapier, migram workloads críticos para n8n por controle e custo, e podem usar o AgentKit para fronts e experiências de agente voltadas ao cliente. O cenário híbrido é o mais provável no curto prazo.
O golpe de marketing foi cirúrgico
Ao enquadrar o ChatGPT como “plataforma de apps” e lançar um kit de agentes no mesmo palco, a OpenAI envia um recado claro: não quer ser só modelo, quer ser a camada onde o trabalho acontece.
Com o crescimento de base ativa e o empacotamento de parcerias corporativas, a empresa aumenta o incentivo para que equipes construam direto no seu jardim murado, reduzindo espaço mental para “qual orquestrador eu uso?”.
O que muda para cada perfil
Times técnicos
Se você já domina n8n e mantém playbooks de automação, o AgentKit é menos sobre substituir e mais sobre acelerar fronts agentic e reduzir tempo de shipping de experiências. Agentes customer-facing com UI pronta podem sair mais rápido.
Marketing e Produto
Chega de “esperar a engenharia” para testar um use case de agente de atendimento, lead qualification ou content ops. O time de negócio prototipa, mede e itera no mesmo lugar em que o usuário final vai interagir.
Empresas com compliance rígido
O n8n self-hosted continua vital. Padrões de dados, privacy by design e custo sob controle seguem melhores quando você governa a infraestrutura.
Use o AgentKit onde experiência e time-to-value falarem mais alto, mantendo dados sensíveis no seu stack.
Impacto competitivo: por que o “efeito dominó” é real
- Canais de distribuição. O top-of-funnel da OpenAI é o próprio ChatGPT, com centenas de milhões de usuários semanais. Lançar agentes dentro da maior vitrine de IA rouba oxigênio de plataformas cujo diferencial era a facilidade e a vitrine de templates.
- Custo de mudança. Se a UI, os conectores e os evals vivem no mesmo ecossistema do modelo, muda o cálculo de ROI para “terceirizar” automação em outra ferramenta.
- Narrativa de produto. “Construa onde os usuários já estão”. Esse alinhamento reduz fricção de adoção e empurra concorrentes a subirem a pilha (mais IA nativa, mais UX pronta) ou descerem (mais controle, open-source, preço agressivo).
Então… vale migrar tudo?
Não. O caminho racional no curto prazo é híbrido:
- Use AgentKit para experiências agentic com usuário final, pilots rápidos e time-to-value.
- Mantenha n8n para orquestração densa, auto-hospedagem e integrações sob controle estrito.
- Preserve Zapier/Make para catálogos vastos e tarefas “commodity” onde plug-and-play ainda vence.
Quem vencerá? O stack que entrega valor mais rápido, sem trair compliance nem matar a margem. A OpenAI apertou o acelerador em velocidade e UX e isso balança forte o mercado.
O “criador de agentes” da OpenAI
O AgentKit acelera a jornada de agentes de ponta a ponta com canvas visual, conectores e UI nativa no ChatGPT.
Em comparação, n8n segue imbatível em controle, self-hosting e orquestração complexa;
Zapier e Make mantêm ecossistemas de integrações que ainda contam muito.
No curto prazo, o modelo híbrido tende a prevalecer.
No médio, a pressão por IA nativa + UX pronta deve obrigar todo mundo a evoluir.
Quem construir experiências agentic mais úteis, com menos fricção, ganha a rodada.