A OpenAI acaba de lançar o AgentKit, um toolkit que muda o ritmo de quem constrói com IA. E o impacto disso vai muito além do código, porque mexe diretamente com a forma como times de Produto operam. Mas o que exatamente muda na prática?
O novo movimento da OpenAI
Nos últimos anos, a OpenAI se posicionou como provedora de modelos poderosos, mas ainda distantes da rotina de quem cria produtos.
Com o AgentKit, ela entra no mesmo campo de ferramentas como Zapier, n8n, Airtable e Relay, não apenas fornecendo o modelo, mas a infraestrutura completa para construir soluções de IA conectadas e escaláveis.
“A OpenAI deixou de ser um laboratório. Agora, ela é uma plataforma de construção.”, destaca Marcell Almeida, CEO da PM3.
Essa mudança coloca a empresa diretamente no ecossistema de product builders, onde a velocidade de prototipação é tudo.
E esse movimento acontece em um momento em que o uso corporativo de IA no Brasil acelera rapidamente: segundo estudo da IBM divulgado pela Exame (2025), 78% das empresas brasileiras devem ampliar seus investimentos em inteligência artificial até o final de 2025, com foco em inovação e retorno sobre investimento (ROI).
Antes do AgentKit da OpenAI: criar agentes era fragmentado
Até pouco tempo atrás, criar um agente de IA funcional era um trabalho quase artesanal e, na prática, mais parecido com um projeto de R&D (Research & Development) do que com um produto pronto pra mercado.
Os times precisavam lidar com:
- Fluxos montados em scripts,
- Conectores customizados,
- Integrações frágeis,
- Semanas até algo utilizável.
Ferramentas como n8n, Zapier ou Make já ajudavam a montar fluxos com APIs e automações visuais, mas ainda exigiam uma camada técnica importante – principalmente o n8n.
No n8n, por exemplo, cada automação é construída com “nós” (nodes) conectados e para criar um agente de IA, o time precisa:
- Montar a lógica manualmente;
- Configurar requisições HTTP para o modelo;
- Tratar autenticação, erros e fallback;
- Lidar com logs e versionamento.
Ou seja: o builder ainda precisa entender conectores, webhooks e roteamento, algo que para muitos PMs ou designers de produto continua fora do fluxo natural de trabalho.
Por isso, projetos de agentes com IA acabavam sendo tratados como “experimentações” e não como features escaláveis.
AgentKit: da automação à inteligência integrada
O AgentKit muda essa dinâmica ao oferecer um toolkit unificado, feito pela própria OpenAI, onde cada peça já conversa com a outra, e tudo gira em torno da lógica do agente, não da infraestrutura.
Na prática, o AgentKit traz:
- Agent Builder → um canvas visual, como o n8n, mas com foco em raciocínio de agente, não só automação.
- Connector Registry → central de integrações nativas (APIs, bancos, ferramentas), com autenticação e segurança gerenciadas.
- ChatKit → componente pronto de chat embutível no produto, sem precisar construir UI. Ideal para produtos SaaS e plataformas B2B.
- Evals → framework que mede, testa e otimiza performance dos agentes em tempo real.
Segundo o anúncio oficial da OpenAI (out/2025), o objetivo é “reduzir a distância entre ideia e produto final”.
O resultado?
O time de Produto não precisa mais “construir o ecossistema” do agente, ele só desenha o fluxo e testa hipóteses.
Toda a parte de versionamento, execução e avaliação já vem nativa da stack da OpenAI.
“Enquanto o n8n é uma ferramenta de automação, o AgentKit é uma ferramenta de construção de inteligência.” Marcell Almeida.
Durante o DevDay 2025, Sam Altman deixou claro o propósito do AgentKit:
“AgentKit is a complete set of building blocks… with way less friction.”
— Sam Altman, DevDay 2025
Essa frase é quase uma resposta direta à experiência de quem já tentou montar fluxos no n8n:
Muita flexibilidade, mas também muita fricção técnica. O AgentKit nasce justamente para tirar o peso da infraestrutura das mãos do time de Produto, simplificando o que hoje exige múltiplas ferramentas e integrações. Altman também destacou o papel do Agent Builder como:
“A fast, visual way to design the logic, steps, ideas.”
Ou seja: o mesmo conceito de canvas visual que o n8n popularizou, mas agora com uma camada nativa de inteligência, memória e avaliação integrada. E completou:
“This is all the stuff that we wished we had when we were trying to build our first agents.”
Na prática, o próprio CEO da OpenAI está dizendo: as ferramentas de automação (como o n8n) eram a ponte; o AgentKit é o destino.
O AgentKit muda essa dinâmica ao oferecer um toolkit unificado, feito pela própria OpenAI, onde cada peça já conversa com a outra, e tudo gira em torno da lógica do agente, não da infraestrutura.
O impacto em Produto: menos dependência técnica, mais velocidade
Com o AgentKit, times de Produto não precisam esperar um time tech para testar hipóteses com IA.
Agora, um PM pode:
- Prototipar fluxos inteligentes em minutos;
- Validar jornadas com usuários reais;
- Iterar antes mesmo de envolver engenharia pesada.
Isso muda o papel da IA dentro do ciclo de descoberta, teste e entrega. Ela deixa de ser um add-on técnico e passa a ser parte do DNA de experimentação, por exemplo.
“O AgentKit é o Figma dos agentes. Democratiza a criação e acelera o aprendizado.”, avalia, Marcell Almeida.
Na prática, é IA entrando no fluxo diário de produto, como já acontece com design (Figma) e dados (Amplitude).
Por onde começar: um guia rápido
Se você quer colocar o AgentKit em ação, siga o mesmo raciocínio que usamos em Produto: comece pequeno.
- Escolha um problema específico. Ex: automatizar follow-ups de leads ou gerar insights de churn.
- Mapeie as ações e APIs que o agente vai usar.
- Monte o fluxo mínimo: modelo → ferramenta → resultado.
- Adicione memória e RAG só quando fizer sentido.
O segredo está nos pequenos agentes, que validam hipóteses rápido e geram aprendizado contínuo.
E o próximo passo?
Se você lidera Produto, Growth ou CX, o AgentKit não é apenas mais uma feature da OpenAI. É uma mudança de paradigma: a IA agora faz parte do toolkit do time de Produto.
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