OpenAI Agent Builder 教學｜2025 DevDay 三大開發利器完整解析
更新於 2026年2月11日
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專業導讀
來了！OpenAI 2025 的 DevDay 真的 Release 了非常多東西。我在這支影片裡特別要介紹 Agent Builder 跟 Agents SDK——它其實重新定義了 Agent 的開發模式。我們的奧特曼想要從 Idea 到 Prompt，讓整個開發過程變得更簡單。
我在影片一開頭就直接 Demo 了成果：我用 Agent Builder 做了一個 n8n 推薦影片的 Agent，只用了兩個 Block——Start 跟 AI Agent。我把我所有影片的逐字稿都放進去，告訴 Agent「有人提問的時候推薦他什麼影片適合學習 n8n」。按下 Preview 以後輸入「請推薦我如何入門」，它就給出了從零到實戰的 n8n 學習路線。非常簡單，不到五分鐘就搞定了。
你將學到
- OpenAI 2025 DevDay 的四大重點整理
- ChatKit、Agents SDK、Agent Builder 三個名詞的差異與定位
- Agent Builder 視覺化開發介面的完整操作流程
- 生產級安全功能：Guardrails、PII 隱藏、越獄防護、效能評估
- 實作教學：用 Agent Builder 打造 n8n 推薦影片 RAG Agent
- ChatKit 嵌入網站的完整步驟（從 npm install 到 localhost 跑起來）
什麼是 OpenAI Agent Builder？
OpenAI Agent Builder 是 OpenAI 在 2025 DevDay 推出的視覺化 AI Agent 開發平台，它就像一個把 Agent 裝進去的視覺化容器介面——就像 n8n 的畫面一樣，用拖拉式介面建立具備工具呼叫、知識檢索和多步驟推理能力的 AI Agent，不需要寫程式碼就能完成部署。
我在影片裡特別花了時間講清楚三個容易搞混的名詞。在 OpenAI 的 AgentKit 裡面，它有三個東西：
- ChatKit — 讓你 Building 在網站裡面，直接跟它溝通的。就像一個皮，讓你直接到你的網站可以整合 OpenAI。
- Agents SDK — 跑在後台的。我不要看到任何的介面，你只要把它跑起來，可以直接去呼叫工作流，它已經幫你部署好了。一個是皮，一個是裡面在跑的。
- Agent Builder — 就是我剛剛把這些 Agent，我要有個視覺化的容器介面把它裝進去的。就像 n8n 的畫面一樣，左邊就提供了這些功能。
所以搞懂這幾個名詞很重要。ChatKit 是前端的皮，Agents SDK 是後台跑的引擎，Agent Builder 是你設計工作流的視覺化編輯器。
為什麼 OpenAI Agent Builder 很重要？
我在影片裡整理了 OpenAI DevDay 裡面大概有四個最主要的重點：
重點一：簡化 AI 開發的過程
OpenAI 要簡化 AI 開發的過程，就是從 AI 到場景的落地。實際上它必須要建構出來，落地到 App 才有人付錢。這是 OpenAI 的戰略方向——不只是提供模型，而是要讓你能快速把 AI 變成產品。
重點二：驚人的使用規模
每一週大概有 8 億人在使用了。這個量很驚人的，大概就是全世界六個人裡面就有一個人使用。這代表 OpenAI 的生態系統已經是最大的。
重點三：完整的開發工具鏈
我的觀點是巨獸要下來跟你玩終端應用，直接面向 to B 的整合。它提供了一整套的工具讓整個原型跟部署會更簡單。Agent Builder 就是一個完整的工具包，從建構、部署到優化，基本上它就要解決三個問題：任務怎麼編排、輸出輸入怎麼做、還有工具跟外部的連結。
重點四：企業級安全功能
這邊我在影片裡特別拉出來講，這其實是在 n8n 上比較薄弱的一塊——所謂的生產級安全跟效能的優化。
Alex 的實戰觀察
我在影片裡直接示範了整個 Agent Builder 的操作，也分享了幾個非常誠實的觀察。
Agent Builder 的節點其實是非常的陽春，不過我相信它在半年內一定會越做越多的。 你要注意跟 n8n 最大的不一樣，其實是它就是 Agent Base——它儘量都是用這種 Agent 的 Building，比較不像 n8n 有個自動化工作流。它比較像 Building。
Agent Builder 裡面的工具整合部分，它提供了四種工具：File Search、Web Search、寫 Code、還有調用外部的 API。這些工具讓你的 Agent 可以跟外部做所有的整合。
但我也要講真話。 關於 MCP 的整合，我在影片裡說得很直接：「也可以用 MCP 去 Call n8n，去 Call Gmail 等等的，但我實作起來我覺得沒有這麼好用。相對來講其實設定上沒有 n8n 這麼簡單。」所以如果你已經在用 n8n，我的建議是繼續用 n8n 做自動化工作流的串接，Agent Builder 拿來做 AI 推理的部分就好。
關於生產級安全——這是 n8n 稍微弱一點的地方：
| 安全功能 | 說明 | 為什麼重要 |
|---|---|---|
| Guardrails（安全圍欄） | 拉出來就可以設定各種防護 | 防止 Agent 做出危險行為 |
| PII 隱藏 | 個人資訊可以被隱藏起來（信用卡號、IP、位置、Email） | 企業合規必備 |
| 幻覺防護 | 可以用輔助模型去讓幻覺不要出現 | 提高回答可靠度 |
| 越獄防護（Jailbreak Protection） | 防止有人在 Prompt 裡種惡意指令把個人資料拿出來 | 防止資料外洩 |
| 自動化評估（Evaluate） | 每一步執行了幾次、怎麼做的，完整追蹤 | 企業級監控必備 |
這些在企業落地來講是非常重要的一件事，也是 n8n 裡面比較少被提到的部分。
我的結論：Agent Builder 是快速原型開發和企業安全需求的好選擇，但節點的豐富度目前還比不上 n8n。我自己的策略是用 n8n 做工作流，Agent Builder 做 AI 推理，兩者搭配效果最好。
🔧 如何用 Agent Builder 打造 n8n 推薦影片 RAG Agent：步驟教學
好，我在影片的第五個部分就是實作。這邊的速度我們就會慢下來，教大家一步一步怎麼做這個工作流。
Step 1：登入 OpenAI Platform 並進入 Agent Builder
首先到你的 OpenAI Platform 頁面登入。左邊有個 Agent Builder，你會看到其實有一些 Templates 可以做對應的參考，你可以去參考做修改。
我們先做一個最簡單的：開了一個新的推薦影片的 Agent。它一開始的時候會有一個 Start 跟一個 My agent。
左邊的部分你可以去挑選不同的工具做使用：
- File Search — 用來做 RAG
- Guardrails — 安全圍籬
- MCP — 可以 Call 外部工具（n8n、Gmail 等）
- If / Else — 基本的條件分支
- User Approval — 需要人去按 OK 才會過
- 資料轉換與狀態設定
Model 的部分你也可以選所有的模型。我們就用 GPT-4o 來做。Reasoning Effort 是指說我要不要想多一點、要不要推論久一點。
Step 2：建立 Vector Store 知識庫
這是做 RAG 的關鍵步驟。我在影片裡的操作是：
- 點選加號，選擇 File Search
- 建立一個 Vector Store（我叫它 Recommend DB）
- 到 OpenAI 的 Storage 頁面，選 Vector stores → Create 新的
- 取個名字（像 Recommend DB）然後 Save
- 上傳你的資料：點 Add Files → 選擇上傳 → 把所有逐字稿全部上傳
我把我所有的影片逐字稿都放進去，放在 OpenAI 裡面的 Storage，做了一個像 Vector DB 一樣的功能。全部放進去，其實是非常簡單非常好用的。
上傳完以後，複製這個 Vector Store 的 ID，回到 Agent Builder 的 File Search 工具裡面貼上去，選擇你的 Recommend DB。
這時候它就會自動幫你做類似 RAG 的事情，全部逐項丟上去。但這邊的使用可能沒有那麼好，它可能只有在檔案的部分，所以還是要看一下它支援的類型。
Step 3：設定 Agent 的 Prompt
我在社群裡面有提供一個 Prompt，複製貼上到 Agent 的 Instructions 裡面。這個 Prompt 在講什麼？它是說請你做一個協助使用者在 Alex 相談室的 YouTube 裡面獲得問題解答的代理，回答問題的時候要搜尋 Vector DB、File store，根據內容來調整回答。
按完就這樣子而已。我先把 MCP 砍掉（因為實測不太好用），然後 Preview。
Step 4：測試你的 RAG Agent
貼上想問的問題，像「請推薦我 n8n 該如何入門」。它就會開始跑了，其實做一個 RAG 蠻快的，沒有什麼太大的問題，蠻簡單的。
結果出來以後你會看到：
- 它給出了從零到實戰的 n8n 學習路線
- 先有全貌先看零基礎、然後基礎自動化等等
- 它有 Reference 哪一些 File 去得到你的答案
所以 RAG 變得非常的簡單，相對入門是很快，而且從零到開始做好其實非常的快。我就是不到五分鐘就搞定了。
Step 5：發布 Agent
測試沒問題之後就要發布了。發布按哪裡？有個 Publish 按鈕，然後你就 Publish 出去，變成 Production 就可以了。左邊會有一個 v1 Production 的部分，點選一下你就會發現這個 Production 其實已經可以使用了。
🔧 如何用 ChatKit 將 Agent 嵌入網站：步驟教學
我在影片的第六個部分教大家怎麼用 ChatKit 嵌入到網站應用。
Step 1：取得 Workflow ID
先打開你剛剛做好的 Workflow，點選 Code 按鈕，這邊會有一個 Workflow ID。先複製，這個最重要，等一下要使用。
Step 2：下載 ChatKit Starter App
到 OpenAI 提供的 ChatKit Starter App 網址把它下載下來。
Step 3：設定環境與執行
# Step 1: 安裝依賴
npm install
# Step 2: 複製環境設定檔
cp .env.example .env.local
# Step 3: 填入你的 Workflow ID 和 OpenAI API Key
# 在 .env.local 裡面設定
# Step 4: 啟動
pnpm run dev # 或 npm run dev我在影片裡一步步示範：npm i 裝好以後，Copy 這個 example 變成 env.local，然後把剛剛的 Workflow ID 複製貼上來，再把你的 OpenAI Key 貼上去。跑起來以後複製 localhost:3000，看一下有沒有成功。
Step 4：測試 ChatKit
打開 localhost:3000，你會看到確實有這個 Session，也讀取了。輸入「請推薦我 n8n 該如何入門」，它就會去 Call 背後剛剛這個 Agent Builder 的 Workflow。
結果跟你在 Agent Builder 裡面執行 Preview 的動作一模一樣——會給出差不多的答案，你也會看到它在思考。比如說 n8n 零基礎教學、基礎自動化等等，全部跑出來。
這樣子就讓 ChatKit 可以正確的生效了。
📊 三大方案完整比較
| 比較維度 | Agent Builder | Agents SDK | ChatKit |
|---|---|---|---|
| 定位 | 視覺化容器介面 | 後台跑的引擎 | 前端的皮 |
| 目標使用者 | 非技術人員 / PM | 開發者 | 前端開發者 |
| 學習曲線 | 低（拖拉式） | 中（需會寫程式） | 低（複製貼上） |
| 客製化程度 | 中等 | 高 | 低（外觀可調） |
| 部署時間 | 10-30 分鐘 | 數小時到數天 | 5 分鐘 |
| Token 效率 | 較低（多 20-30%） | 最高（完全控制） | 中等 |
| 適合場景 | 原型驗證、內部工具 | 生產環境、複雜邏輯 | 快速上線、MVP |
| RAG 整合 | 內建 File Search | 彈性自定義 | 依附 Agent Builder |
| 安全功能 | Guardrails、PII、越獄防護 | 完全自定義 | 依附 Agent Builder |
| MCP 整合 | 有，但設定不如 n8n 簡單 | 完全支援 | 不支援 |
| 節點豐富度 | 陽春（持續增加中） | 完全自由 | N/A |
| 價格 | 含在 API 費用中 | 含在 API 費用中 | 免費（API 費另計） |
Agent Builder vs GPTs vs n8n AI Agent
| 比較維度 | Agent Builder | GPTs | n8n AI Agent |
|---|---|---|---|
| 定位 | 開發者工具 | 消費者產品 | 自動化整合 |
| API 存取 | 完整 | 無 | 透過 HTTP |
| 外部工具 | File Search + Web Search + Code + API | Actions（受限） | 200+ 內建節點 |
| 安全功能 | Guardrails + PII + 越獄防護 | 基本 | 需自行建構 |
| 效能追蹤 | 內建 Evaluate | 無 | 需搭配外部工具 |
| 費用模式 | 按 Token 計費 | ChatGPT Plus $20/月 | 開源免費（或雲端方案） |
| 適合對象 | 開發者 / 企業 | 一般用戶 | 自動化工程師 |
這個很重要——如果你已經在用 n8n，我建議用 n8n 的 AI Agent 節點搭配 OpenAI API 來建 Agent，彈性會比 Agent Builder 大很多。Agent Builder 比較適合你想要一個獨立的、有企業安全需求的 AI Agent 時使用。
✅ 重點整理
- OpenAI 2025 DevDay 推出三大工具：Agent Builder（視覺化容器）、Agents SDK（後台引擎）、ChatKit（前端的皮），搞懂這三個名詞的差異是第一步
- 每週 8 億人使用 OpenAI——全世界六個人裡面就有一個人，這個生態系統的規模是最大的
- Agent Builder 的操作就像 n8n：拖拉式介面，左邊提供功能（File Search、Guardrails、MCP、If/Else 等），但節點目前還是非常陽春
- RAG 做起來超快：上傳檔案到 Vector Store，設定 File Search 工具，寫好 Prompt，不到五分鐘就搞定
- 生產級安全是 Agent Builder 的優勢：Guardrails、PII 隱藏、幻覺防護、越獄防護、效能追蹤，這些是 n8n 比較薄弱的地方
- MCP 整合沒有 n8n 簡單——我實作起來覺得設定上沒有 n8n 好用，所以我的策略是兩者搭配
- ChatKit 嵌入網站很方便：npm install → 設定 env → 跑起來，整個過程就是這樣
- Agent Builder 的節點半年內一定會越做越多——現在先學概念，未來功能會更完整
常見問題 FAQ
Agent Builder 和 GPTs 有什麼差別？
Agent Builder 是開發者工具，GPTs 是消費者產品，兩者的定位和能力完全不同。 Agent Builder 可以透過 API 整合到任何系統中，有完整的 Function Calling 支援，可以連接向量資料庫做 RAG，還有 Guardrails、PII 隱藏、越獄防護等企業級安全功能。GPTs 則是在 ChatGPT 介面裡使用，功能受限但操作簡單。如果你是要做企業應用或產品整合，一定要選 Agent Builder。
ChatKit、Agents SDK、Agent Builder 三個到底差在哪裡？
一個是皮、一個是裡面在跑的、一個是把它裝進去的容器。 我在影片裡用了很簡單的類比：ChatKit 是前端介面（皮），讓你在網站裡面直接跟 Agent 溝通；Agents SDK 是後台引擎，跑在伺服器上不需要任何介面；Agent Builder 是視覺化的編輯器，就像 n8n 的畫面一樣，讓你拖拉設計工作流。三者可以搭配使用——用 Agent Builder 設計邏輯，Agents SDK 做後端部署，ChatKit 提供前端介面。
Agent Builder 的 RAG 效果好嗎？和自建 Qdrant 比呢？
我自己實測的結果是，Agent Builder 做 RAG 有夠快，而且從零到做好不到五分鐘。 內建的 Vector Store 加上 File Search 工具，上傳檔案就能用。中文內容的檢索準確度大概有 80-85% 左右。和自建 Qdrant 搭配 n8n 相比，Agent Builder 的優勢是方便快速，劣勢是你無法控制 chunking 策略和 embedding 模型的選擇，而且支援的檔案類型有限制。如果你對 RAG 品質有很高的要求，我還是建議用 n8n 搭配 Qdrant 自己建，參考我的 RAG 完整指南。
MCP 整合在 Agent Builder 裡好用嗎？
老實說，我實作起來覺得沒有這麼好用。 我在影片裡也直接講了：「相對來講其實設定上沒有 n8n 這麼簡單。」Agent Builder 裡面可以用 MCP 去 Call n8n、Call Gmail 等等，有 by OpenAI 的也有其他 Developers 的。但如果你已經在用 n8n，我建議自動化工作流的串接繼續用 n8n，比用 Agent Builder 的 MCP 方便很多。我的策略是讓 Agent Builder 專注做 AI 推理，n8n 做外部整合。
Agent Builder 有哪些已知限制？
我在使用過程中觀察到幾點：第一，節點目前非常陽春，功能沒有 n8n 豐富。第二，MCP 設定不如 n8n 簡單好用。第三，Token 消耗比手寫 API 多約 20-30%，使用量大時成本要注意。第四，Agent 資料存在 OpenAI 伺服器，企業資料安全要評估。不過我相信半年內功能一定會越做越多，現在先學會概念和操作流程是最重要的。
可以在 n8n 中使用 Agent Builder 建好的 Agent 嗎？
可以的。 你可以透過 n8n 的 HTTP Request 節點呼叫 Agent Builder 產生的 API endpoint，也可以用 OpenAI 節點搭配 Assistants API 來互動。我自己比較推薦的做法是，用 Agent Builder 做原型驗證，確認邏輯沒問題之後，再用 n8n 的 AI Agent 功能重新建一個，這樣在資料控制和成本優化上會更有彈性。畢竟 n8n 有 200+ 內建節點，外部整合的能力是 Agent Builder 目前比不上的。
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如果你想要自己動手試試看，我建議從 Agent Builder 開始，先建一個簡單的 RAG Agent 練練手。就像我在影片裡示範的那樣，不到五分鐘就搞定了。
每個高手都是從新手開始的，不用一次學完，慢慢來比較快。看完了這支影片，你的 AI 實力又變強囉！
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官方文件
- OpenAI Agent Builder 文件 - 官方開發文件
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✍️ 關於作者：Alex 是一位專注於 n8n 自動化和 AI 應用的技術教育者，透過 YouTube 頻道和 Skool 社群幫助超過數千位學員掌握自動化技能。
