AI 工作流工具终极对比：Agent Builder vs n8n、dify、coze，该怎么选？
本文通过使用 OpenAI 最新推出的 Agent Builder 从零开始构建一个视频问答 AI 智能体，深度学习 Agent Builder 用法、探讨它适用于哪些用户，以及它与 n8n、dify、coze 等可视化 AI 工作流构建工具的区别，最后深入分析可视化工作流构建器这类工具的未来趋势。
OpenAI AgentKit 介绍
OpenAI 在 2025 年 DevDay 发布了 AgentKit[1]，这是一套用于构建和部署 AI 智能体的综合工具集，包含：Agent Builder（一个用于构建智能体的可视化拖放画布），ChatKit（一个用于在产品中嵌入聊天组件的工具包）、Connector registry:（一个用于管理工具如何在 ChatGPT 中连接的中心注册表）。
Agent Builder 节点介绍
OpenAI Agent Builder 共有 11 个节点，可以分为四个部分，以下是它们的主要功能：
核心节点
- Agent：允许用户通过指令、工具和智能体操作 (agent actions) 来调用模型，即需要 LLM 处理时使用。
- End：异常时立即结束流程，或正常时返回工作流输出结果。
- Note 添加一个备注，有助于在流程中添加指令或进行文档记录。
工具节点
- File Search：OpenAI 向量存储的别名，查询向量存储以获取相关信息。
- Guardrails：一切与安全相关，添加个人身份信息 (PII)、越狱 (jailbreak)、幻觉 (hallucination) 检查，并对输入输出运行审核。对生产环境至关重要。
- MCP：与 n8n 不同，Agent Builder 使用 MCP 而不是 Webhooks（网页回调）/ APIs 来与外部或公司内部的工具和服务进行交互，用于需要多个服务结果的复杂工作流。
逻辑节点
- If / Else： 用于条件分支。用于创建条件以分流工作流。
- While：循环直到条件为真。用于总迭代次数未知的情况，比如轮询 API 以获取调用状态为已完成。
- User Approval：在流程中加入人工审核。暂停执行，等待用户批准或拒绝一个步骤，非常适用于金融、法律等高风险任务的审核。
数据节点
- Transform：支持 JSON 输出。生产环境对输出类型有限制，或预处理输入以供智能体读取时很有用。
- State：可以在整个工作流中使用的全局变量 (Global Variable)。
更多详细说明参考 OpenAI Agent Builder 官方文档[2]
构建视频问答智能体
整个流程按节点进行拆分为：用户查询 -> 输入验证 -> 执行 RAG 查询 -> 返回结果
首先访问 Agent Builder[3]，可以看到 3 个选项卡和一个界面：
- Workflows → Published Workflows（已发布工作流）。默认可能会提供一个 My Flow（我的流程）。
- Drafts → All unfinished / not published flows（所有未完成/未发布的工作流）都可以在这里找到。
- Templates → Predefined templates（预定义模板），开箱即用，适合初学者。
这里选择一个空白工作流。
第一步：使用 Start 节点设置入口
点击 + Create 按钮，将打开一个空白画布，类似于 n8n，但带有一个 Start 节点。
空白画布
Start 节点是任何工作流的入口点，它提供两个变量：
- 输入变量 (Input Variables)
- 定义工作流的输入。
- 使用
input_as_text来表示用户提供的文本。
- 状态变量 (State variables)
- 在输入过程中传递的额外输入参数。
- 在整个工作流中持久存在，并可通过状态节点 (State Nodes) 进行访问。
- 可以像普通变量一样定义，存储为单一数据类型。
定义 输入变量 后添加输入验证节点。
第二步：使用 Guardrail 节点进行输入验证
接下来，添加 Guardrail 节点，设置此节点可以确保只有经过筛选的查询输入才能传递给模型，将 Guardrail 节点连接到 Start 节点时，如果点击 Guardrail 节点，会发现许多选项：
Guardrail 节点详情
它们各自的作用如下：
| 字段 | 作用 |
|---|---|
| Name | 节点的名称 |
| Input | 输入变量的名称 |
| Personally identifiable information (PII) | 检测并编辑任何个人身份信息 (PII) |
| Moderation | 如果提示词 (prompt) 包含有害内容，则对其进行分类和阻止 |
| Jailbreak | 检测提示注入 (prompt injection) 和越狱 (jailbreak)情况，确保模型输出不受干扰 |
| Hallucination | 根据知识来源来验证输入真实性 |
| Continue on error | 如果 Guardrail 节点运行失败，则设置一个错误路径 |
了解完，开始设置。
- Moderation: 点击 ⚙️ → Most Critical → Save → Toggle On（开启）
- Jailbreak: Toggle On（保留默认设置）
- Hallucinations: 点击 ⚙️ → Add Vector Store Id（在下个节点中生成）→ Save → Toggle On（在后面步骤中使用）
Jailbreak 设置内部
通过以上操作，成功设置了 Guardrail 节点的通过分支和失败分支。
Guardrail 节点设置
第三步：使用 Agent 节点、Rube MCP 和向量存储添加“大脑”
点击侧边栏中的 Agent 节点，并将其连接到 Guardrail 节点的通过分支，然后在 Agent 节点内部，进行如下字段配置：
- Name: 智能体的名称，这里使用 YT Q/A Agent
- Instructions: 关于智能体应如何运作的指令，可以按照 OpenAI 提示指南自己撰写，也可以使用 ✏️ 图标生成。
- Include Chat History: 是否包含过去的对话历史。
- Model（模型）: 要使用的模型。
- Reasoning: 不能关闭，只能设置为最小。
- Output Format: 输出格式支持 text、JSON 和部件 (widgets)。
- Verbosity: 设置为低(low)表示输出答案更简洁。
- Summary: 是否在聊天中显示推理过程的摘要。
- Write Conversation History: 表示将数据保存到对话历史。
Agent 节点设置
接着添加 RAG 向量存储，点击 +tools（工具）
- 从列表中选择 File Search。
- Add all files（添加所有文件）。
- Save（保存）。
- 复制生成的向量 ID 并将其粘贴到 Hallucinations 的 vector_id 字段中并保存。
RAG 向量存储
第四步：将 MCP 服务器添加到 Agent 节点
Agent Builder 支持 MCP 服务接入，所以自带一套内置的 MCP 服务器，由 OpenAI 维护，包括 Gmail、Drive 和 Outlook 等。
内置 MCP 服务器
也有第三方官方提供商提供的 MCP 服务器
第三方 MCP 服务器
这里选择添加自定义 MCP 服务器，点击 + Servers
添加自定义 MCP 服务器
自定义 MCP 服务器支持不同的身份验证方法：No Auth（无身份验证）、Access token/API Key（访问令牌/API 密钥）和 Custom headers（自定义标头），这里我推荐使用 Rube MCP。
Rube MCP：对于许多智能体工作流，需要 Slack、Gmail、Google Sheets 等多个 MCP 服务器，但添加如此多的服务器（每个都包含 10 多个工具）会极大地占用大语言模型的上下文窗口，通过 Rube MCP[4] 就很容易解决这个问题，它是一个通用 MCP 服务器，可以动态连接到 500 多个应用，包括 HubSpot、Jira 和 YouTube 等，能够根据上下文将请求路由到合适的服务器，并仅加载相关的工具。
要将 Rube MCP 添加到 Agent 节点，操作流程如下：
- 点击
+ Servers - 在 URL 中，输入：
https://rube.app/mcp - 在 Name 中输入
rube_mcp - 身份验证选择
API Key方式 → 从以下位置获取：
- 前往 Rube app[5]
- 选择
Install Rube - 导航到
N8N & Others Tab - 生成令牌(Generate Token)
- 复制并将令牌粘贴到
API Key/Auth token框中
rube_mcp API Key 获取
点击保存，即可看到 Rube MCP 配置成功：
Rube MCP 配置成功
第五步：使用 End 节点输出结果
End 节点
从侧边栏选择 End 节点连接至 Guardrail 节点的失败分支，End 节点接收 input_as_text 并返回一个 JSON。 这里只需要用大白话描述自己的预期输出就行（比如：输出失败和失败的原因），点击 ✏️ Generate 即可，因为 Agent Builder 内置的 JSON Schema 生成器会生自动生成对应的 schema。
自动生成的schema
第六步：预览发布
要进行测试，请前往顶部的 Preview（预览），一个聊天窗口将打开。输入您的查询，并查看响应以及中间的查询和推理步骤。
预览测试
最后点击 Publish（发布）按钮发布应用。
如果想获取代码，只需点击 Code（代码）→ Agent’s SDK → Python / TypeScript 并复制。
复制代码
OpenAI Agent Builder 还可以构建什么？
下面是用 Agent Builder 结合 MCP 工具（同样适用于 n8n、dify、coze 等）可以构建的工作流用例。
| 应用领域 | MCP 工具 | 用例 |
|---|---|---|
| 客户支持 | HubSpot 、Salesforce、Zendesk、Gmail、Outlook、Slack | 1. 自动从客户邮件或 Slack 消息中创建并分配支持工单。 2. **同步 (Sync)**HubSpot 和 Zendesk 之间的客户数据，为智能体提供完整的上下文。 3. 在解决工单后，通过 Gmail 发送个性化的跟进邮件。 |
| CRM（客户关系管理） | HubSpot 、Salesforce、Pipedrive、Apollo、Freshdesk | 1. 当交易在邮件或聊天中取得进展时，自动更新潜在客户状态。 2. 当高价值客户与您的产品互动时，触发 Slack 或电子邮件警报。 3. 生成每周报告，总结渠道增长和丢失的交易。 |
| 工单管理 | Jira 、Linear、Trello | 1. 将 Slack 或电子邮件中的 Bug 报告直接转换为 Jira 或 Linear 任务。 2. 跨 Trello 看板和 Jira 项目跟踪并同步问题状态。 3. 根据工作量，自动将工单分配给合适的开发人员。 |
| 生产力 | Google Calendar 、Calendly、Gmail、Notion、Docs | 1. 当有人通过 Calendly 预订时，通过 Calendar 自动安排会议。 2. 从 Google Docs 中生成会议记录到 Notion 并通过 Gmail 分享。 3. 在每次日历事件后，在 Notion 中创建任务摘要或提醒。 |
| 开发 | GitHub 、GitLab、Supabase、Bitbucket、Sentry | 1. 当 Sentry 报告 GitHub 错误时，自动创建 Jira 或 Linear 问题。 2. 将 GitHub 的提交和部署同步到项目仪表板。 3. 在创建或合并新分支时，触发 GitLab 中的持续集成/持续部署流水线 (CI/CD Pipelines)。 |
| 营销增长 | Reddit 、Twitter/X、LinkedIn、YouTube、Facebook、WhatsApp、Discord、Veo 3 | 1. 在多个平台同时发布营销更新或视频。 2. 监控 Reddit 和 Twitter 上的品牌提及，并在 Slack 中总结洞察。 3. 将来自 LinkedIn 或 Facebook 消息的潜在客户捕获自动化到 CRM。 |
可视化工作流构建器终将被淘汰
OpenAI Agent Builder 相比 n8n、dify、coze 等工具在设计体验上更为出色，它对节点配置的抽象更合理，核心节点仅分为四类共 11 个，并在配置过程中融入 AI 辅助，同时支持开发者将可视化构建结果直接导出为代码进行二次开发（基于 openai 包即可）。
不过，OpenAI Agent Builder 本质上与类似工具仍是「工作流构建器」，而非真正意义上的 Agent——工作流逻辑固定、可预测但自主性低；Agent 由 LLM 自主决策工具调用，自主性强但可预测性差。可视化工作流构建器面临两大困境：其一，目标用户虽为非技术群体，但实际使用门槛仍不低；其二，随着任务复杂度上升，界面易变得杂乱难维护。
面对不同复杂度的问题，高复杂度任务更适合代码化工作流，而低复杂度任务则由无代码 Agent（Prompt + 工具）更高效解决。随着 LLM 进步，无代码 Agent 的适用范围不断扩大，无代码工作流构建器正遭遇来自高、低复杂度场景的双重挤压，未来的机会在于：一是让用户能更轻松地搭建稳定可靠的无代码 Agent，二是优化代码生成模型，使其更擅长自动编写 LLM 驱动的工作流或 Agent 代码。
