AgentBuilder vs n8n : quelle plateforme pour créer des agents qui lisent vos e-mails ?

Début octobre, OpenAI a présenté AgentBuilder, intégré à l’AgentKit, une solution qui facilite la création de workflows pilotés par des agents. Pour évaluer ses capacités, nous l’avons confronté à n8n sur un même objectif : permettre à un agent IA de lire et résumer des e-mails depuis un chat. Nous avons comparé la prise en main, la richesse des options et la tarification.

AgentBuilder : simplicité d’utilisation, mais options limitées

AgentBuilder se démarque par une prise en main rapide. Lors de nos tests, il a suffi de connecter un nœud  » Start  » à un module  » Agent « , puis de sélectionner Gmail comme outil. L’agent, via le mécanisme de  » Function Calling « , sait quand appeler l’outil Gmail, génère automatiquement les paramètres et formate les résultats. Le workflow est donc souvent plus concise qu’avec n8n, sans besoin de nœuds Transform, Code ou d’un nœud OpenAI séparé.

Nous avons fourni à l’agent des instructions précises pour effectuer des recherches (conversion de la requête utilisateur en requête Gmail, utilisation exclusive des paramètres query et max_results, présentation concise des résultats). Ce fonctionnement s’est révélé efficace pour les tâches simples.

Points faibles relevés :

• Connecteurs natifs encore peu nombreux au moment des tests ; les connecteurs non natifs se montrent difficiles à intégrer comparés à n8n.
• Moins d’options de personnalisation : impossibilité d’ajouter du code personnalisé (JavaScript/Python) et intégrations multiples (Slack, Notion, Airtable) absentes.
• Authentification plus poussée nécessaire pour activer le mode Preview et aide/documentation moins présente que sur n8n.

n8n : plus complet, mais plus de concepts à maîtriser

n8n exige davantage de paramétrages mais offre une grande richesse fonctionnelle. Nous avons construit un workflow en six étapes permettant à un utilisateur de demander le résumé de ses derniers e-mails depuis un chat :

1. When chat message received (déclencheur) – mode de réponse configuré pour utiliser des nœuds de réponse.
2. Get many messages (Gmail) – récupération des trois derniers e-mails (Resource: message, Operation: Get many).
3. Edit Files – nettoyage et organisation : un modèle injecte les e-mails à résumer.
4. Code in Javascript – combinaison et formatage des e-mails en un seul texte (mode Run Once For all items).
5. Basic LLM Chain (OpenAI Chat Model) – cerveau du workflow, utilise le texte préparé pour générer le résumé.
6. Respond to Chat – renvoie le résumé à l’utilisateur.

Le workflow répond correctement et s’exécute en environ six secondes lors de nos essais. L’interface visuelle de n8n aide au débogage : on voit les inputs/outputs de chaque nœud, les expressions marquées en rouge signalent les erreurs, et l’assistant intégré peut aider ponctuellement.

Cependant, la diversité des options impose une courbe d’apprentissage : il faut comprendre la structure des données, choisir et assembler les bons nœuds, et parfois interpréter des messages d’erreur peu explicites pour les débutants. En contrepartie, n8n permet d’intégrer LangChain, des agents, mémoire intégrée, et d’écrire du code en JavaScript ou Python, ainsi que de nombreuses connexions (Gmail, Slack, Notion, Airtable, etc.).

Tarifs et conditions

• AgentBuilder : l’interface visuelle pour concevoir et tester des agents est gratuite. La facturation commence lorsque les agents traitent des requêtes réelles ; les coûts suivent le modèle tarifaire standard de l’API d’OpenAI.
• n8n : propose une version gratuite. Les offres payantes commencent à partir de 20 € par mois pour 2 500 exécutions.

Comparaison synthétique

• Meilleur pour : AgentBuilder – utilisateurs débutants ou besoins immédiats et simples ; n8n – workflows complexes et utilisateurs techniques.
• Points forts : AgentBuilder – simplicité, utilisation du langage naturel ; n8n – contrôle fin, richesse des options et capacités de codage.
• Points faibles : AgentBuilder – limitations fonctionnelles, peu d’intégrations, personnalisation limitée ; n8n – complexité et courbe d’apprentissage pour les novices.

Verdict

Pour des scénarios simples et une prise en main rapide, AgentBuilder est une option intéressante, notamment grâce à l’automatisation des appels d’outil via Function Calling. Pour des besoins évolutifs, des intégrations multiples ou des traitements complexes nécessitant du code personnalisé, n8n reste plus adapté aujourd’hui. AgentBuilder gagnerait à s’étoffer en connecteurs et en possibilités de personnalisation pour concurrencer pleinement n8n.

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