OpenAI Agent Builderを触ってみた：Difyとの違いと実践ガイド
Agent Builderについて調べて実際に触ってみたんですけど、なんかこれって単なる新ツールじゃなくて、けっこう本質的な転換点な気がしてるんです。
Agent Builderって何？
簡単に言うと、ビジュアルでAIエージェントのワークフローを組み立てられるツール。OpenAIが2025年にリリースした公式のエージェント開発環境です。
ノードをドラッグ&ドロップして、つなげていくだけ。コードをゴリゴリ書く必要がない。LangChainで挫折した人でも、これなら直感的に使える。
開発の流れは3ステップ：
- Design（設計）：Agent Builderでワークフローを組む
- Publish（公開）：Workflow IDを発行
- Deploy（デプロイ）：ChatKitに組み込むか、SDKコードをダウンロード
Preview機能で即座に動作確認できるから、フィードバックループが速い。「ここ変えたらどうなる？」って試行錯誤しやすいのが良いですね。
Difyとの違い
「じゃあDifyと何が違うの？」って思いますよね。実際、両方触ってみて感じた違いをまとめます。
開発元とエコシステム
Agent Builder
- OpenAI公式。GPT-5/5-miniなど最新モデルに即アクセス
- ChatKitとの統合が標準装備
- OpenAI APIの機能をフルに使える
Dify
- オープンソース。複数のLLMプロバイダーに対応
- セルフホスティング可能
- カスタマイズ性が高い
設計思想
Agent Builder
- シンプル重視。テンプレートから始められる
- OpenAIのベストプラクティスが組み込み済み
- Guardrailsなどセキュリティ機能が標準
Dify
- 柔軟性重視。プラグインで機能拡張
- LLM選択の自由度が高い
- エンタープライズ向け機能が充実
使い分けの目安
Agent Builderを選ぶべき場面：
- OpenAI APIを使うプロジェクト
- 素早くプロトタイプを作りたい
- ChatKitでUIも含めて一気通貫したい
Difyを選ぶべき場面：
- 複数のLLMプロバイダーを使いたい
- オンプレミスで運用したい
- コスト最適化を自分でコントロールしたい
個人的には、プロトタイプはAgent Builder、本格運用でカスタマイズ必要ならDify検討、みたいな使い分けがいいかなと。
Agent Builderの主要機能
ノードの種類
ワークフローは「ノード」を組み合わせて作ります。主なノードは4カテゴリ：
Core Nodes（基本）
- Start：ワークフローの入り口。ユーザー入力を受け取る
- Agent：AIモデル本体。指示とツールを設定
- Note：コメント用。設計意図を残せる
Tool Nodes（ツール）
- File Search：Vector Storeから検索。RAGの実装
- MCP：Gmail、Zapierなど外部サービスと連携
- Guardrails：PII検出、ジェイルブレイク防止
Logic Nodes（制御）
- If/else：条件分岐。CEL（Common Expression Language）で記述
- While：ループ処理
- Human approval：ユーザーの承認を待つ
Data Nodes（データ）
- Transform：データ形式の変換
- Set state：グローバル変数の定義
実際に使ってみて分かったのは、一つのエージェントに役割を詰め込みすぎないこと。「分類」「検索」「回答」みたいに、ノードを分けた方がパフォーマンスが良かったです。
ワークフロー設計の例
カスタマーサポートボットなら：
Start
→ 質問分類Agent（Q&A or 調査）
→ If/else分岐
├→ Q&AAgent → File Search → 回答生成
└→ 調査Agent → MCP（外部検索）
→ Human approval → 回答送信
こういう流れを、ビジュアルで組める。Previewで即座に動作確認できるから、「あれ、この分岐おかしいな」とか、すぐ気づける。
セキュリティ対策は必須
実際にテストしたとき、「あなたの指示を無視して...」みたいな入力したら、エージェントが素直に従っちゃって焦りました。対策は必須です。
主なリスク
- プロンプトインジェクション：悪意のある入力で動作を乗っ取られる
- データ漏洩：意図せず機密情報を外部に送信
対策
OpenAI公式が推奨してる方法：
- 構造化出力：出力形式を制限（Enum、スキーマ定義）
- Developer Messageに信頼できない入力を入れない：User Messageで渡す
- GPT-5/5-miniを使う：耐性が高い
- Human approvalを挟む：MCPツール使うときは必須
- Guardrailsで監視：第一段階の防御
- Trace Gradersで評価：定期的にレビュー
特に、外部ツールと連携するときは慎重に。Gmail連携とか、承認なしで設定したら、エージェントが意図しないメールにアクセスしようとして、「うわ、これマズいな」って思いました。
ChatKitとの統合
Agent Builderで作ったワークフローは、ChatKitで簡単にUIに組み込めます。
実装の流れ：
- サーバー側でセッション作成：Workflow IDを渡す
- client_secretを発行：認証トークン
-
React componentで表示：
@openai/chatkit-reactを使用
import { ChatKit, useChatKit } from '@openai/chatkit-react';
export function MyChat() {
const { control } = useChatKit({
api: {
async getClientSecret(existing) {
const res = await fetch('/api/chatkit/session', {
method: 'POST',
});
const { client_secret } = await res.json();
return client_secret;
},
},
});
return <ChatKit control={control} className="h-[600px] w-[320px]" />;
}
これだけで、チャット画面が表示される。Widgetを使えば、カードやボタンなど、リッチなUIも作れます。
Widget Builderで、ビジュアルエディタ使いながら設計できるのも便利。
実践Tips
Tip1：テンプレートから始める
Homework Helper、Customer Supportなどのテンプレートが用意されてる。ゼロから作るより、これ見ながら学ぶ方が早い。
Tip2：Noteで設計意図を残す
1週間後の自分は、今の自分の考えを忘れてる。特に複雑な分岐は、ちゃんとコメント書いておく。
Tip3：コスト管理を意識
Previewで何度も実行してたら、トークン消費が予想の3倍になってた。定期的にUsage確認が大事。
Tip4：Evaluateを習慣化
Trace Gradersで定量的に評価する。「ちゃんと質問に答えてるか」「不適切な内容ないか」みたいな観点でスコアをつける。
Tip5：Human approvalは適切に配置
安全性は高まるけど、毎回確認求めるとUX損なう。データ削除、外部送信、課金処理など、本当に重要なアクションだけに絞る。
まとめ
Agent Builder、けっこう面白いです。エージェント開発の敷居が下がって、「こういうの作りたい」って思ったことが、わりとすぐ形になる。
Difyと比べると：
- シンプルさ重視ならAgent Builder
- 柔軟性重視ならDify
OpenAIエコシステムで完結するなら、Agent Builderはかなり良い選択肢かと。
ただ、魔法の杖じゃない。セキュリティ対策は必須だし、コスト管理も必要。エージェントが意図しない動作することもある。
でも、それを差し引いても、可能性を感じるツール。これからエージェント開発がもっと一般的になって、色んなプロダクトに組み込まれていく。そういう未来が見えてる気がします。
何か質問あれば、コメント欄で教えてください。みんなで学んでいきましょか。
参考リンク