Quem pesquisa “Agent Builder OpenAI” ainda encontra, nos primeiros resultados, textos escritos na semana do lançamento: a ferramenta aparece como o futuro dos agentes sem código, com demonstrações de nós arrastáveis e convites para começar já. Nenhum deles registra o que aconteceu depois. A própria OpenAI marcou o fim do produto.
Este guia é para quem já tem um fluxo publicado no Agent Builder e para quem estava avaliando a ferramenta para um projeto novo. Ele explica o que o Agent Builder é, quais são as datas oficiais, o que acontece com o fluxo em produção, as duas rotas de migração que a OpenAI indica e, principalmente, o que a documentação diz que não migra sozinho.
O que é o Agent Builder da OpenAI?
O Agent Builder é uma tela visual para montar fluxos de agentes em várias etapas. Em vez de escrever código, a pessoa insere nós, liga um ao outro e configura o que cada etapa recebe e devolve. Um fluxo combina agentes (o modelo de linguagem com uma instrução), ferramentas (busca em arquivos, conexões com sistemas) e lógica de controle (condições, desvios, classificações).
A documentação oficial do Agent Builder descreve quatro elementos centrais. Há modelos prontos para padrões comuns de fluxo, e também a opção de começar do zero. Cada ligação entre nós vira uma conexão tipada, com entradas e saídas definidas. Há uma pré-visualização em que o fluxo roda de forma interativa, com arquivos de exemplo, e a pessoa acompanha cada nó executando.
O quarto elemento é a publicação. O Agent Builder salva sozinho enquanto se edita, e publicar cria uma versão-instantâneo do fluxo. A partir daí há duas formas de colocar o agente no ar: embutir com o ChatKit, informando o ID do workflow, ou copiar o código gerado e rodá-lo na própria infraestrutura com o Agents SDK.
A mesma página trazia uma aba de avaliação. Nela, a pessoa seleciona execuções registradas do fluxo (os chamados traces) e aplica avaliadores personalizados para medir o desempenho. Esse recurso importa para a migração, porque depende da plataforma Evals, que também está saindo do ar.
O que a OpenAI anunciou e quais são as datas?
Em 3 de junho de 2026 a OpenAI avisou os desenvolvedores que o Agent Builder está sendo descontinuado. O registro está na página oficial de descontinuações da API, na lista de descontinuações em andamento, com a data de desligamento e o caminho de migração.
No mesmo dia saiu um segundo aviso, menos comentado e com prazo mais curto: a plataforma Evals também foi descontinuada. As avaliações existentes passam a ser somente leitura em 31 de outubro de 2026, e o painel e a API do Evals são desligados em 30 de novembro de 2026. A rota indicada pela OpenAI para quem avalia agentes é o Promptfoo, ferramenta de testes de terceiros.
| Data | O que acontece | O que fazer até lá |
|---|---|---|
| 3/6/2026 | OpenAI anuncia a descontinuação do Agent Builder e do Evals | Inventariar os fluxos publicados e quem depende deles |
| 31/10/2026 | Avaliações existentes do Evals viram somente leitura | Exportar critérios, casos de teste e resultados que servem de referência |
| 30/11/2026 | Agent Builder desligado; painel e API do Evals desligados | Ter o agente rodando no Agents SDK ou como agente de workspace, já testado |
| Depois | ChatKit continua disponível | Confirmar como a interface embutida vai apontar para o agente migrado |
OpenAI, página de Deprecations da API, entradas de 3/6/2026 (Agent Builder e Evals platform), consultada em 26/10/2026.
O que acontece com o fluxo publicado depois de 30 de novembro?
A página de descontinuações fala em desligamento do produto, e a documentação do Agent Builder diz que os usuários atuais podem continuar usando a ferramenta durante uma janela de transição. Na prática, o raciocínio seguro para quem tem um fluxo em produção é este: tudo o que depende do Agent Builder para existir precisa ter outra casa até 30 de novembro.
Isso inclui o fluxo em si, as versões publicadas e o ID do workflow que a aplicação usa. A OpenAI afirma que o ChatKit continua disponível, mas a documentação não detalha o que acontece com uma integração do ChatKit que hoje aponta para o ID de um workflow do Agent Builder. Trate esse ponto como risco aberto: se o seu site ou aplicativo usa o ChatKit dessa forma, a conexão precisa ser refeita e testada contra o agente migrado.
Há também o efeito sobre as avaliações. Quem usava a aba de avaliação para medir o fluxo perde a capacidade de criar avaliações novas antes mesmo do desligamento, em 31 de outubro. Se os casos de teste e os critérios estão só dentro do Evals, eles precisam ser copiados enquanto ainda são legíveis.
O que é o AgentKit e o que sobrevive dele?
O Agent Builder foi apresentado como parte de um conjunto maior, o AgentKit, lançado no evento de desenvolvedores da OpenAI em outubro de 2025. A proposta era oferecer peças para cada etapa da vida de um agente: montar, colocar na frente do usuário, conectar a sistemas e avaliar.
Com os avisos de junho, esse conjunto se divide em duas partes. Saem a tela visual (Agent Builder) e a plataforma de avaliações (Evals). Ficam o ChatKit, que é a interface de conversa que se embute em sites e aplicativos, e o Agents SDK, a biblioteca de código para construir agentes, que é justamente o destino indicado da migração.
A leitura para quem decide é simples. O que a OpenAI manteve são as peças que vivem dentro do código e da aplicação do cliente. O que ela desligou são as camadas visuais e hospedadas, em que o fluxo só existia dentro da ferramenta.
Quais são as duas rotas oficiais de migração?
O guia oficial de migração descreve duas saídas, e as duas começam pelo mesmo passo: exportar o fluxo como código do Agents SDK. A diferença está no que se faz com essa exportação.
Rota 1: Agents SDK, para quem quer o agente como código
O código exportado vai para a aplicação da empresa. A equipe instala e configura o Agents SDK na linguagem escolhida, testa o fluxo no próprio ambiente e valida configuração e comportamento antes de publicar. É a rota que dá mais controle: as etapas, as condições e as integrações passam a ser código versionado, que roda onde a empresa decidir.
O custo é que ela pede gente técnica e infraestrutura. Alguém precisa hospedar, monitorar e manter o agente, e responder quando ele falhar de madrugada.
Rota 2: agente de workspace, para quem quer o agente dentro do ChatGPT
Na segunda rota, a pessoa cria um agente de workspace no ChatGPT, cola o código exportado na conversa e pede ajuda para convertê-lo. O criador sinaliza o que precisa mudar, e a pessoa revisa as instruções geradas, configura aplicativos, ferramentas e permissões, testa no Preview e só então cria o agente.
É a rota de menos código, mas tem duas condições. A primeira é de plano: os agentes de workspace exigem ChatGPT Business, Enterprise ou Edu. A segunda é de natureza do fluxo, e é o alerta mais importante do guia.
O que não migra automaticamente?
Aqui está o ponto que os textos de lançamento não podiam prever. O guia de migração é direto: exportar o fluxo como código não converte o grafo do workflow e não garante que todo comportamento seja transferido sem mudança.
Na leitura do guia, há quatro áreas que exigem trabalho manual ou revisão separada:
- O grafo do fluxo: o desenho visual, com nós e ligações, não é convertido. O que vem é código, e quem for manter precisa entendê-lo sem a tela.
- Lógica de controle e gatilhos: condições, desvios e o que dispara cada etapa precisam ser revisados e testados; o guia não descreve uma conversão automática.
- Ferramentas conectadas: cada integração precisa ser configurada de novo no destino.
- Permissões, autenticação e publicação: no caminho do ChatGPT, esses itens pedem revisão própria, separada do fluxo.
O alerta sobre determinismo merece atenção especial. Um fluxo determinístico é aquele em que a mesma entrada precisa gerar sempre o mesmo caminho: classificar um pedido, consultar um sistema, aplicar uma regra fixa, devolver um formato fixo. Um agente de workspace funciona a partir de instruções em linguagem natural, e o guia avisa que esse tipo de fluxo pode não sobreviver fiel à conversão. Para ele, a rota do Agents SDK tende a ser a mais segura.
Como migrar na prática, passo a passo?
A sequência abaixo junta os passos do guia oficial com o que costuma faltar em projetos reais: inventário, critério de aceite e responsável.
1. Faça o inventário dos fluxos
Liste cada fluxo publicado, o que ele faz, quem usa, onde está embutido e quem é o dono. Fluxo sem dono é o que quebra em 1º de dezembro sem ninguém perceber.
2. Exporte o código de cada um
Abra o fluxo, clique em Code, escolha Agents SDK, selecione TypeScript ou Python e copie a exportação completa. Guarde num repositório com controle de versão, não numa pasta pessoal.
3. Salve os casos de teste antes de 31 de outubro
Se havia avaliações no Evals, copie os critérios, os exemplos de entrada e as respostas esperadas. Eles viram a régua para comparar o agente migrado com o original, seja no Promptfoo, seja numa planilha simples de casos.
4. Escolha a rota por tipo de fluxo
Fluxo rígido, integrado a sistemas e exposto a cliente vai para o Agents SDK. Assistente interno de equipe, mais conversacional, em empresa que já tem ChatGPT Business ou Enterprise, pode ir para agente de workspace.
5. Reconfigure ferramentas e permissões
Refaça cada conexão, com o menor acesso possível. Migração é a hora certa para revisar o que o agente realmente precisa ler e escrever.
6. Compare com o original e só então publique
Rode as mesmas entradas no fluxo antigo e no novo, compare as saídas e registre as diferenças. O guia oficial pede exatamente isso: criar o agente só depois de validado. Deixe uma margem de semanas antes de 30 de novembro para corrigir o que aparecer.
O Agent Builder é gratuito e quanto custava?
A página do Agent Builder não traz preço próprio. A ferramenta faz parte da plataforma de API da OpenAI, e o que um fluxo consome ao rodar, como as chamadas a modelos, segue a cobrança da plataforma. Em outras palavras, a tela de montagem não era o custo; o custo vinha do uso.
Para a migração, isso tem uma consequência prática. Na rota do Agents SDK, o consumo de modelos continua sendo cobrado, e soma-se o custo de hospedar e manter a aplicação. Na rota do agente de workspace, entra o custo do plano do ChatGPT exigido. Para estimar o total de um projeto, vale ler o nosso texto sobre quanto custa um agente de IA, que separa construção, uso e manutenção.
Agent Builder, n8n ou Copilot Studio: qual alternativa escolher?
Boa parte das buscas por Agent Builder compara a ferramenta com o n8n e com o Copilot Studio, da Microsoft. Com o desligamento marcado, a pergunta muda: não é mais qual escolher, e sim para onde ir. A tabela resume as opções que aparecem nessas buscas.
| Opção | Como se monta o agente | Onde o fluxo fica | Quando faz sentido |
|---|---|---|---|
| Agents SDK (OpenAI) | Código, em TypeScript ou Python | Na aplicação da empresa | Fluxo exposto a cliente, integrado a sistemas e com regra fixa |
| Agente de workspace (ChatGPT) | Linguagem natural, no criador de agentes | No workspace do ChatGPT | Assistente interno, em empresa com ChatGPT Business, Enterprise ou Edu |
| n8n | Fluxo visual de automação com etapas de IA | Na nuvem do fornecedor ou em servidor próprio | Automação entre sistemas em que a IA é uma etapa, não o centro |
| Copilot Studio (Microsoft) | Criador visual e de linguagem natural | No ambiente Microsoft 365 e Power Platform | Empresa que já vive no ecossistema Microsoft |
Rotas da OpenAI: guia Migrate from Agent Builder. Demais linhas: resumo editorial da Alliance; confira condições e preços na página de cada fornecedor.
Nenhuma dessas opções elimina o risco que o Agent Builder expôs; elas só o distribuem de outra forma. Os detalhes de regra e cobrança estão nos nossos guias sobre o que é o n8n e as regras do plano gratuito e sobre o preço do Copilot Studio e o crédito que desliga o agente.
Quais erros evitar na migração?
- Esperar novembro. O Evals congela em 31 de outubro, e qualquer teste depois disso já não conta com a ferramenta original.
- Confiar na exportação como se fosse cópia. O próprio guia diz que o comportamento pode mudar; sem comparar entradas e saídas, a mudança só aparece no atendimento.
- Levar fluxo determinístico para agente de workspace por comodidade. É exatamente o caso que o guia aponta como de risco.
- Esquecer a interface. Se o agente aparece num site pelo ChatKit, a conexão com o agente novo precisa ser refeita e testada.
- Repetir o desenho. Migrar o fluxo para outra ferramenta visual, sem documentação fora dela, só adia o mesmo problema.
O que a descontinuação ensina a quem contrata um agente?
O Agent Builder durou pouco mais de um ano entre a estreia e a data de desligamento. Isso não é uma crítica à OpenAI em particular: plataformas de IA mudam rápido, e fornecedores ajustam a linha de produtos conforme o uso real. O ponto é que o risco de dependência de fornecedor, citado em tese nos textos de lançamento, virou um caso concreto com data marcada.
Um agente que só existe dentro de uma tela visual de terceiros não é um ativo da empresa; é um aluguel com prazo que outra pessoa define.
A lição prática é que o fluxo precisa existir fora da ferramenta. Isso significa ter, para cada agente em produção, uma descrição escrita do que ele faz, das regras que segue, das integrações que usa e dos casos de teste que provam que funciona. Com isso em mãos, trocar de plataforma vira um projeto de semanas, não uma emergência.
Também ajuda decidir antes se a tarefa pede mesmo um agente ou um fluxo automatizado com regras fixas. Muitos fluxos montados no Agent Builder eram, no fundo, automações com uma etapa de IA. O nosso texto sobre quando usar agente de IA ou fluxo automatizado ajuda a fazer essa separação.
Por onde começar hoje?
Com o prazo de 30 de novembro próximo, a ordem que mais protege a operação é esta: inventário dos fluxos, exportação do código de cada um, cópia dos casos de teste, escolha da rota por tipo de fluxo e testes comparativos com margem antes da data.
Se a sua empresa tem agentes no Agent Builder e não tem equipe técnica para levar o fluxo ao Agents SDK, a Alliance faz esse trabalho dentro do serviço de desenvolvimento de agentes de IA: migração, documentação do fluxo fora da ferramenta e testes antes da troca. E se a dúvida é anterior, sobre onde a IA faz sentido no marketing e no atendimento, o diagnóstico de marketing gratuito mostra a maturidade de cada área e onde a automação acelera.