LLM 厂商的智能体产品与框架(截至 2026 年 10 月)

这个领域几个月就变一次,基于检索的资料

2026-10-10约 3 分钟读完阅读 1 次

一、先看规律

各大厂商的做法高度趋同,基本都是三层结构:

① 面向终端用户的产品  (编码 Agent、通用办公 Agent)
② 面向开发者的 SDK    (把产品背后的循环和工具开放出来)
③ 托管运行服务        (厂商替你跑沙箱和长任务)

共同点:厂商先自己做出一个编码 Agent,发现其内核(循环、工具、上下文管理)是通用的,再抽出来做成 SDK。Anthropic 就是这个路径:Claude Code 最初是为提升 Anthropic 内部开发效率而做的,其内核后来被改名为 Claude Agent SDK。

场景	代表产品	说明
编码 Agent	Claude Code、OpenAI Codex、Google Antigravity、GitHub Copilot Coding Agent	竞争最激烈,终端、IDE、云端沙箱多形态并存
通用办公/知识工作 Agent	Claude Cowork、ChatGPT 的 Work 模式	Claude Cowork 是 2026 年 1 月发布的桌面端通用 Agent,偏文件管理与自动化
安全类 Agent	Codex Security	OpenAI 推出的应用安全 Agent,用于发现漏洞并提出修复
浏览器/电脑操作 Agent	Claude 的 Computer Use 与 Chrome 助手、OpenAI 的浏览器类 Agent、Gemini Computer Use	操作没有 API 的界面
托管长任务 Agent	Claude Managed Agents、Gemini API 的 Managed Agents	厂商托管沙箱与运行时
客服/企业流程 Agent	各家 SDK 的示例场景	通常由客户用 SDK 自建

定位:把驱动 Claude Code 的运行时打包成库,提供 Python 和 TypeScript 版本
核心:发prompt、模型返回工具调用、SDK 在本地执行工具、结果回传,如此循环
特点:内置文件、命令、搜索等工具,支持子 Agent 和钩子(hooks);循环由模型主导
托管版:2026 年 4 月推出的 Claude Managed Agents 是托管服务,而 Agent SDK 跑在你自己的基础设施上,常见做法是开发用 SDK、上线用托管

Agents SDK 是 MIT 协议的开源框架,有 Python 和 TypeScript 版本,核心概念是 agents、handoffs、guardrails、runner、session
它是早期实验项目 Swarm 的生产版继任者
特点:**交接(Handoff)**是一等公民,内置追踪;近期新增了原生沙箱执行
编码侧是 Codex,覆盖桌面应用、云端、CLI、IDE 扩展

ADK 是代码优先的工具包,2026 年 4 月在 Google Cloud Next 上发布 1.0,覆盖 Python、TypeScript、Java、Go
提供 SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent 这类声明式工作流 Agent,和我们前面讲的"控制权光谱"左半边正好对应
I/O 2026 上发布了 Antigravity 2.0(桌面应用、CLI、SDK)以及 Gemini API 的 Managed Agents
注意:有报道称 Gemini CLI 已被 Antigravity 取代,迁移细节请以官方为准

厂商	特点
Moonshot(Kimi)	K2 系列权重开放,主打长上下文和"Agent 集群"式编排
智谱(Z.ai)GLM	定位为编码与长程 Agent 专精模型,MIT 协议
阿里 Qwen	开放模型线最宽,小模型适合本地部署,旗舰 Max 版策略有变化
DeepSeek	价格性能路线,V4 系列走 MoE

这几家主要靠模型能力与兼容现有框架(它们的 API 常被接入 Claude Code 类工具或 OpenAI 兼容接口),自家的 SDK 生态不如前三家完整。这一点我是综合判断,没有专门核实各家是否另有官方框架。

一篇第三方评测的概括是:Claude Agent SDK 胜在推理,OpenAI Agents SDK 胜在开发体验,Google ADK 胜在成本。这是单一来源的观点,不代表定论。

厂商 SDK 本质就是第 3 层那个循环加工程化,差别在于工具库、上下文压缩、权限控制、追踪、沙箱这些"模型之外"的部分,架构五组件。
选型看三件事:用哪家模型、要不要自己托管运行环境、团队主语言是什么。
别被锁死:各家 SDK 的接口不兼容,但 MCP 工具协议基本通用,把工具写成 MCP 服务可以保留迁移空间。
动手建议:想学习,先读 Claude Agent SDK 或 OpenAI Agents SDK 其一的源码和示例,对照你手写的循环,找出它多做了什么。

如果你想深入某一家,我可以用同一个任务(比如"自动整理文件")分别写出 Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK、Google ADK 三种实现,对比它们的代码风格。