如何选择合适的 AI Agent框架？OpenAI vs Claude vs LangGraph功能特点汇总

一、主流 AI 框架概览

1. OpenAI Agents SDK：快速原型与多智能体协作的利器

2025 年 3 月推出的 OpenAI Agents SDK，是一个专为多智能体协作和任务分工设计的轻量框架。 它最大的亮点是智能任务交接机制，让不同的智能体像团队成员一样分工合作。

核心功能

• 多智能体编排与任务转交
• 内置安全护栏和输入输出验证
• 自动管理会话与对话历史
• 可视化追踪与调试
• 兼容多种主流模型

适用场景

• 多智能体协同系统，例如客服、运营、内容创作等
• 需要动态分配任务的复杂应用
• 希望快速原型验证、安全上线的小团队

优缺点

优点：上手快、调试直观、生态完善

缺点：暂不适合复杂的非智能体任务流程

基本用法

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")

result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

# Code within the code,
# Functions calling themselves,
# Infinite loop's dance.

2. Claude Agent SDK：复杂任务与长周期执行的稳定选择

Claude Agent SDK 发布于 2025 年 9 月，继承了 Claude Code 的生产级基础设施，专为处理复杂、持续时间长的任务而设计。

核心功能

• 文件操作、代码执行、网络搜索开箱即用
• 自动上下文压缩，防止长上下文失败
• 精细的权限与安全控制
• 支持子智能体与任务钩子
• 可运行后台任务

适用场景

• 长时间运行的单体智能体
• 需要处理代码、日志、数据分析等复杂任务的企业级系统
• 熟悉 Claude 生态的开发团队

优缺点

优点：稳定性强、上下文管理出色、安全机制成熟

缺点：偏向 Claude 生态，灵活度略低

基本用法

import anyio
from claude_agent_sdk import query

async def main():
    async for message in query(prompt="What is 2 + 2?"):
        print(message)

anyio.run(main)

3. LangGraph：复杂工作流的编排专家

LangGraph 是 LangChain 的进阶版本，专为构建多步骤、有状态的智能体系统而生。 它的核心是基于“图”的工作流模型，允许你像搭建数据管道一样管理任务逻辑。

核心功能

• 精细控制工作流逻辑与编排
• 支持跨会话的状态管理
• 人机协作节点，可暂停与审核
• 内置调试与追踪平台
• 多模型提供商原生支持

适用场景

• 多步骤复杂任务或自动化数据流程
• 需要人工审核或条件分支的系统
• 需要跨平台、多模型支持的团队

优缺点

优点：生态成熟、控制力强、支持多模型

缺点：学习曲线较陡、简单项目不划算

基本用法

# pip install -qU "langchain[anthropic]" to call the model

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_react_agent(
    model="anthropic:claude-3-7-sonnet-latest",
    tools=[get_weather],
    prompt="You are a helpful assistant"
)

# Run the agent
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in sf"}]}
)

4. 模型上下文协议 MCP：让数据连接更轻松

MCP 是 Anthropic 在 2024 年推出的开放协议，它为模型提供统一的数据访问方式，让不同 AI 系统能方便地访问数据库、API 或办公工具。

核心机制

• MCP 服务器连接具体数据源，如数据库或云盘
• MCP 客户端在 AI 应用中发起标准化访问
• 一次集成，多处通用

适用场景

• 需要安全访问内部数据
• 希望不同 AI 应用共享统一的数据接入层
• 不想为每个数据源写单独集成

二、如何选择合适的框架

选择合适的Agent框架，可以从以下几个维度进行考虑：

1. 是否需要多个智能体协作？

如果需要多智能体，无脑选择OpenAI Agents SDK；如果需要单个智能体执行复杂任务，则选择Claude Agent SDK；选择LangGraph一般是在复杂工作流、或者需要人工干预的情况下。

2. 是否需要连接外部数据？

如果不需要，那么任意框架都行；如果需要访问公司隐私数据，则任意框架引入MCP即可；如果同时需要复杂检索或多源数据，最好采用LangGraph 。

3. 是否考虑可移植性？

如果已有固定的模型供应商，推荐使用其官方SDK；如果需要更高的灵活度，选择OpenAI SDK 或 LangGraph；如果需要多模型 A/B 测试 ，则LangGraph 最方便。

4. 项目周期和团队经验如何？

总结

• OpenAI Agents SDK 代表速度与协作
• Claude Agent SDK 追求稳定与深度
• LangGraph 强在灵活与控制
• MCP 则是连接一切的桥梁

一张表看懂选型逻辑