AI Agent竞赛白热化：三巨头技术深度对比，哪家更适合你的项目？
©作者| 天有别洞
来源| 神州问学
在AI智能体开发领域，Google、OpenAI和Anthropic三家科技巨头各具特色，形成了差异化竞争格局。今天带大家深入分析三家公司的Agent开发框架（SDK）的技术架构、功能特性及应用场景，为开发者和企业用户提供全面的选型参考并在最后给大家一个Agent开发指南和建议
一、技术架构与核心协议对比
Google的Agent Development Kit (ADK)采用了其自研的Agent-to-Agent (A2A)协议作为核心通信机制，同时也支持Anthropic主导的Model Context Protocol (MCP)。为了支持智能体间的协作与任务管理，支持多模态通信（文本、图像、音频、视频）和任务状态追踪，A2A协议是基于JSON-RPC 2.0构建的。协议引入了Agent Card（智能体能力卡片）作为核心元数据格式，采用标准化接口实现跨平台智能体协作，也内置安全认证机制IAM + Function 分层机制。ADK采用代码优先设计，允许开发者在Python中直接定义代理行为、工具调用和编排逻辑，提供模块化架构支持复杂工作流的构建。
OpenAI的Agent SDK完全依赖MCP协议，未开发独立协议。其SDK同样基于JSON-RPC实现工具调用，但专注于通过MCP协议连接外部工具和数据源。OpenAI SDK简化了工具接入流程，提供标准化接口和快速示例代码，支持RESTful风格API调用。SDK特别强调安全护栏功能，通过内置的错误检测和风险分级管理机制，确保智能体行为符合安全规范。
Anthropic的Claude Code SDK基于MCP协议构建，未开发独立协议，但作为MCP协议的主导者，其SDK在协议实现上具有先天优势。Claude Code SDK深度集成开发工具（如VS Code和JetBrains IDE），支持命令行操作和Docker容器化部署。SDK的核心优势在于其强大的代码理解和生成能力，以及创新的提示缓存机制，可将代码库的重复使用成本降低90%以上，提示缓存的读取成本为每百万 token 0.30 美元，写入成本为每百万 token 3.75 美元 。
二、工具生态系统与开发体验
Google ADK提供了最丰富的工具生态系统，支持200+第三方模型（包括Anthropic的Claude、Meta的Llama等），并预置了多种实用工具（如网络搜索、地图、代码执行等）。ADK还兼容LangChain、CrewAI、MCP等第三方框架，形成开放的工具生态。在开发体验方面，ADK采用"代码优先"设计，只需6行代码即可构建基础代理，提供流程追踪和记忆管理功能，使开发者能够轻松实现复杂工作流的构建与管理。
OpenAI Agent SDK的工具生态系统主要依赖MCP协议扩展，需开发者自行或通过第三方MCP服务器接入工具。SDK提供简洁的API示例（如语言切换代理），但缺乏官方工具市场，工具集成灵活性有限。开发体验上，OpenAI SDK提供快速接入工具的代码示例，但依赖外部MCP服务器可能增加配置复杂度，特别是在需要多工具协同的复杂场景中。
Anthropic Claude Code SDK的工具生态系统以开发工具为核心，深度集成GitHub、VS Code等IDE，并支持代码库同步和实时调试。SDK特别适合代码开发场景，支持自动化代码审查和提交（如GitHub PR生成）。在开发体验方面，Claude Code SDK提供了最直观的IDE集成，支持命令行操作和Docker部署，使开发者能够在熟悉的环境中高效使用AI能力。
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****三、部署方式与云服务集成
Google ADK支持多种部署方式，包括本地调试（CLI/Web UI）、Google Cloud（Vertex AI）、Docker容器化部署。其Agent Engine可统一管理多框架智能体，支持短期记忆和长期记忆，使智能体能够更好地管理会话和用户偏好。ADK与Google Cloud服务深度集成，开发者可以充分利用Google的基础设施优势，构建高性能、可扩展的智能体系统。
OpenAI Agent SDK的部署主要依赖MCP服务器，需自行配置或使用第三方服务（如Azure）。SDK未提供自有云部署支持，但提供了与Azure的集成指南，开发者可以通过配置API密钥和部署名称，将OpenAI模型部署到Azure环境中。这种部署方式虽然灵活，但增加了配置复杂度，特别是在企业级应用中。
Anthropic Claude Code SDK支持Docker部署，并可通过AWS Bedrock等云平台调用Claude模型。SDK特别强调本地IDE集成，支持VS Code和JetBrains系列IDE的插件扩展，使开发者能够在熟悉的开发环境中直接使用AI能力。但Anthropic在主流云平台（如Azure、Google Cloud）的集成支持相对有限，主要依赖第三方服务。
四、应用场景
Google ADK在企业级复杂协作场景中表现出色，如电商客服多代理系统、供应链优化和实时设备监控等。典型案例包括电商价格优化公司Revionics通过ADK开发的多智能体系统，能够根据零售商的业务逻辑制定价格策略，精确预测价格变动带来的影响。雷诺集团也利用ADK开发了充电桩部署智能体，协助数据分析师利用地理、分区和交通数据，优化电动汽车基础设施投资决策。
OpenAI Agent SDK在安全敏感领域场景中表现优异。通过风险分级管理机制（低、中、高风险工具分类）使得智能体行为安全可靠，不过目前暂时还没有看到有企业公开宣布采用OpenAI Agent SDK。
Anthropic Claude Code SDK在代码开发场景中表现突出。其提示缓存机制可将代码库的重复使用成本降低90%以上，但同样目前暂时还没有看到有企业公开宣布采用此SDK。
五、选型建议与适用场景
基于对三家SDK的全面分析，以下是针对不同场景的选型建议：
企业级复杂协作场景（如供应链优化、客服系统、多部门协作）：Google Agent SDK是最佳选择。其A2A协议和多代理架构能够高效管理复杂任务分解与智能体协作，Agent Engine提供统一的部署和管理能力，适合构建大规模智能体系统。
安全敏感场景（如金融数据分析、医疗诊断辅助、高风险操作）：OpenAI Agent SDK更具优势。其安全护栏功能将误判率控制在0.3%以下，风险分级管理机制确保智能体行为符合安全规范，特别适合对数据安全和操作可靠性要求高的场景。
代码开发与自动化场景（如软件开发、测试自动化、代码审查）：Anthropic Claude Code SDK表现最佳。其深度IDE集成和提示缓存机制显著提升开发效率，特别是在需要频繁访问代码库或处理大量文档的场景中，成本优势尤为明显。
跨平台工具集成场景：三家SDK均可支持，但需考虑具体需求。Google ADK提供最灵活的工具生态系统，支持200+第三方模型；OpenAI SDK在工具接入的标准化和安全性方面表现突出；Anthropic SDK则在代码开发场景中提供最深入的工具集成。
其实选择哪家SDK取决于具体应用场景、技术栈兼容性和成本预算。对于追求跨平台协作和标准化的企业级应用，Google ADK值得考虑；对于重视安全性和可靠性的专业领域应用，OpenAI SDK更为适合；而对于专注于代码开发和效率提升的场景，Anthropic Claude Code SDK则是理想选择。随着MCP协议的普及和Agent技术的不断发展，三家SDK的优势边界可能进一步模糊，但各自的技术特色和生态定位仍将保持差异化。
六、Agent 技术指南
在当今技术领域，主流厂商已纷纷发布了具有代表性的Agent技术文档。OpenAI推出了《A Practical Guide to Building Agents》，Anthropic则贡献了《Building Effective Agents》，而Google的2025白皮书《Agents》也加入了这场讨论。这三份文档不仅展示了各机构对Agent技术的理解与实践，还揭示了它们在设计理念上的差异。OpenAI重视工程可执行性，强调Agent作为"能够代表用户完成多步任务"的系统；Anthropic更注重智能体的思维过程，将其定义为具备自主推理、判断和优化执行路径能力的实体；Google提出了结构化视角下的Agent = 模型 + 工具 + 编排层，并认为其本质是"任务驱动的闭环系统"。
即使设计理念各有不同，但业界对于Agent的核心价值存在共识：它不仅仅代表着聊天功能的升级。Agent适用于解决无法通过固定规则描述的复杂流程问题，如退款、下单等；处理涉及非结构化输入的场景，例如长文档处理或模糊指令理解；以及需要与外部工具或数据库交互的任务。简而言之，当简单的prompt加上模型输出不足以解决问题时，就可以考虑引入Agent。
当前，主流的Agent架构被归纳为MOT框架（Model-Orchestration-Tools）。该框架包括负责语言理解、推理与规划的Model；作为Agent"手和眼"的Tools，用于具体操作执行；以及确保任务完成并维持上下文状态的编排层Orchestration。构建Agent时，建议从单一任务入手，逐步扩展至更复杂的协作模式，并始终将安全可控作为底线要求。这包括设置人工介入机制、严格的工具权限管理以及有效的失败恢复策略。
展望未来，随着模型能力的不断提升，我们看到一个趋势，即模型厂商正逐渐将Agent能力内化进模型本身。过去依赖外部搜索模块的"边想边搜"行为现在已成为模型内部思考的一部分。这意味着未来的"思考"阶段将拥有更强的外部感知能力，更多的tools将提前参与到辅助决策中，特别是在那些不会直接影响现实环境的任务中。可以预见，随着模型变得越来越强大，实践范式也将变得更加简洁高效。