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

python 复制代码

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

python 复制代码

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

python 复制代码

# 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？

场景	推荐框架
新团队、时间紧、希望更容易上手	OpenAI Agents SDK
熟悉 Claude、项目需稳定性	Claude Agent SDK
复杂项目、周期较长	LangGraph
任何需要数据接入的项目	MCP

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

框架	特点	适合场景
OpenAI Agents SDK	快速、轻量、支持多智能体	客服、内容、自动化任务
Claude Agent SDK	稳定、上下文强、安全性高	长周期、代码执行、企业系统
LangGraph	可控、灵活、生态成熟	多步骤任务、数据管线
MCP	通用数据层	连接企业数据与外部系统