前言
2026 年以来，笔者一直专注于智能体的开发与应用推广，写过《深入浅出 LangChain & LangGraph & DeepAgents》合集，写过《DeepSeek Harness 从入门到进阶》合集，也写过多篇 Hermes、Claude Code 等智能体应用的使用文章。
笔者一个很直观的感受是，当前的智能体开发工具已经多到让人眼花缭乱。很多非程序员、或尚未接触过智能体开发的兄弟们，面对这些工具时非常迷茫，到底该学哪一个呢？
本篇文章，笔者就为 LangChain、Pi、DeepSeek Harness、Claude Code、Hermes 这些被频繁提起的智能体建立一个清晰的分类坐标。笔者提出的分类框架是：SDK、极简智能体、成熟Harness智能体、插件化Harness。不同的类别，对应着完全不同的与大模型协作的方式。
一、SDK层：LangChain不是智能体，是造智能体的工具
一提到智能体开发，必然会提到 LangChain。LangChain 最容易被误解的地方就在于：很多人把它当作一个智能体来使用。
实际上，LangChain 本质上是一个开发框架（SDK） 。LangChain 家族中的 LangGraph 和 DeepAgents 也一样，前者面向精细化的智能体开发，后者面向更便捷的高阶智能体开发需求。大家可以基于 LangChain 系列框架构建自己的智能体系统，而不是直接把它当作智能体来用。
用 LangChain 开发智能体的路线非常清晰：核心框架负责模型抽象、提示词管理、工具注册；具体使用哪些模型、挂载哪些工具、如何处理中间状态、如何实现人机协同，都由你调用框架提供的能力接口自行决定。
总而言之一句话：LangChain 提供的是构建智能体能力的模块，而开发什么系统、做什么产品，完全由你来设计。
二、极简智能体：Pi，高阶智能体的扩展基座
极简智能体，是指只具备基本核心功能、不附带计划模式、待办列表、MCP 支持、权限弹窗、子智能体编排等额外能力的智能体。这类智能体的典型代表是 Pi。
Pi 默认只提供四个工具：read、write、edit、bash。系统提示词加上工具定义，总共不到 1000 个 token。没有内置的计划模式，没有待办系统，没有权限弹窗，甚至没有绑定任何特定模型。
这种极简智能体设计的核心哲学是：好的智能体应该让用户来决定需要什么。虽然Pi的内核保持极简，但是可以通过TypeScript代码自定义扩展来实现自定义工具、Skill能力、MCP接入能力甚至包括界面的样式来构造自己心目中的智能体。
去年大火的OpenClaw小龙虾就是在Pi的基础上进一步扩展得到的"巨无霸"智能体，也证明了"极简+可扩展"这条智能体开发路径是可行的。极简智能体适合不想从0开始，但又希望在一个简单的智能体之上，扩展开发出属于自己的成熟智能体。
三、成熟智能体：Claude Code与Hermes等，开箱即用
成熟智能体，指的是拥有完整开箱即用能力的智能体，例如多智能体协作、Skill 与 MCP 接入、Agent Loop 等各种功能。大家常见的 Claude Code、Codex、Hermes，以及国内的 Qoder、Trae 等，都属于这一类。对于这类智能体，大家的用法更多是应用，利用它们完成手头的编码、文件处理等工作，而不是基于它们二次开发出别的智能体应用。
有不少读者也在问笔者这些智能体跟Harness有什么关系，笔者在 一文详解AI圈爆火概念---Harness Engineering：决定智能体系统上限的关键因素一文中介绍过 Harness 的概念：Harness 是一个工程化概念，其本质是通过一系列扩展和约束，让大模型能够按照用户的意愿更准确地决策和调用工具完成任务。直观地说，Claude Code就是 Anthropic为 Claude模型打造的Harness工程实现，Codex是OpenAI的Harness实现，而Hermes本身就是一套 Harness 工程。
对大多数 AI 爱好者来说，如果只是想用 AI 帮自己完成各种任务、并不需要开发智能体，那么多尝试几款成熟智能体、选出最适合自己的那一个，就是最佳路径。
四、插件化Harness：DeepSeek Harness，插件化构建智能体新理念
如果说 Claude Code 是 Anthropic 为 Claude 大模型打造的 Harness 实现，那么 DeepSeek Harness 就是 DeepSeek 官方的 Harness 实现。不过，DeepSeek Harness 的定位并不局限于"做一个成熟智能体"------它既包含成熟智能体的完整功能，又具备可定制化的技术路线：一切皆插件。
DeepSeek Harness的底座是Cordis微内核。这个内核本身不实现任何业务功能 ，只负责插件依赖解析、热插拔加载、事件分发和生命周期管理。DeepSeek Harness官方已经实现了文件读写、命令执行、网页搜索等插件，并将其设置在标准模式下。同时DeepSeek Harness还特别设立了创设模式，基于创设模式用户可以开发其它各种各样的插件来进一步扩展DeepSeek Harness的功能（详细模式大家可参考笔者文章 DeepSeek Harness 入门很简单（二）------DeepSeek Harness通用设置及Agent预设详解）。
以上就是本篇文章的全部内容。相信读到这里，大家对于智能体学习路径的选择会更加清晰：
- 如果你想构建一个定制化的智能体系统，LangChain 是最成熟的起点；
- 如果你想要极致的控制力和零开销的起点，愿意通过扩展的方式搭建智能体，Pi 是最好的选择；
- 如果你想直接使用智能体的完整功能而不是开发智能体，Claude Code 等成熟智能体是最佳选择；
- 如果你既想使用成熟智能体，又想具备一定的定制化能力，并且正处于探索和原型阶段，DeepSeek Harness 值得深入研究。
五、总结
智能体工具的选择，本质上是对抽象层级的选择。LangChain 系列是 SDK，提供的是构建智能体的积木，适合需要深度定制系统的开发者；Pi 是极简智能体，以不到 1000 token 的内核换取极致的扩展自由，适合愿意自己搭建智能体的用户；Claude Code、Codex、Hermes 等是成熟 Harness 智能体，开箱即用，适合直接拿来完成编码和文件处理任务；DeepSeek Harness 则是插件化 Harness 的代表，标准模式提供成熟功能，创设模式支持一切皆插件的定制扩展，兼顾了"用"与"造"两种需求。
没有最好的工具，只有最匹配当前阶段的抽象层级。先想清楚你是要造智能体 还是用智能体 ，答案自然清晰。大家读完感兴趣，欢迎关注笔者的掘金账号与专栏，也可关注笔者的同名微信公众号大模型真好玩，更多分享的精彩内容均可在公众号私信。