一句话结论：OpenAI Agents SDK 是"给你工具链自己组装"，Claude Agent SDK 是"给 Agent 一台电脑"。选哪个，取决于你要的是轻量编排还是深度操作系统。
为什么现在必须关注 Agent SDK
2026 年上半年发生了两件事，改变了"用 API 调模型"的方式：
- 2026 年 2 月：OpenAI 把实验性的 Swarm 重构为生产级的 Agents SDK
- 2026 年 4 月：Anthropic 推出 Claude Agent SDK + Managed Agents API
两家公司不只是在"造更好的 API wrapper"。它们在推动从"你写代码调模型"变成"模型写代码调你的系统"。如果你还在用 raw HTTP 请求调 LLM，现在该看看 SDK 层了。
本文不做跑分评测（那太容易过时），做的是架构哲学和选型决策对比。
架构设计哲学
这是两个 SDK 最本质的差异，理解了这个，后面的对比都是推论。
| 维度 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 架构模式 | Harness（控制层）+ Sandbox（计算层） | Session（事件日志）+ Harness（模型循环）+ Sandbox（执行环境） |
| 设计哲学 | “给你工具链，自己组装” | “给 Agent 一台电脑” |
| 演进路径 | 从 Swarm 实验项目重构而来 | 从 Claude Code 工具集抽象而来 |
| 核心抽象 | Agent = 模型 + 工具 + Handoff | Agent = 模型 + 工具集 + 执行环境 |
OpenAI 的解耦设计：Harness 和 Sandbox 是两个独立层。Harness 负责"控制流"——模型说什么、调什么工具、怎么 Handoff；Sandbox 负责"计算"——代码在隔离环境里跑。这个架构干净、可测试、适合"你来组装"的场景。
Claude 的三层架构：多了一层 Session。这不是可有可无的——Session 记录了 Agent 的完整事件日志，意味着你可以回放、审计、调试 Agent 的每一步操作。加上直接嵌入了 Claude Code 的工具集（glob、grep、bash），Agent 不是"调用工具"，而是"坐在电脑前操作"。
我的判断：OpenAI 的架构更适合"编排多个轻量 Agent"，Claude 的架构更适合"一个 Agent 干重活"。
核心能力对比
| 能力 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 多 Agent 协作 | Handoff 机制，Agent 间轻量传递上下文 | Managed Agents API，Anthropic 托管运行时 |
| 工具调用 | Function Calling + 原生沙箱 | MCP 生态 + OS 级文件/终端访问 |
| 安全模型 | 沙箱隔离，不信任但验证 | Constitutional AI + 权限控制 |
| 语音支持 | 原生支持，能力强 | 弱 |
| LLM 灵活性 | 可切换非 OpenAI 模型 | 绑定 Claude 模型 |
| 代码执行 | 原生沙箱（文件、终端操作） | Claude Code 工具集（glob、grep、bash） |
| 事件/日志 | 基础回调 | Session 级完整事件日志 |
三个关键差异值得展开：
1. 多 Agent 协作：Handoff vs Managed Agents
OpenAI 的 Handoff 是"接力棒"——Agent A 把任务和上下文传给 Agent B，B 接着干。轻量、灵活，适合"客服转技术"这种线性流程。
Claude 的 Managed Agents 是"你下单，Anthropic 跑"——通过 API 创建 Agent，Anthropic 的运行时负责调度和执行。更重，但也更省心，适合"给我跑一个研究 Agent"这种需要长时间运行的场景。
2. LLM 灵活性
这是 OpenAI 的杀手锏。你可以把底层模型换成 Claude、Gemini、甚至本地模型，SDK 的编排逻辑不变。Claude Agent SDK 绑死了 Claude 模型——对 Anthropic 来说这是生态锁定，对开发者来说这是选择权缺失。
3. 语音支持
OpenAI 在语音 Agent 领域明显领先。如果你的场景涉及语音交互（客服、语音助手），差距很大——Claude 这边"几乎不可用"。
定价策略——不可忽视的变量
很多人只看模型单价，忽略了 SDK 层的定价变动。这里有一个值得注意的变化：
据报道，Anthropic 调整了 Agent SDK 的定价策略——将 Agent SDK 使用量从订阅附赠中剥离，改为独立计费。这意味着重度用户需要单独关注 Agent SDK 的额度消耗，成本模型发生了根本转变。
| 定价维度 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 计费模式 | 按 API 调用计费，与模型价格一致 | 按 API 零售价，订阅额度有限 |
| 成本可预测性 | 高（直接看 API 用量） | 中（需关注额度消耗） |
| 重度用户成本 | 线性增长 | 独立计费后可能陡增 |
我的判断：如果你的 Agent 需要高频调用，OpenAI 的成本模型更透明、更可控。
生态整合
| 生态维度 | OpenAI | Claude |
|---|---|---|
| CLI 工具 | Codex CLI | Claude Code（原生集成） |
| 最新模型 | GPT-5.6 Sol/Luna（7 月发布） | Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.8 |
| 企业框架 | Azure AI Agent Service | 多云部署（AWS / Google Cloud / Vertex AI / Foundry） |
| 生态深度 | 广——微软全家桶 | 深——MCP 生态最丰富 |
补充一个第三极：Google ADK。多语言支持最好（Python、Java、Go、JavaScript），原生支持 A2A（Agent-to-Agent）互操作协议，成本优势明显。如果你的团队是多语言企业技术栈，值得认真评估。
第三方中立评价
不引用两家自己的宣传，看看独立第三方怎么说：
“OpenAI wins for lightweight handoff chains and rapid prototyping. Claude wins for deep OS-level agents and the richest MCP ecosystem.” —— Composio
“Claude Agent SDK wins on reasoning quality, OpenAI Agents SDK wins on developer experience, and Google ADK wins on cost.” —— AI engineering community consensus (multiple independent evaluations)
LangChain 创始人 Harrison Chase 曾表达过类似观点：这些 SDK 本质上是封装层，真正的编排应该在更高的抽象层。SDK 是砖块，不是建筑。
选型决策树
我不做"各有优势"的废话结论。以下是选 OpenAI 的场景和选 Claude 的场景：
选 OpenAI Agents SDK 的场景
- 轻量 Handoff 链（客服流转、多步审批）
- 快速原型验证（2 小时搭出 MVP）
- 语音 Agent（客服、语音助手）
- 需要 LLM 灵活性（不想被绑死在一个供应商）
- 成本敏感（API 计费透明可控）
选 Claude Agent SDK 的场景
- 深度 OS 级 Agent（开发助手、内部运维平台）
- 重度依赖 MCP 生态（工具集成多、协议标准化）
- 代码 Agent（IDE 集成、代码审查、自动修复）
- 研究 Agent（长时间运行、需要完整审计日志）
- 质量优先（推理准确率是第一优先级）
5 个问题帮你做决策
- 你的 Agent 需要操作文件系统和终端吗？ → Claude
- 你的 Agent 需要和多个轻量 Agent 协作吗？ → OpenAI
- 你需要用非 OpenAI/Claude 的模型吗？ → OpenAI
- 你需要语音交互能力吗？ → OpenAI
- 你需要完整的 Agent 执行日志和审计吗？ → Claude
结论
选哪个取决于你的场景。
趋势判断：Agent SDK 正在从"工具调用封装"进化为"Agent 操作系统"。OpenAI 走的是"广度+灵活性"路线——让尽可能多的开发者快速上手；Claude 走的是"深度+控制力"路线——给 Agent 足够的能力去完成复杂任务。
行动建议：
- 如果你现在就要上手：OpenAI Agents SDK 的学习曲线更低，2 小时能跑通 demo
- 如果你要建长期系统：Claude Agent SDK 的 Session 日志和 MCP 生态更适合生产环境
- 如果你不确定：先用 OpenAI 的灵活性验证场景，再根据实际需求决定是否切换
补充一点：SDK 只是封装，不是编排框架。真正的架构决策不在"选哪个 SDK"，而在"你的 Agent 系统该长什么样"。