1.6 与厂商 Agent SDK 的对比
本节你将学到
- Agentao 与 Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK、Strands 的区别
- 这几个方案各自在哪些情况下更合适
- 选型前要先回答的问题
现在已经有好几家厂商提供可嵌入自己程序的 agent 循环。选型时要问的不是"谁的功能更多"——它们大量重叠——而是哪一套取舍适合你的宿主。本页就最常决定选型的几点，把 Agentao 和其中三家做对比。
核对日期：2026-10-01
关于其他项目的事实均取自它们当天的官方文档和仓库（版本见来源）。这些项目发布频繁，依赖某个细节前请点开链接再确认。发现错误欢迎提 issue。
一览
| Agentao | Claude Agent SDK | OpenAI Agents SDK | Strands Agents（AWS） | |
|---|---|---|---|---|
| agent 循环运行在哪里 | 你的 Python 进程内 | SDK 以子进程方式启动的、随包附带的 Claude Code CLI 中 | 你的 Python 进程内 | 你的进程内 |
| 语言 | Python；其他语言通过 ACP 接入 | Python、TypeScript | Python（另有独立的 JS/TS SDK） | Python、TypeScript |
| 模型 | 任何兼容 OpenAI Chat Completions 的端点，外加原生 Anthropic Messages 与 OpenAI Responses 线路；运行时可切换供应商 | 仅 Claude——经 Anthropic API、Bedrock、Vertex AI 或 Microsoft Foundry；不支持路由到非 Claude 模型 | 原生支持 OpenAI；任何兼容 OpenAI 的端点；LiteLLM / Any-LLM 适配器在文档中标为尽力而为的 beta | 默认 Bedrock；另有 Anthropic、OpenAI、Gemini、Ollama、LiteLLM 等 |
| 默认发给厂商的数据 | 无——没有遥测 | 沿用 Claude Code 的默认：使用 Claude API 时用量指标发往 Anthropic（在 Bedrock / Vertex / Foundry 上默认关闭）；可关闭 | trace 发往 OpenAI 的 tracing 后端；可关闭或改投 | OpenTelemetry 导出需主动开启；Strands harness 未配置时完全不碰遥测 |
| 审计 / 可观测性 | 本地 JSONL 回放文件和进程内事件流；没有 OpenTelemetry | OpenTelemetry 导出（需开启）；客户端侧的费用估算 | 可插拔 processor 的 tracing，第三方集成很多 | OpenTelemetry |
| 权限 | 四种模式（read-only、workspace-write、full-access、plan）；allow / deny / ask 规则；由宿主逐次审批 | 六种模式；allow / deny / ask 规则；canUseTool 回调 | 按工具设 needs_approval，可暂停/恢复；输入、输出和工具 guardrail | 用 interrupt 做人工审批；Strands harness 另有需主动开启的"interventions"（默认不询问就执行工具） |
| Hooks | 八个 shell hook 事件；能读取为 Claude Code 编写的 hook 文件（逐项列举的子集） | Python SDK 十个事件，TypeScript 更多 | run 与 agent 生命周期回调 | 带类型的 hook 事件 |
| MCP | stdio、Streamable HTTP、SSE；URL 类 server 支持 OAuth 登录 | 进程内 server、stdio、HTTP、SSE | 托管 MCP、Streamable HTTP、SSE、stdio | 支持 |
| 沙箱 | macOS sandbox-exec，默认关闭 | Claude Code 的沙箱：macOS、Linux 和 WSL2，默认关闭 | sandbox agent，可在本地 Unix 或 Docker 上运行，也可用托管服务（E2B、Modal、Daytona 等） | 可插拔的沙箱后端（Docker、SSH、自定义） |
| ACP（agent ↔ 编辑器） | 内置：agentao --acp --stdio（另有 ACP 客户端） | 通过 Agent Client Protocol 项目发布的独立适配器 | 文档未提及 | 仅 TypeScript 的 strands CLI（--acp-server）；Python 包中没有 |
| 许可证 | MIT | MIT，使用受 Anthropic 商业条款约束 | MIT | Apache-2.0 |
四者都支持子代理，以及可保存、可恢复的会话。
Agentao 的不同之处
- 没有厂商的循环，也不经过厂商的数据通路。 循环是 Agentao 自己的代码，跑在你的进程里，只连你配置的端点，不发送任何遥测。Claude Agent SDK 运行的是 Claude Code 本身（一个独立的二进制）；OpenAI Agents SDK 默认把 trace 导出给 OpenAI，除非你关掉。
- 供应商中立是设计目标，不是加一层适配器。 三种线路协议都是原生实现，历史在三者之间保持同一格式，所以
/provider或宿主的一次调用就能在会话中途切换模型或厂商。 - 审计记录是你自己的文件。 每一轮都可以记录为
.agentao/replays/下的 JSONL；宿主还能拿到带类型的事件流（agentao.host）。不依赖任何托管的 tracing 后端。 - 一套运行时，三种形态。 同一个包既是 Python 库，也是
agentaoCLI 和 ACP server，所以非 Python 宿主或 ACP 编辑器驱动的，和 Python 宿主嵌入的是完全同一套东西（1.3 两种集成模式）。 - 中文支持。 中英双语文档，记忆召回会对中文分词（jieba）。
什么情况下别的选择更合适
- 只用 Claude，并且要和 Claude Code 的行为完全一致 → Claude Agent SDK 运行的就是同一个 agent，hook 事件更多，有文件 checkpoint，Claude Code 的沙箱除 macOS 外也支持 Linux。
- 需要托管沙箱，或想用 OpenAI 的 tracing 生态 → OpenAI Agents SDK 提供 Docker 和托管沙箱后端、多种会话存储和 tracing 集成。
- 在 AWS 上，或需要 OpenTelemetry、评测（evals）包、多 agent 模式（graph、swarm、A2A） → Strands 都有覆盖。
- 现在就需要 Linux 或容器沙箱，或者 OpenTelemetry → Agentao 目前还没有。
- 需要生态 → 厂商 SDK 的社区大得多；Agentao 是个小项目。
选型前先回答
针对你的宿主回答以下问题，再做选择：
- 提示词、代码和 trace 是否必须不经过除你所选模型端点之外的任何第三方服务？
- 是否会用到多家厂商的模型，或需要不改代码就能换厂商？
- 宿主是 Python 吗？还是需要进程边界（其他语言、编辑器）？
- 是否需要 Linux 上的系统级隔离？还是逐次审批加上你自己的进程隔离就够了？
如果 1–3 大多是"是"、4 是"审批就够"，Agentao 正是为这种场景设计的。否则，请从上面"别的选择更合适"一节开始看。
来源
核对日期：2026-10-01。