# 热门 AI Agent 全景盘点(2025 – 2026)

> 本文基于公开网络检索整理,信息时点:2026 年 9 月。数据(star 数、融资、版本)随时变动,以官方最新口径为准。
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## 0. 为什么 Agent 这么火

AI Agent(智能体)与聊天机器人的本质区别是:**不仅会"想",还会"做"** —— 能自主规划任务、调用工具(浏览器/代码/API/桌面),一步步执行直到交付结果。

- **产品侧**:ChatGPT Agent、Manus、Claude Code、Cursor、Devin 等现象级产品把"替用户干活"变成了现实;
- **供给侧**:OpenAI、Google、微软、Anthropic 等巨头 2025 年全面押注,Agent 从概念走向工程标配;
- **运行时侧(2025–2026 新叙事)**:以 DeepSeek Harness、Hermes Agent、OpenClaw、OpenAI Codex 为代表的开源 **Agent Harness / 运行时**集中爆发——共识公式是 **Model + Harness = Agent**:模型负责思考,harness 负责文件、终端、工具、会话、沙箱与持续工作的"那一层";
- **基础设施侧**:MCP 与 A2A 两个开放协议被捐入 Linux 基金会旗下 Agentic AI Foundation(AAIF),工具连接与跨 Agent 协作走向标准化;
- 业内普遍将 **2025 年称为"AI Agent 元年"**,而 **2026 年被称为"个人 Agent 之年"**(以 OpenClaw、Hermes Agent 等自托管个人 Agent 走红为标志)。

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## 1. 一页速览

| 名称 | 厂商 | 类型 | 一句话定位 | 主要入口 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT Agent / Operator | OpenAI | 通用 Agent 产品 | 会操作浏览器/电脑的 ChatGPT | openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/ |
| Claude Code | Anthropic | 编码 Agent | 终端里的结对程序员 | anthropic.com/claude-code |
| Computer Use | Anthropic | 电脑操作 Agent | 让模型像人一样用电脑 | anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use |
| Devin | Cognition | 编码 Agent | 全自主的"AI 软件工程师" | devin.ai |
| Cursor | Anysphere | Agentic IDE | 最火的 AI 原生编辑器 | cursor.com |
| Manus | 蝴蝶效应/Monica | 通用 Agent 产品 | "全球首款通用 Agent",一夜刷屏 | manus.im |
| Project Mariner / Gemini Agent | Google DeepMind | 网页 Agent | 藏在 Chrome 里的网页智能体 | deepmind.google |
| GitHub Copilot Coding Agent | Microsoft / GitHub | 编码 Agent | issue 到 PR 的企业级编码 Agent | github.com/features/copilot |
| OpenAI Codex | OpenAI | Agent Harness | 开源 CLI + Codex Cloud 的编码 Agent 全家桶 | github.com/openai/codex |
| Gemini CLI | Google | Agent Harness | Google 官方开源终端 Agent | github.com/google-gemini/gemini-cli |
| Claude Agent SDK | Anthropic | Agent Harness | 把 Claude Code 能力变成可编程 SDK | code.claude.com/docs/en/agent-sdk/overview |
| DeepSeek Harness (dsh) | DeepSeek | Agent Harness | "Everything is a Plugin" 的开源 Agent 运行时 | github.com/deepseek-ai/deepseek-harness |
| Hermes Agent | Nous Research | Agent Harness | 多端同核的开源通用 Agent 框架 | github.com/NousResearch/hermes-agent |
| OpenClaw | OpenClaw / 社区 | Agent Harness | 2026 现象级自托管个人 Agent | github.com/openclaw/openclaw |
| OpenAI Agents SDK | OpenAI | 开源框架 | 官方多 Agent 工作流 SDK | github.com/openai/openai-agents-python |
| Google ADK | Google | 开源框架 | Code-first、多语言 Agent 开发套件 | github.com/google/adk-python |
| LangChain / LangGraph / Deep Agents | LangChain | 开源框架 | 生态最全的 LLM/Agent 技术栈 | langchain.com |
| AutoGen | Microsoft | 开源框架 | 多智能体对话范式开创者 | github.com/microsoft/autogen |
| Semantic Kernel | Microsoft | 开源框架 | 企业级生成式 AI/Agent SDK | github.com/microsoft/semantic-kernel |
| CrewAI | CrewAI Inc. | 开源框架 | 角色扮演式多 Agent 协作 | crewai.com |
| smolagents | Hugging Face | 开源框架 | 极简,"让 Agent 用代码思考" | huggingface.co/docs/smolagents |
| LlamaIndex | LlamaIndex | 开源框架 | RAG 与知识工程起家的 Agent 框架 | llamaindex.ai |
| Dify | LangGenius | Agent 平台 | LLMOps/Agent 应用平台,可私有化 | dify.ai |
| Coze(扣子)/coze-studio | 字节跳动 | Agent 平台 | 零代码 Agent 搭建,现已开源 | coze.com |
| n8n | n8n GmbH | 编排平台 | 自动化"瑞士军刀",400+ 集成 | n8n.io |
| MCP | Anthropic → AAIF | 开放协议 | Agent 连接工具/数据的统一标准 | modelcontextprotocol.io |
| A2A | Google → AAIF | 开放协议 | Agent 与 Agent 之间的通信协议 | a2a-protocol.org |

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## 2. 现象级 Agent 产品

### 2.1 ChatGPT Agent / Operator(OpenAI)
- **定位**:从"会聊天"到"替你操作电脑/浏览器"的通用入口。
- **要点**:2025-01 发布 Operator(基于 CUA 模型,看屏幕截图点击/输入/滚动);2025-07 将 Operator 与 Deep Research 等能力整合进 ChatGPT,成为内置的 **agent mode**;此后 Agent 功能逐步向免费与 Plus 用户开放。深度的"研究 + 行动"一体化能力是其主要卖点。
- **链接**:
  - 官方公告(ChatGPT agent):https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/
  - Operator 发布:https://openai.com/index/introducing-operator/
  - Deep Research:https://openai.com/index/introducing-deep-research/

### 2.2 Claude Code + Computer Use(Anthropic)
- **定位**:终端里可深度结对编程的 Agent + 会"用电脑"的 Claude。
- **要点**:2024-10 Anthropic 发布 **computer use**,首次让模型像人一样看屏幕、移动光标、点击与输入;2025-02 推出 **Claude Code**,可在终端中读/改代码、执行命令、跨多文件完成长链路任务,并支持子代理与 200K 级上下文。后期并入 Pro/Max 订阅,开发者采用率在编码 Agent 中领先,并被大量接入 MCP 工具生态。2025 年其底层能力进一步封装为 **Claude Agent SDK**(见 3.5),Anthropic 官方表示 Claude Code 背后的 harness 已支撑其内部绝大多数 agent loop。
- **链接**:
  - 产品页:https://www.anthropic.com/claude-code
  - Computer use 公告:https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use
  - GitHub(公告与议题):https://github.com/anthropics/claude-code

### 2.3 Devin(Cognition)
- **定位**:全自主的"AI 软件工程师",任务级交付。
- **要点**:2024-03 发布,被主流媒体称为首个自主 AI 程序员——给它一个任务,它自己规划、写代码、跑测试并最终提交 PR。2025 年迭代至 Devin 2.0 及自研 Cheetah 模型,主打长时程任务的稳定性与全程可审计,面向研发团队做异步委托。
- **链接**:
  - 官网:https://devin.ai
  - Cognition:https://cognition.ai
  - 介绍博客:https://cognition.ai/blog/introducing-devin

### 2.4 Cursor(Anysphere)
- **定位**:全球热度最高的 AI 原生编辑器(Agentic IDE)。
- **要点**:从 Tab 补全进化到 Composer/Agent 模式,可自主在多文件范围内规划、修改与运行代码,支持 Claude/GPT/Gemini 多模型切换;拥有庞大的规则/配置与插件生态。2025 年完成大额融资、估值一度逼近 300 亿美元,是"AI 编程赛道"的旗帜产品。
- **链接**:
  - 官网:https://cursor.com
  - 文档:https://docs.cursor.com

### 2.5 Manus(蝴蝶效应 / Monica)
- **定位**:引爆中文互联网的"全球首款通用 Agent"。
- **要点**:2025-03-06 发布即刷屏,内测邀请码一度被炒至数万元;核心体验是"给目标即可"——自动拆解任务并操作浏览器、虚拟机与代码完成简历筛选、房产/股票研究等复杂工作,官方称其在 GAIA 基准上达到当时 SOTA(基础任务准确率 86.5%)。2025-06 公司总部迁至新加坡;2026 年历经外资收购被监管叫停的风波后,于 8 月宣布恢复独立运营。随后社区出现 OpenManus 等开源复刻项目,进一步点燃全球对 Agent 的关注。
- **链接**:
  - 官网:https://manus.im
  - 官方发布视频:https://www.youtube.com/watch?v=K27diMbCsuw
  - 维基百科条目:https://zh.wikipedia.org/wiki/Manus
  - 社区开源复刻 OpenManus:https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

### 2.6 Project Mariner / Gemini Agent(Google DeepMind)
- **定位**:Google 的网页 Agent 先锋,浏览器里的"数字助理"。
- **要点**:2024-12 随 Gemini 2.0 发布,以 Chrome 扩展形式观察并操作网页;2025 年起演化为 Gemini 生态的通用 Agent 能力(结合 Gemini 2.5 与后续模型),并与 ADK、Agent Engine、A2A 协议共同组成 Google 的 Agent 全家桶。
- **链接**:
  - 官方博客:https://deepmind.google/discover/blog/project-mariner-googles-ai-powered-agent-assistant-for-the-web/
  - Gemini 官网:https://gemini.google.com

### 2.7 GitHub Copilot Coding Agent(Microsoft / GitHub)
- **定位**:从"自动补全"进化为覆盖 IDE、CLI 与云端的编码 Agent 平台。
- **要点**:2025-09 起 **Copilot Coding Agent** 全面可用:认领一个 GitHub issue,即可在隔离环境里自主分析代码库、实现修改并开出可审查的 Draft PR;2026 年计费迁移到"GitHub AI Credits"。对 GitHub 企业用户而言,这是普及度最高的 Agent 入口之一。
- **链接**:
  - 官网:https://github.com/features/copilot
  - 文档:https://docs.github.com/copilot

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## 3. Agent Harness / 运行时(2025–2026 新叙事)

**一句话背景**:2025–2026 年 Agent 的关键词从"框架"转向 **Harness(运行时)**——即模型之外的那一层:文件系统、终端、工具、会话记忆、沙箱、权限与 agent loop。DeepSeek 的官方公式 **Model + Harness = Agent** 是对这一趋势最简洁的概括:模型只负责"想",harness 负责"看、碰、跑、记得"。这一层正在快速开源化与产品化。

### 3.1 DeepSeek Harness(dsh,DeepSeek AI)
- **定位**:DeepSeek 官方开源 Agent 运行时,直接对标 Claude Code / OpenAI Codex。
- **要点**:2026-08-13 以 v0.1 Developer Preview 开源(MIT);核心设计 **"Everything is a Plugin"**:模型、工具、技能、会话、沙箱、存储,乃至 agent loop 与 UI 全部是挂载在 Cordis 上下文上的可插拔插件,没有特权核心;内置本地 Web UI(`npx @deepseek-ai/dsh web` → http://127.0.0.1:3080)与 headless 模式;兼容 Anthropic 风格 SKILL.md;发布两天 GitHub star 即破 10 万。注意:**Developer Preview,API 会变**。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

### 3.2 Hermes Agent(Nous Research)
- **定位**:开源、模型无关的通用 AI Agent 框架/运行时,**多端同核**。
- **要点**:同一 Agent 核心同时驱动 CLI、原生桌面 App、Web Dashboard、IDE(通过 ACP)以及 Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal/Matrix/Teams/邮件等十余个消息渠道(且渠道上是完整工具访问,不只是聊天);特色能力:自改进式 **skills**(把流程沉淀成技能)、跨会话持久记忆、多 Profile 隔离、cron 定时任务、MCP/插件/皮肤可扩展;支持 20+ 模型提供商(OpenRouter/Anthropic/OpenAI/Google/DeepSeek/xAI/本地模型等),可在工作流中途热切换模型;覆盖 Windows/macOS/Linux/WSL。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/NousResearch/hermes-agent
  - 官方文档:https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
  - 一键安装:https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh

### 3.3 OpenClaw
- **定位**:2026 年现象级开源"个人 Agent",消息软件即界面,自托管 24×7 运行。
- **要点**:由 Peter Steinberger 开发(原名 Clawdbot,因商标争议先后更名 Moltbot → 2026-02-02 定名 OpenClaw);MIT + TypeScript/Node.js;跑在你自己的设备上,通过 WhatsApp/Telegram/Discord/Slack/Signal/iMessage/微信/飞书等 50+ 渠道与你对话并执行真实任务(清收件箱、发邮件、管理日历、浏览器控制、自动化与编码);技能系统采用 **SKILL.md** 标准 + ClawHub 插件注册表。是 GitHub 历史上增长最快的仓库之一(2026 年数月内 star 从 0 冲到 30 万+,一度超越 React 成为最热门活跃项目)。作者 2026-02 加入 OpenAI 负责 Personal Agents 部门,项目转入独立开源基金会治理。**注意**:大权限自托管项目,社区多次警告其安全风险,不适合无命令行经验的用户裸跑。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/openclaw/openclaw
  - 文档:https://docs.openclaw.ai
  - 维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw

### 3.4 OpenAI Codex
- **定位**:OpenAI 的 Agentic 编码全家桶:开源 CLI + Codex Cloud + IDE 扩展 + ChatGPT 集成。
- **要点**:2025 年开源终端 CLI(Apache-2.0,Rust 实现,本地运行、可接 MCP);**Codex Cloud** 在隔离云端沙箱里异步并行跑任务、自动产出 PR(吞吐显著高于同类);另有 IDE 扩展与 ChatGPT 内的 Codex agent 体验。2026-04 起转为 token 计费。是 Claude Code 最直接的竞争对手,也是 2026 年最活跃的终端 Agent 之一(仓库 star 已达十万量级)。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/openai/codex
  - 发布公告:https://openai.com/index/introducing-codex/

### 3.5 Claude Agent SDK(Anthropic)
- **定位**:把 Claude Code 的 harness 能力封装成可编程 SDK,用来构建你自己的 Agent。
- **要点**:由 Claude Code SDK 更名而来(Python 与 TypeScript 双版本);程序化创建具备代码库理解、文件编辑、命令执行能力的自主 Agent;内置 subagents(上下文隔离/并行)、会话 fork、MCP 工具连接;Anthropic 用它构建内部邮件/研究等各类 Agent。是"复用顶级编码 Agent 基建"的官方路径。
- **链接**:
  - GitHub(Python):https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-python
  - GitHub(TypeScript):https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-typescript
  - 文档:https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/overview
  - 官方博客:https://claude.com/blog/building-agents-with-the-claude-agent-sdk

### 3.6 Gemini CLI(Google)
- **定位**:Google 官方开源的终端 Agent,Agentic 生态的直接入口。
- **要点**:Apache-2.0,由 Gemini 驱动;可在本地仓库读改代码、执行命令,也可用于网页研究等任务;与 Gemini API 免费额度打通,是个人开发者低成本体验前沿模型 agent 的热门选择。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/google-gemini/gemini-cli

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## 4. 开源 Agent 框架与 SDK

### 4.1 OpenAI Agents SDK
- **定位**:OpenAI 官方的轻量多 Agent 工作流框架。
- **要点**:提供 Agent、Handoffs(任务交接)、Guardrails(护栏)、Sessions、内置 Tracing 等原语;模型无关,兼容 100+ LLM;另有 JavaScript/TypeScript 版本。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/openai/openai-agents-python
  - 文档:https://openai.github.io/openai-agents-python/
  - JS/TS 版:https://github.com/openai/openai-agents-js

### 4.2 Google Agent Development Kit(ADK)
- **定位**:Google 官方 Code-first、多语言的 Agent 开发套件。
- **要点**:以 Agent + Workflow 为两大抽象,支持子 Agent、代码执行、Google 搜索、Computer use 等工具;自带 `adk eval` 评测与 Web 开发 UI;提供 Python/JS/Go/Java/Kotlin 多语言实现,与 Gemini API、Vertex AI 深度整合。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/google/adk-python
  - 文档:https://google.github.io/adk-docs/
  - 社区扩展:https://github.com/google/adk-python-community

### 4.3 LangChain / LangGraph / Deep Agents(LangChain 系)
- **定位**:LLM 应用生态最全的技术栈。
- **要点**:LangChain 提供组件库与 `create_agent` 轻量 Agent;LangGraph 用图结构编排**有状态**的多步/多 Agent 工作流(持久化、checkpoint、人在回路);Deep Agents(2025-07 开源)是"开箱即用"的 Agent 运行时,内置文件系统、子代理、上下文压缩、持久记忆与 Skills,并配套 LangSmith 做可观测与评测。
- **链接**:
  - 官网:https://www.langchain.com
  - LangChain GitHub:https://github.com/langchain-ai/langchain
  - LangGraph GitHub:https://github.com/langchain-ai/langgraph
  - Deep Agents GitHub:https://github.com/langchain-ai/deepagents

### 4.4 AutoGen(Microsoft)
- **定位**:多智能体对话范式的开创者。
- **要点**:由微软研究院发起(论文见文末),让多个专用 Agent 通过对话/事件协作完成任务;v0.4 起采用事件驱动 Core 运行时,并提供 AgentChat 高层 API 与 AutoGen Studio 低代码界面。2025 年微软进一步推出新一代 **Microsoft Agent Framework**,整合 AutoGen 与 Semantic Kernel 的 Agent 能力。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/microsoft/autogen
  - 文档:https://microsoft.github.io/autogen/
  - Microsoft Agent Framework:https://github.com/microsoft/agent-framework

### 4.5 Semantic Kernel(Microsoft)
- **定位**:面向企业的生成式 AI / Agent SDK。
- **要点**:支持 C#/Python/Java,强调工程化(插件、记忆、规划、可观测)与既有企业代码/流程的融合;Agent Framework 提供群聊式多 Agent 编排。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/microsoft/semantic-kernel
  - 微软文档:https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/

### 4.6 CrewAI
- **定位**:角色扮演式多 Agent 协作框架,上手极快。
- **要点**:以 Crews(角色化 Agent 团队)与 Flows(事件驱动工作流)为核心,兼顾自主协作与精确控制;支持 MCP/A2A、结构化输出、checkpoint;社区认证开发者超 10 万,是生产级 Agent 自动化的热门选择。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/crewaiinc/crewai
  - 官网:https://www.crewai.com
  - 学习社区:https://learn.crewai.com

### 4.7 smolagents(Hugging Face)
- **定位**:极简 Agent 库,"让 Agent 用代码思考"。
- **要点**:核心代码不足 1000 行;`CodeAgent` 让模型直接写 Python 代码作为动作,相比传统 JSON 式工具调用可少约 30% 步骤并取得更高基准成绩;模型无关、模态无关,支持 MCP 工具与沙箱执行(E2B/Docker/Modal)。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/huggingface/smolagents
  - 文档:https://huggingface.co/docs/smolagents
  - 官方博客:https://huggingface.co/blog/smolagents

### 4.8 LlamaIndex
- **定位**:以数据/知识工程见长的 Agent 框架。
- **要点**:从 RAG 起家,提供解析、索引、检索等数据管道;Workflows 采用事件驱动模型编排单/多 Agent,适合知识库密集、文档密集型业务。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/run-llama/llama_index
  - 官网:https://www.llamaindex.ai
  - 文档:https://docs.llamaindex.ai

### 4.9 Pydantic AI
- **定位**:类型安全的 Agent 框架(Python)。
- **要点**:由 Pydantic 团队打造,把结构化输入/输出校验、类型与 LLM Agent 结合,产出可靠、可测试的 Agent 应用。
- **链接**:
  - GitHub:https://github.com/pydantic/pydantic-ai
  - 文档:https://ai.pydantic.dev

### 4.10 社区开源爆款
- **AutoGPT**:首个现象级自主 Agent(2023),定义"给自己设定目标并自动执行";GitHub:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
- **MetaGPT**:多角色"AI 软件公司",按 SOP 让产品经理/架构师/工程师协作产出;GitHub:https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT
- **browser-use**:让 LLM 直接驱动真实浏览器的开源利器,支持网页自动化操作(比价、填表、爬取等);GitHub:https://github.com/browser-use/browser-use
- **OpenManus**:Manus 的社区开源复刻,一夜之间冲到数万 star;GitHub:https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
- 更多可关注:Cline、Aider、OpenCode、xAI Grok Build、Claw Code(Claude Code 的社区开源实现)等 2025–2026 编码 Agent。

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## 5. Agent 开发与编排平台

### 5.1 Dify(LangGenius,中国)
- **要点**:开源的 LLMOps/Agent 应用平台:可视化编排工作流与 Agent(支持 Agent 节点、多 Agent)、知识库管道、插件市场(含 MCP 集成);可云端使用或私有化部署,适合企业快速落地。
- **链接**:官网 https://dify.ai/zh · GitHub https://github.com/langgenius/dify · 文档 https://docs.dify.ai

### 5.2 Coze / 扣子(字节跳动)
- **要点**:零代码/低代码搭建 Agent 与 AI 应用,并发布到飞书、微信等渠道;2025 年将核心产品 **Coze Studio(开发平台)与 Coze Loop(罗盘编排)** 以 Apache-2.0 全面开源。
- **链接**:国际版 https://www.coze.com · 国内版 https://www.coze.cn · Coze Studio GitHub https://github.com/coze-dev/coze-studio

### 5.3 n8n
- **要点**:开源自动化工作流平台,支持 400+ 应用集成与 AI Agent/LLM 节点,可自托管;被开发者称为"自动化领域的瑞士军刀",常用于把 Agent 接入企业业务流程。
- **链接**:官网 https://n8n.io · GitHub https://github.com/n8n-io/n8n

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## 6. 互操作协议与标准

### 6.1 MCP(Model Context Protocol)
- **定位**:连接 AI Agent 与工具/数据的"USB-C 接口"。
- **要点**:Anthropic 于 2024-11 发起并开源,以 JSON-RPC 2.0 定义客户端-服务器双向连接;此后被 OpenAI(ChatGPT、Agents SDK)、Google(Gemini)、Microsoft(Copilot)等全线采用,Cursor、VS Code、Claude 桌面端等产品原生支持;官方注册表服务器数量 2025 年底已超 1 万个、月 SDK 下载超 9700 万(官方口径)。**2025-12 Anthropic 将其捐入 Linux 基金会旗下 Agentic AI Foundation(AAIF)**,消除单一厂商风险。
- **链接**:
  - 官方网站/规范:https://modelcontextprotocol.io
  - GitHub 组织:https://github.com/modelcontextprotocol
  - 发布公告(Anthropic):https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
  - 工程实践(Anthropic):https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp

### 6.2 A2A(Agent2Agent)
- **定位**:Agent 与 Agent 之间的通信与协作协议。
- **要点**:Google 于 2025-04(Cloud Next)发布,首批获得 50+ 合作伙伴支持;定义 Agent Card、任务委派、协作流等机制,解决"跨厂商 Agent 如何互相对话、交接任务"的问题,与 MCP 互补(MCP 管"Agent 连工具",A2A 管"Agent 连 Agent"),同样交由 Linux 基金会 AAIF 治理。
- **链接**:
  - 官方网站:https://a2a-protocol.org
  - GitHub:https://github.com/google/A2A
  - 发布博客(Google):https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

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## 7. 重要博客 / 论文 / 报道

### 官方与深度技术文章
| 主题 | 出处 | 链接 |
|---|---|---|
| Building effective agents(经典入门,必读) | Anthropic | https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents |
| 引入 MCP 协议 | Anthropic | https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol |
| 用 MCP 做代码执行、构建更高效的 Agent | Anthropic | https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp |
| Building agents with the Claude Agent SDK | Anthropic | https://claude.com/blog/building-agents-with-the-claude-agent-sdk |
| A harness for every task:dynamic workflows in Claude Code | Anthropic | https://claude.com/blog/a-harness-for-every-task-dynamic-workflows-in-claude-code |
| Introducing ChatGPT agent | OpenAI | https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/ |
| AutoGen:Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation(论文) | Microsoft/arXiv | https://arxiv.org/abs/2308.08155 |
| GAIA:A Benchmark for General AI Assistants(论文,Manus 等以此自证) | arXiv | https://arxiv.org/abs/2311.12983 |
| smolagents 官方博客 | Hugging Face | https://huggingface.co/blog/smolagents |
| Project Mariner 官方博客 | Google DeepMind | https://deepmind.google/discover/blog/project-mariner-googles-ai-powered-agent-assistant-for-the-web/ |

### 中文报道与解读(节选)
- 科技日报《又一款中国现象级 AI 产品刷屏!Manus 什么来头?》:https://www.stdaily.com/web/gdxw/2025-03/07/content_306569.html
- 21 经济网《从思考,到行动:由 Manus 爆火谈 AI Agent》:https://www.21jingji.com/article/20250318/herald/223f1d21f387006cdfc9cd78c5e2d152.html

### 参考条目(第三方百科)
- OpenClaw(维基百科):https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw

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## 8. 小结:怎么选

- **想直接用**:通用任务选 ChatGPT Agent / Manus 类产品;写代码选 Claude Code / Cursor / Devin / Copilot Coding Agent;
- **想用开源编码 Agent / Harness**:终端与云端异步选 OpenAI Codex;想免费/前沿模型选 Gemini CLI;想要"全插件可换"的自家运行时看 DeepSeek Harness(dsh);想把 Claude Code 能力嵌进自己的产品用 Claude Agent SDK;
- **想自己搭个人 Agent / 多平台助手**:自托管首选 Hermes Agent(桌面/CLI/消息平台多端同核、模型无关)与 OpenClaw(消息即界面);二者都支持 SKILL.md 技能体系;
- **想自己开发框架层**:轻量起步看 OpenAI Agents SDK、smolagents、Pydantic AI;复杂编排看 LangGraph、CrewAI、AutoGen / Microsoft Agent Framework;深度绑定云厂商选 Google ADK(Gemini/Vertex);
- **企业落地**:考虑 Semantic Kernel(微软栈)、Dify / Coze(私有化与低代码)、n8n(流程自动化);
- **紧跟标准**:关注 MCP 与 A2A 的演进,新项目优先按协议接入工具,避免被单一厂商锁定。

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