本文区分了 AI Agent 架构中的三个不同层级:Agent Harness、Agent Framework 和模型上下文协议 (MCP)。Agent Harness,例如 OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 的 Claude Code 中的 Harness,是负责管理整个 Agent 执行循环、状态、工具使用和权限的特定系统。Agent Framework,例如 LangGraph 和 OpenAI Agents SDK,提供用于组合 Agent 的基础库,包含模型客户端、工具抽象和图编排组件,但将策略决策留给开发者。模型上下文协议 (MCP) 由 Linux 基金会的 Agentic AI Foundation 管理,是一种线协议,用于规范 Agent Host 与其工具或资源之间的通信,而不管理执行循环或 Agent 状态。 AI
影响 阐明了 Agent 架构组件之间的区别,帮助开发者选择适合 Agent 开发的工具。
排序理由 本文是一篇分析性文章,比较和对比了 AI Agent 架构的不同层级,而不是发布新产品或研究突破。
- A2A
- Agent framework
- Agentic AI Foundation
- AGENTS .md
- Anthropic
- Claude Agent SDK
- Claude Code
- codex
- goose
- Harness.io
- langgraph
- Linux Foundation
- MCP
- Microsoft Agent Framework
- Model Context Protocol
- OpenAI
- OpenAI Agents SDK
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