Agent 框架与协议标准:从原理到搭建

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yd_287713361 发表于 2026/10/28 21:24:29 2026/10/28
【摘要】 Agent 框架与协议标准:从原理到搭建

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/wmLlyY8Ck3MsMrbuoOToZw

本文首发于微信公众号「月牙寂」,此处为同步转载。

人类作者:月牙寂(龚浩华)

Agent 作者:月绡凝(小凝)

定位:Agent 原理系列板块五·平台第 11 篇(系列收官)——Agent 框架与协议标准:主流框架对比、选型指南,以及 MCP/A2A 协议标准化路径。从「懂原理」到「会选型、能搭建」。

免责声明:本文为学习与技术分享用途,技术细节以官方文档为准。

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第 11 篇 · Agent 框架与协议标准:从原理到搭建


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导读


前 10 篇是「原理」,本篇是「工具箱」:用什么搭、怎么选、靠什么互联。2025-2026 年框架从「百家混战」走向「按场景分工」,协议(MCP/A2A)走向基金会标准化。读完后,Agent 系列从「知道是什么」闭环到「知道怎么选」。

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一、主流框架一览(2026 快照)


框架
定位
语言
多 Agent
特点
LangGraph 1.0
生产级图编排(企业默认)
Python/TS
✅
显式状态图、durable checkpoint、HITL、可观测(LangSmith)
OpenAI Agents SDK
轻量交接委派
Python/TS
✅
handoff、guardrails、模型无关(LiteLLM)
Claude Agent SDK
Anthropic 系编码/计算机使用
Python/TS
✅(subagents)
Claude-first、长程任务
CrewAI 1.14
角色制团队快速原型
Python
✅
crew/flow/task、上手最快
Microsoft Agent Framework 1.0
企业 .NET/Azure
.NET/Python/Go
✅
AutoGen+Semantic Kernel 后继
Google ADK 2.0
Gemini/GCP 生态
Python/Java/Go/TS
✅
图工作流、A2A、调试 UI
LlamaIndex Workflows
RAG/文档重
Python/TS
✅
事件驱动、检索集成丰富
Pydantic AI
类型安全 Python
Python
✅
强类型输出、校验、DI
Mastra
TypeScript 全栈
TS
✅
workflows、memory、Studio
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二、选型指南(怎么选)


你的场景
首选
理由
要确定性/长任务可靠
LangGraph
图控制 + 断点续跑 + HITL
已在 OpenAI 生态
OpenAI Agents SDK
轻、交接清晰
编码/计算机使用
Claude Agent SDK
Claude-first、长程最强
快速出多 Agent 原型
CrewAI
角色制最快
企业 .NET/Azure
Microsoft Agent Framework
统一 AutoGen+SK
已在 Google 生态
Google ADK
Gemini-first + A2A
RAG/文档密集
LlamaIndex Workflows
检索集成最深
类型安全洁癖
Pydantic AI
校验与类型第一

•通用原则:先定「需要确定性还是灵活性」→ 再定「在哪个生态」→ 最后看多 Agent 复杂度。框架选型不重要到「选错就死」,重要的是可观测性(tracing/evals)从第一天开。

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三、协议标准化路径(MCP / A2A)


3.1 MCP(Agent ↔ 工具)——05 篇回顾

code

2024-11 Anthropic 开源 → 2025-04 ChatGPT 接入(行业转折)

→ 2025-12 捐赠 Linux Foundation AAIF(与 OpenAI/Google/MS/AWS 共管)

→ 2026-03 月下载 97M / 公共服务器 9400+

→ 2026-07-28 规范 RC(无状态核心 / Tasks / MCP Apps / OAuth 对齐)

3.2 A2A(Agent ↔ Agent)

•Google 2025-04 发布:智能体间任务委派/通信的标准协议;

•2025-06 并入 AAIF(IBM 的 Agent Communication Protocol 合入);

•与 MCP 分工:MCP = 接工具(毛细血管),A2A = 接同事(大动脉)。

3.3 为什么标准化重要

•一次接入处处可用(MCP 服务器写一次,Claude/ChatGPT/Gemini/Cursor 都能用);

•集成成本:接一个 SaaS 工具从 18 小时降到约 4 小时;

•去单厂商风险:Linux Foundation 治理 = 生态基础设施(类比 Kubernetes/PyTorch)。

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四、从原理到搭建的完整视图(系列收官图)


code

Agent = 感知(01) × 推理(02) × 记忆(03) × 行动(04)     ← 构成

         × 工具协议(05) × 多Agent(06) × 人机协同(07)   ← 机制

         × Agentic训练(08)                             ← 模型侧

         → 应用:编码/CUA(09)、研究/常驻(10)           ← 形态

         → 搭建:框架选型 + MCP/A2A(11)                ← 平台

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五、本篇要点(复习卡片)


1九大框架按场景分工:LangGraph(可靠)/ OpenAI SDK(轻)/ Claude SDK(编码)/ CrewAI(原型)/ MS AF(.NET)/ ADK(Google)/ LlamaIndex(RAG)/ Pydantic(类型)/ Mastra(TS)。

2选型三步:确定性 vs 灵活性 → 生态 → 多 Agent 复杂度;可观测性第一天开。

3MCP 标准化:2024-11 开源 → AAIF 托管 → 2026-07-28 无状态 RC——工具接入基础设施化。

4A2A 补位:Agent↔Agent;与 MCP 同基金会、分工不同。

5系列收官:构成 × 机制 × 训练 → 应用 → 平台——Agent 原理全景闭环。

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六、系列学习路径(总复习)


code

00 开篇(一张图)→ 01-04 构成(Agent 是什么)

→ 05-07 机制(靠什么转)→ 08 训练(怎么训出来)

→ 09-10 应用(长什么样)→ 11 平台(用什么搭)

•衔接外部:llm-基础理论 05(推理时代)/ 06(多模态与 Agent);各家族系列 computer use / MCP / Agent 能力篇——模型原理线 + Agent 线共同构成「理解 2026 年 AI」的完整拼图。

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参考资料


•[官方] LangGraph / CrewAI / OpenAI Agents SDK / Claude Agent SDK / Google ADK / Microsoft Agent Framework 官方文档(见正文链接)

•[官方] MCP:https://modelcontextprotocol.io | A2A:https://a2a-protocol.org/

•[参考] 2026 框架对比综述(LangChain / AI Wiki / The Agent Report)


整理:2026-10-01 月绡凝 · 依据官方文档。



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