🧩 主流 Agent 框架实战
OpenAI Agents SDK
主流 Agent 框架实战专题：用 2 个核心问题讲清原理、取舍与落地。
一句话定位
LangGraph、Agents SDK、ADK、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex 等框架选型。 先比较控制流、状态、持久化、追踪、部署和生态，再比较 API 写法。
核心原理与问题解析
OpenAI Agents SDK 的核心抽象是什么？
Agent 配置指令、模型、工具、Handoff、Guardrail 和输出类型；Runner 管理循环与执行，Trace 记录运行，Session/Context 管理状态。
继续想： Agent as Tool 与 Handoff 区别？；什么时候直接用 Responses API？
OpenAI Responses API 与 Agents SDK 如何选择？
Responses API 适合自行掌控请求和工具循环；Agents SDK 提供更高层的 Runner、Handoff、Guardrail、Session 和 Trace。需要细粒度自研编排可直接用 API。
继续想： 二者能混用吗？；框架隐藏了哪些状态？
工程落地检查
- 用同一个小业务闭环做选型 PoC
- 业务状态与框架对象解耦
- 封装模型、工具和存储适配层
- 验证中断恢复、升级和迁移
- 锁版本并保留 Trace 级回归
常见误区
- 按热度或代码行数选框架
- 把框架 Demo 当生产架构
- 核心业务到处依赖框架私有类型
对应面试题
K04 OpenAI Agents SDK 的核心抽象是什么？ · K05 OpenAI Responses API 与 Agents SDK 如何选择？