多語言、多模態與垂直模型發揮智能體魔法。在《我已經對AI Agent智能體PTSD了》，AI頓悟湧現時詳述了AI Agent面臨的困境：儘管AI Agent智能體核心功能的開發，涉及大模型Embedding嵌入、RAG檢索增強生成、知識圖譜、向量資料庫等後訓練技術，要求極高，大部分缺乏資金資源等開發者難以企及。不過好的是，基於現有大模型成熟的模型內技術服務，通過多模型、多智能體編排提高使用者體驗、提供特定服務，已經顯現出龐大的市場空間。這是當下大模型巨頭們正在競爭的領域，且已隱現三分天下局勢！OpenAI、Google、Anthropic三家在模型內服務上各有千秋，更是在多模型多智能體編排服務上有著獨步天下的理解。其中：Anthropic堅定地服務開發者，作為OpenAI之後的AI創企第二極，力出一孔，在AI Coding程式設計領域受到廣泛追捧，其推出的MCP協議也是智能體領域的當紅炸子雞，更是受到Google狙擊。OpenAI作為Scaling Law規模效應的先行者，頻頻突破GenAI大模型能力的天花板，在核心精準率和幻覺率上斷崖式領先全行業，多語言能力和超級對齊是奠定其行業地位的集大成，已經預告過A-SWE令人心馳神往。Google作為當下大模型技術底層架構Transformer的創造者，雖然一度因為技術路線問題落後行業，但其手中龐大的算力資源助其在多模態上驚豔四座，未來多模態融合模型內能力，加上完善的雲服務和智能體開發服務，針對競爭對手的多方出擊圍堵，勢在必得。AI程式設計、多語言和多模態，三條核心技術路線優劣勢如何？三分天下，如何沉浮？AI頓悟湧現時使用當下火爆的Genspark智能體服務，製作了OpenAI、Google、Anthropic的AI Agent智能體服務全面對比分析。在人工智慧快速發展的今天，AI Agent智能體成為各大科技公司重點推進的方向。OpenAI、Google和Anthropic等領先AI企業正在積極開發和推出各自的智能體服務，特別是針對開發者的工具鏈和框架。本文將對這三家公司的AI Agent服務進行全面對比，幫助您更好地瞭解各自的特點、優勢及適用場景。一、OpenAI的AI Agent服務OpenAI在AI Agent領域的佈局主要圍繞以下幾個核心服務展開：1. Responses APIResponses API是OpenAI為建構智能體應用推出的新API，它結合了Chat Completions API的簡潔性和Assistants API的工具呼叫能力。AI頓悟湧現時批註：Responses API最大特點是向開發者一次性開放了OpenAI所有的模型內服務和內建工具，其核心是讓開發者完全基於OpenAI的技術開發智能體。核心特點：統一的基於項目的設計，更簡單的多型性直觀的流式事件處理簡化的SDK幫助器（如response.output_text）內建工具（網路搜尋、檔案搜尋、電腦使用）的無縫整合Responses API專為希望輕鬆將OpenAI模型和內建工具組合到應用中的開發者設計，無需處理整合多個API或外部供應商的複雜性。2. Agents SDKAgents SDK是OpenAI推出的開源框架，用於簡化多智能體工作流的協調。它是對之前實驗性SDK Swarm的重大改進。AI頓悟湧現時批註：既然是開源框架，就是衝著引入其他家模型做多模型編排服務的，也是讓其他大模型按照OpenAI的標準推大模型服務。主要功能：Agents：易於組態的LLM，具有清晰的指令和內建工具Handoffs：智能地在不同智能體之間轉移控制權Guardrails：可組態的安全檢查，用於輸入和輸出驗證Tracing & Observability：可視化智能體執行軌跡，以偵錯和最佳化性能Agents SDK支援包括Responses API和Chat Completions API，也相容其他提供Chat Completions風格API端點的模型提供商。3. OperatorOperator是OpenAI的首個實用AI Agent，能夠控制瀏覽器執行任務，由Computer-Using Agent (CUA)模型驅動。AI頓悟湧現時批註：Responses API已經內建了相關功能，Operator是OpenAI提供的初代開發者服務，對自家功能服務開放不足，已經開始被淘汰。關鍵能力：在WebArena基準測試中達到58.1%的成功率在WebVoyager基準測試中達到87%的成功率能夠執行網路搜尋、填寫表單、預訂旅行等任務內建安全保障機制，防止濫用和錯誤Operator目前作為研究預覽版提供給美國的Pro使用者，通過API提供的電腦使用工具也使開發者能夠建構類似的智能體應用。二、Anthropic的AI Agent服務Anthropic的AI Agent服務主要圍繞Claude系列模型展開，並通過其獨特的協議和工具為開發者提供服務：1. Model Context Protocol (MCP)MCP是一個開放協議，標準化了應用程式如何向LLM提供上下文。它就像AI應用程式的"USB-C連接埠"。AI頓悟湧現時批註：Anthropic心態更加開放，原因還是其資源有限，希望將更多領域開放給手握資料資源和技術能力的企業團隊，打造更精專更具成本優勢的大模型生態。主要特性：提供標準化方式連接AI模型與外部資料來源和工具實現AI應用與外部知識和服務的無縫訪問為AI和代理行為在跨項目和應用程式交換資料時設定了明確的開發方式已被OpenAI和Google等主要AI公司採納MCP的設計旨在解決與LLM互動中的根本問題和限制，為開發者提供一種統一的方式連接不同的資料來源。2. Claude CodeClaude Code是Anthropic推出的代理式編碼工具，直接在終端中運行，理解程式碼庫，並通過自然語言命令幫助使用者更快地編碼。核心功能：能夠理解整個程式碼庫的上下文通過自然語言命令執行日常編碼任務支援程式碼遷移、錯誤修復等開發任務與Claude 3.7 Sonnet模型整合，提供強大的推理能力Claude Code目前作為研究預覽版發佈，允許開發者將大型編碼任務直接委託給Claude。3. Computer Use (Beta)Anthropic也在開發電腦使用功能，允許Claude控制電腦執行任務，類似於OpenAI的Operator，但具有不同的設計理念和安全措施。特點：目前處於Beta階段專注於安全性和可控性與Claude模型深度整合三、Google的AI Agent服務Google的AI Agent服務主要集中在其雲平台和開源工具上：1. Agent Development Kit (ADK)ADK是Google的開源框架，簡化了建構代理和複雜多代理系統的過程。AI頓悟湧現時批註：出發點與OpenAI Agents SDK相似，服務更複雜和細緻。主要特性：靈活編排：使用工作流代理（Sequential、Parallel、Loop）定義可預測的管道，或利用LLM驅動的動態路由多代理架構：通過在層次結構中組合多個專業代理來建構模組化和可擴展的應用豐富的工具生態系統：預建工具（搜尋、程式碼執行）、自訂函數、第三方庫整合部署就緒：容器化部署、本地運行、使用Vertex AI Agent Engine擴展內建評估：系統評估代理性能，包括最終響應質量和逐步執行軌跡建構負責任的代理：實現負責任的AI模式和最佳實踐ADK設計為與Google生態系統和Gemini模型緊密整合，使得開發者能夠輕鬆開始建構簡單的代理，同時為更複雜的代理架構提供所需的控制和結構。2. Vertex AI Agent BuilderVertex AI Agent Builder是Google Cloud的產品，幫助企業將其流程轉化為多代理體驗。AI頓悟湧現時批註：《Google正在成為AI時代的蘋果》中有介紹，這一產品基於Google Cloud整合了大量AI開發服務，但整合體驗如何，尚需觀察。核心功能：設計代理和多代理工作流使用Agent Development Kit (ADK)建立複雜的多代理系統提供完全託管的執行階段，用於在生產環境中部署、管理和擴展代理評估、監控和跟蹤代理性能與Google Cloud現有技術堆疊的無縫整合Vertex AI Agent Builder旨在不干擾現有流程的情況下幫助企業建構AI代理，無論其AI旅程處於何階段或選擇了何種技術堆疊。3. Agent Development Protocol (A2A)A2A是Google新推出的開放協議，使開發者能夠建構可互操作的AI解決方案，促進不同AI代理之間的協作和資訊交換。AI頓悟湧現時批註：類似於Anthropic的MCP，現有文件看起來也更強大，Google甚至拉來50多家行業頭部企業站台支援，一心志在必得。四、三大公司AI Agent服務對比分析1. 技術架構對比2. 功能特性對比3. 應用場景對比OpenAI適合的場景：需要快速整合內建工具的應用對網路搜尋和電腦控制有強需求的場景需要高度可觀察性和跟蹤能力的企業級應用例如：客戶支援自動化、多步驟研究、內容生成Anthropic適合的場景：重視程式碼理解和生成的開發環境需要深度整合外部系統的場景對安全性和隱私有高要求的企業例如：軟體開發、程式碼遷移、技術文件查詢Google適合的場景：已經使用Google Cloud的企業需要複雜多代理系統的應用重視模組化和可擴展性的項目例如：多步驟業務流程自動化、企業知識管理五、各公司AI Agent服務的優缺點分析OpenAI優點：模型能力強大，特別是在電腦控制方面達到業界領先水平內建工具豐富，一站式體驗API設計簡潔，開發者友好文件完善，示例豐富缺點：定價相對較高（GPT-4o search每千次查詢30美元）對開發者的控制粒度較粗部分服務僅對特定使用者開放（如Operator僅對美國Pro使用者）對電腦控制的安全顧慮Anthropic優點：MCP協議開放、標準化，促進生態系統建設Claude Code在程式碼理解和生成方面表現優異對安全性和隱私的高度重視與Claude模型的深度整合缺點：產品線相對較窄，功能覆蓋不如競爭對手全面電腦控制功能仍在Beta階段開發者工具相對較新，生態系統正在建設中部分高級功能僅限於企業使用者Google優點：ADK完全開源，高度可定製多代理架構支援複雜場景與Google Cloud服務的深度整合內建評估功能便於測試和最佳化缺點：學習曲線較陡，對新開發者不夠友好文件相對分散，整合程度不足部分功能仍處於預覽階段對非Google Cloud使用者不夠友好六、發展趨勢與未來展望隨著AI Agent技術的快速發展，我們可以預見以下趨勢：多樣化的商業模式：從API計費到按功能訂閱，不同公司將探索適合其產品定位的商業模式標準化協議的興起：Anthropic的MCP和Google的A2A等協議將促進不同Agent之間的互操作性安全與隱私保障的增強：隨著Agent能力的增強，安全保障機制將得到進一步完善行業特化Agent的出現：針對金融、醫療、法律等特定行業的專業Agent將應運而生低程式碼/無程式碼建構工具：使非技術人員也能建構和部署AI Agent的工具將成為主流結論OpenAI、Google和Anthropic在AI Agent領域各具特色，適合不同的應用場景和開發需求。OpenAI以強大的模型能力和內建工具著稱，Anthropic憑藉開放協議和專業程式碼工具佔據獨特位置，而Google則通過完全開放原始碼的框架和雲服務整合提供全面解決方案。企業和開發者在選擇AI Agent服務時，應根據自身需求、技術堆疊和應用場景做出權衡。隨著技術的不斷髮展和競爭的加劇，我們有理由相信AI Agent將在未來幾年內實現更廣泛的應用和更深入的行業整合，為企業和使用者創造更大的價值。無論您選擇那種服務，AI Agent技術的蓬勃發展都將為軟體開發和自動化領域帶來革命性的變化，推動人工智慧從被動輔助工具向主動解決問題的智能體轉變。 (AI頓悟湧現時)