Claude Managed Agents vs OpenAI Agents SDK：多智能体编排方案对比（2026）

2026 年构建多智能体系统，有两条主流路线：Anthropic 的 Claude Managed Agents——一个托管运行时，由 Anthropic 管理 agent 循环、沙箱和工具执行；以及 OpenAI 的 Agents SDK——一个开源、代码优先的框架，由你掌控编排循环，可按需接入云端沙箱。

我们深入对比了两者的实际差异。本文涵盖架构、多智能体协调、沙箱、定价、治理和选型建议——还有如何通过跨平台路由 agent 子调用来兼得两者优势。

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。最小实践面是POST /v1/chat/completions 带 messages、model， 并返回 OpenAI 形式的流式响应。

来源：Claude Managed Agents Overview (Anthropic Docs)，检索于 2026-07-07；Claude Managed Agents Multi-Agent Sessions (Anthropic Docs)，检索于 2026-07-07；Anthropic Managed Agents Engineering Blog，检索于 2026-07-07；OpenAI Agents SDK Guide，检索于 2026-07-07；OpenAI Agents SDK GitHub，检索于 2026-07-07；OpenAI New Tools for Building Agents，检索于 2026-07-07；Anthropic Pricing，检索于 2026-07-07；OpenAI API Pricing，检索于 2026-07-07。

速览——Claude Managed Agents vs OpenAI Agents SDK

核心区别： Claude Managed Agents 是一个平台——你通过 API 定义 agent，Anthropic 来运行它。OpenAI Agents SDK 是一个库——你把它嵌入代码，自己掌控运行时。这个根本的架构差异决定了后续所有区别。

架构：托管运行时 vs 代码优先 SDK

Claude Managed Agents——Anthropic 托管运行

Claude Managed Agents 提供完全托管的 harness。你定义一个 Agent（模型、system prompt、工具、MCP 服务器），配置一个 Environment（云沙箱或自托管），启动一个 Session，然后通过 server-sent events (SSE) 交换 Events。Anthropic 负责 agent 循环、工具执行、prompt 缓存、上下文压缩和沙箱生命周期。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 创建 agent 定义（可跨 session 复用）
agent = client.beta.agents.create(
    name="Code Reviewer",
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    system="你负责审查代码中的安全漏洞并提出修复建议。",
    tools=[{"type": "text_editor_20250429"}],
)

# 启动 session——Anthropic 管理运行时
session = client.beta.agents.sessions.create(agent_id=agent.id)

# 发送任务并流式获取结果
for event in client.beta.agents.sessions.turn_stream(
    session_id=session.id,
    messages=[{"role": "user", "content": "审查 auth 模块的 SQL 注入风险。"}],
):
    if event.type == "content_block_delta":
        print(event.delta.text, end="")

核心优势：零基础设施管理。不用写 agent 循环、不用搭沙箱、不用实现工具执行。代价是对运行时行为的控制更少，且与 Anthropic 基础设施绑定。

OpenAI Agents SDK——你来运行

OpenAI Agents SDK 是一个开源 Python/TypeScript 库（MIT 许可证），嵌入到你的应用中。你定义 agent 的指令、工具和 handoff 规则，SDK 的 Runner 在本地执行 agent 循环：

from agents import Agent, Runner

code_reviewer = Agent(
    name="Code Reviewer",
    instructions="你负责审查代码中的安全漏洞并提出修复建议。",
    model="gpt-4.1",
)

# 你在自己的进程中运行 agent 循环
result = await Runner.run(code_reviewer, "审查 auth 模块的 SQL 注入风险。")
print(result.final_output)

SDK 设计上是模型无关的——可以对接任何 OpenAI 兼容的 provider。你掌控运行时、状态存储和部署。如果需要沙箱化执行，可以按需接入 OpenAI 的托管 Sandbox（基于容器的环境，支持文件系统、shell 和包管理）。

多智能体编排

这是两个平台差异最大的地方。

Claude Managed Agents：Coordinator 模式

Anthropic 使用 coordinator + delegate 模型。你定义一个 coordinator agent，为它指定一组可调用的 delegate agent。每个 delegate 运行在自己的 session thread 中，上下文隔离，但所有 agent 共享同一沙箱文件系统和 vault 凭据。

# 创建专家 agent
reviewer = client.beta.agents.create(
    name="Security Reviewer",
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    system="你负责审查代码的安全漏洞。",
    tools=[{"type": "text_editor_20250429"}],
)

test_writer = client.beta.agents.create(
    name="Test Writer",
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    system="你负责编写全面的测试套件。",
    tools=[{"type": "text_editor_20250429"}],
)

# 创建 coordinator，委派工作给专家
coordinator = client.beta.agents.create(
    name="Engineering Lead",
    model="claude-opus-4-8",
    system="协调工程工作。将代码审查和测试编写委派给专家。",
    tools=[{"type": "agent_toolset_20260401"}],
    multiagent={
        "type": "coordinator",
        "agents": [
            {"type": "agent", "id": reviewer.id},
            {"type": "agent", "id": test_writer.id},
        ],
    },
)

线程是持久的——coordinator 可以向 delegate 发送后续消息，delegate 会保留之前的上下文。这使 Claude Managed Agents 特别适合需要迭代的复杂、长时间运行的编排。

支持的模式： 并行化（扇出独立子任务）、专业化（领域聚焦的 agent）、升级（对困难子问题咨询更强模型）。

OpenAI Agents SDK：Handoffs 和 Agents-as-Tools

OpenAI Agents SDK 提供两种多智能体模式：

Handoffs 将对话所有权从一个 agent 转移到另一个。转移后，接收方 agent 拥有回复权，原 agent 退出：

from agents import Agent, handoff

security_agent = Agent(
    name="Security Specialist",
    instructions="你处理安全相关的代码审查。",
)

test_agent = Agent(
    name="Test Specialist",
    instructions="你编写测试套件。",
)

lead = Agent(
    name="Engineering Lead",
    instructions="将安全审查和测试编写路由到合适的专家。",
    handoffs=[
        handoff(security_agent, description="交接安全审查任务"),
        handoff(test_agent, description="交接测试编写任务"),
    ],
)

Agents-as-tools 让管理者 agent 像调用函数一样调用其他 agent——管理者保留控制权并综合结果：

from agents import Agent

researcher = Agent(
    name="Researcher",
    instructions="你深入研究技术主题。",
)

writer = Agent(
    name="Writer",
    instructions="你撰写清晰的技术文档。",
)

manager = Agent(
    name="Manager",
    instructions="协调研究和写作。使用 agent 作为工具。",
    tools=[researcher.as_tool(), writer.as_tool()],
)

这两种模式都是代码级抽象——可以混合、扩展或替换。SDK 的 Runner 处理 agent 循环、在 handoff 后切换 agent，并在运行完成或暂停等待审批时停止。

沙箱与执行环境

Claude Managed Agents 默认包含沙箱——每个 session 都在隔离环境中运行。自托管沙箱选项对数据驻留合规场景特别有价值。

OpenAI 的 Sandbox 是可选的，基于容器。你通过 Manifest 定义自定义环境（包、挂载、provider 链接）。Sandbox agent 仍然是普通的 Agent 对象——API 表面不变。

定价对比

成本结构不同，因为一个是托管平台，一个是库：

成本示例——1 小时 agentic 编程会话（每轮 50K 输入 + 20K 输出 token，10 轮）：

• Claude Managed Agents (Sonnet 4)： ~$0.08 运行时 + ~$4.50 token ≈ $4.58
• OpenAI Agents SDK (GPT-4.1) + Sandbox： ~$0.03 沙箱 + ~$2.60 token ≈ $2.63
• Claude Managed Agents (Opus 4.8)： ~$0.08 运行时 + ~$27.50 token ≈ $27.58

注意： 以上为粗略估算。实际费用因 prompt 缓存（两个平台都支持）、上下文压缩、thinking token 和多智能体开销而异。$0.08/session-hour 的 Managed Agents 运行时费用相比 token 费用很低——运行时费用很少是成本瓶颈。

治理：安全、护栏和审批流程

两个平台都提供人工监督机制，但方式不同。Claude Managed Agents 使用事件驱动模型，你可以在执行过程中发送引导事件或中断 agent。OpenAI Agents SDK 提供显式的 guardrail agent 验证输入/输出，以及可恢复的审批流程，暂停执行直到人工批准。

锁定风险与可移植性

Claude Managed Agents 绑定 Anthropic 基础设施。你的 agent 定义、session 状态和沙箱环境都在 Anthropic 平台上。如果需要切换 provider，你得重写编排层。Agent 定义是专有 API 对象——没有可移植格式。

OpenAI Agents SDK 开源且模型无关。虽然是 OpenAI 构建的，但 SDK 通过 ModelProvider 接口明确支持自定义模型提供方。你可以将它指向任何 OpenAI 兼容端点：

from agents import Agent, Runner, OpenAIChatCompletionsModel
from openai import OpenAI

# 通过任何 OpenAI 兼容 provider 路由
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://therouter.ai/v1",
)

agent = Agent(
    name="Researcher",
    model=OpenAIChatCompletionsModel(model="anthropic/claude-sonnet-4", openai_client=client),
    instructions="研究给定的主题。",
)

这意味着你可以用 OpenAI Agents SDK 作为编排框架，同时通过任何 provider 路由底层模型调用——包括让某些 agent 用 Claude 模型、其他 agent 用 GPT 模型。

通过 TheRouter 路由 Agent 子调用

构建多智能体系统时，不同 agent 通常受益于不同的模型。Coordinator 可能需要前沿推理能力（Opus、GPT-5.5），而 worker agent 可以用更快、更便宜的模型（Sonnet、GPT-4.1-mini）。TheRouter 通过配置的 provider 路由 OpenAI 兼容请求，让你在一个编排流程中混合使用不同 provider 的模型。

from openai import OpenAI

# TheRouter 处理 provider 选择和 fallback
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_THEROUTER_KEY",
    base_url="https://therouter.ai/v1",
)

# Coordinator 使用 Claude Opus 进行复杂推理
coordinator_response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.8",
    messages=[{"role": "user", "content": "将这个任务分解为子任务并分配。"}],
)

# Worker agent 使用更便宜的模型执行
worker_response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4.1-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "执行子任务：为 auth 模块编写单元测试。"}],
)

通过这种方式路由 agent 子调用，你可以获得成本优化（昂贵模型仅用在需要的地方）、provider fallback（一个 provider 宕机时自动切换）和厂商独立性（切换模型无需改编排代码）。

选型决策矩阵

选择 Claude Managed Agents 如果：

• 你需要零基础设施开销——不用管 agent 循环、沙箱和工具执行
• 工作负载涉及长时间自主任务（以小时计，而非秒）
• 你需要持久线程和共享文件系统的多智能体协调
• 自托管沙箱合规是硬需求
• 你已经投入了 Anthropic 生态系统

选择 OpenAI Agents SDK 如果：

• 你需要完全掌控运行时和编排逻辑
• 你需要将 agent 工作流紧密集成到现有产品代码中
• 模型可移植性很重要——你想切换或混合 provider
• 你偏好开源工具（MIT 许可证）
• 你想用 SDK 的 guardrail 和 tracing 基础设施

两者都用（通过路由）如果：

• 管道中不同 agent 受益于不同模型
• 你需要 provider 级别的 fallback 保障可靠性
• 你在构建异构系统，某些任务需要 Claude，其他需要 GPT

结论

Claude Managed Agents 和 OpenAI Agents SDK 代表了两种有效但根本不同的多智能体编排方案。Anthropic 押注托管平台，帮你解决 agent 循环、沙箱、上下文管理等基础设施难题。OpenAI 押注开源 SDK，让开发者掌控运行时并将 agent 集成到现有技术栈。

对于大多数正在构建多智能体管道的生产系统来说，选择不一定是排他的。你可以用 Agents SDK 作为编排框架，同时通过不同 provider 路由各个 agent 调用——兼得 SDK 的灵活性和每个任务最佳模型的能力。

---

站内链接：

• TheRouter 上的 Claude Opus 4.8
• TheRouter 上的 Claude Sonnet 4
• TheRouter 上的 GPT-4.1
• Anthropic Claude API 完全指南
• OpenAI Assistants 迁移至 Responses API 指南
• 2026 编程 Agent 模型路由对比
• AI Agent 治理运行时护栏对比
• Anthropic Provider 页面
• OpenAI Provider 页面