2026 托管 Agent API 对比：DashScope vs Gemini vs OpenAI Agent 编排

三个平台，三种构建托管 Agent 系统的思路。DashScope（阿里云百炼）提供以控制台为核心的应用编排 API，Google 推出了支持后台执行和远程 MCP 的 Gemini Managed Agents，OpenAI 则提供以代码为核心的 Agents SDK 及托管沙箱。我们深入对比了三者的实际差异，以及跨平台路由如何让你为每个任务选择最合适的工具。

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：DashScope 应用调用指南（阿里云），检索于 2026-07-24；Gemini Managed Agents 文档（Google AI），检索于 2026-07-24；OpenAI Agents SDK 指南，检索于 2026-07-24；Gemini Interactions API 概览，检索于 2026-07-24；阿里云 Agent 基础设施博客，检索于 2026-07-24；Google Managed Agents 后台执行（The Decoder），检索于 2026-07-24。

速览表——DashScope vs Gemini Managed Agents vs OpenAI Agents SDK

核心区别： DashScope 是平台优先——在控制台构建 Agent，通过 API 端点暴露。Gemini Managed Agents 是托管运行时——通过 API 定义 Agent，Google 代管执行和沙箱。OpenAI Agents SDK 是代码库——嵌入你的代码中，你掌控编排循环。

架构：控制台优先 vs 托管运行时 vs 代码优先

DashScope——在控制台构建，用 API 调用

DashScope 的 Agent 方案以阿里云百炼平台为核心。你在可视化控制台中创建 Agent 应用、工作流应用 或 Agent 编排应用，然后通过 DashScope SDK 或 HTTP API 以 APP_ID 方式调用。

import os
from dashscope import Application

response = Application.call(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    app_id="YOUR_APP_ID",
    prompt="分析季度销售数据并生成摘要报告。"
)
print(response.output.text)

API 表面刻意简洁：一个 Application.call() 端点处理单轮对话、多轮会话（通过 session_id）、流式输出和文件上传。编排复杂度在控制台中——你通过可视化构建器串联 RAG 知识库、插件和多 Agent 路由，API 只负责触发。

在多 Agent 场景下，阿里云的 AgentTeams 平台（2026 峰会发布）基于 Matrix 协议增加了跨框架编排，支持在 Leader-Worker 协作模式中混合使用不同框架构建的 Agent。

Gemini Managed Agents——Google 运行循环

Gemini Managed Agents 构建于 Interactions API（2026 年 6 月 GA），提供完全托管的 Agent 运行时。你定义一个自定义 Agent，扩展 Google 的 Antigravity Agent，添加自己的指令、技能和数据。Google 管理 Agent 循环、沙箱生命周期和工具执行。

from google import genai

client = genai.Client()

agent = client.agents.create(
    display_name="代码审查员",
    model="gemini-3.5-flash",
    instruction="审查代码中的安全漏洞。",
    tools=[{"code_execution": {}}],
)

session = client.agents.sessions.create(agent_id=agent.id)
response = client.agents.sessions.send_message(
    session_id=session.id,
    message="审查 auth.py 是否存在 SQL 注入风险。"
)
print(response.text)

2026 年 7 月发布的核心功能：

• 后台执行——Agent 异步运行，无需保持 HTTP 连接。你可以轮询结果或接收 Webhook。
• 远程 MCP 服务器——将 Agent 直接连接到内部数据库和 API。
• 自定义函数——在内置沙箱工具之外使用你自己的函数。
• 凭据刷新——在交互之间刷新 token，不丢失沙箱状态。

OpenAI Agents SDK——你掌控运行时

OpenAI Agents SDK 是一个开源（MIT）Python/TypeScript 库。你定义 Agent 类，设置指令、工具和 handoff 规则，然后 SDK 的 Runner 在本地执行 Agent 循环：

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="代码审查员",
    instructions="审查代码中的安全漏洞并提出修复建议。",
    tools=[code_interpreter],
)

result = Runner.run_sync(agent, "审查 auth.py 是否存在 SQL 注入风险。")
print(result.final_output)

核心取舍：更多编排、状态管理和工具执行的控制权，但基础设施由你管理。OpenAI 的托管工具（文件搜索、代码解释器、Web 搜索）和 OpenAI Sandbox（容器化，1 GB 起价 $0.03/小时）提供可选的托管组件。

在多 Agent 工作流方面，SDK 支持 handoffs（委托所有权转移）和 agents-as-tools（管理者调用专家，保留控制权）——这两种模式覆盖了大多数编排需求，无需额外协调协议。

工具支持和 MCP 集成

三个平台的工具生态差异显著：

Gemini 的原生远程 MCP 支持最为无缝：在创建 Agent 时注册 MCP 服务器，运行时处理发现、调用和凭据管理。OpenAI SDK 在本地连接 MCP 服务器。DashScope 通过百炼的插件生态路由工具访问，需要控制台配置，但支持丰富的阿里云集成（OSS、RDS、Function Compute）。

后台执行与长时间任务

这是三种架构分歧最大的地方：

• Gemini Managed Agents——完整的后台执行。启动 Agent 任务后断开连接，任务完成时轮询或接收 Webhook。适用于耗时数分钟或数小时的任务（数据分析、多步研究、迭代测试的代码生成）。
• DashScope——同步请求-响应加流式输出。长时间任务需要客户端保持连接。要实现真正的异步工作流，你需要将 API 调用封装在自己的任务队列中。
• OpenAI Agents SDK——SDK 在本地运行循环，后台执行取决于你的基础设施。SDK 本身不管理异步任务队列，但你可以将 Runner.run() 封装在自己的任务运行器中。

如果你的工作负载涉及需要长时间运行的 Agent——研究、写作、迭代——Gemini 的后台执行是目前最成熟的托管方案。

定价：你实际支付什么

DashScope 和 Gemini 都将运行时和沙箱成本打包在模型 token 定价中——你只为 token 付费，不为计算时间付费。OpenAI 的方式则是拆分成本：SDK 免费（MIT 许可证），但托管沙箱和平台工具有单独定价。

对于中国区工作负载，DashScope 的 Qwen 模型定价远低于国际替代方案——Qwen3.7-Max 每百万 token ¥2/¥6（按当前汇率约 $0.28/$0.83），而 GPT-4o 为 $2.50/$10。

代码示例：在每个平台创建 Agent

DashScope——控制台 + API

# 第 1 步：在百炼控制台创建 Agent 应用（UI 方式）
# 第 2 步：从应用管理页获取 APP_ID
# 第 3 步：通过 API 调用

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/apps/YOUR_APP_ID/completion \
  --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "input": {
      "prompt": "分析季度销售数据并生成摘要报告。"
    },
    "parameters": {}
  }'

Gemini——完全 API 定义的 Agent

from google import genai

client = genai.Client()

# 创建带远程 MCP 服务器的自定义 Agent
agent = client.agents.create(
    display_name="数据分析师",
    model="gemini-3.5-flash",
    instruction="分析数据并输出结构化报告。",
    tools=[
        {"code_execution": {}},
        {"mcp_servers": [{"uri": "https://your-mcp-server.example.com"}]},
    ],
)

# 启动后台执行会话
session = client.agents.sessions.create(
    agent_id=agent.id,
    execution_mode="background",
)

# 发送任务——Agent 异步运行
task = client.agents.sessions.send_message(
    session_id=session.id,
    message="从连接的数据库中拉取 Q2 收入数据并生成趋势报告。",
)

# 轮询完成状态
result = client.agents.sessions.get(session_id=session.id)

OpenAI——代码优先 SDK

from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool
def query_database(sql: str) -> str:
    """对分析数据库执行 SQL 查询。"""
    return execute_query(sql)

analyst = Agent(
    name="数据分析师",
    instructions="分析数据并输出结构化报告。",
    tools=[query_database],
)

result = Runner.run_sync(
    analyst,
    "拉取 Q2 收入数据并生成趋势报告。",
)
print(result.final_output)

互操作性：什么可以迁移，什么被锁定

OpenAI Agents SDK 的可移植性最强：开源（MIT），支持自定义模型 provider，Agent 定义存在于你的代码库中。Gemini Agent 定义是可版本控制的 API 对象，但绑定到 Google 运行时。DashScope 的 Agent 逻辑存在于百炼控制台——你可以从任何地方调用它，但编排本身不可导出。

对于希望避免锁定的团队，像 TheRouter 这样的路由层可以将底层模型调用路由到不同 provider，同时保持 Agent 编排在你自己的代码或你选择的 SDK 中。Agent 子调用——编排循环内的模型调用——可以通过统一端点路由，并在 provider 之间实现自动 fallback。

选型矩阵：选择合适的平台

TheRouter 集成：路由 Agent 子调用

无论你选择哪个编排平台，Agent 内部的模型调用都可以通过 TheRouter 的 OpenAI 兼容端点 路由。这带来：

• Provider 容灾——如果某个 provider 宕机，Agent 子调用自动路由到替代方案
• 成本优化——根据任务复杂度将不同 Agent 任务路由到不同价格层级
• 统一计费——通过单一仪表板追踪跨 provider 的 token 消费

对于 OpenAI Agents SDK 用户，这很直接——SDK 支持自定义模型 provider。对于 DashScope 和 Gemini，托管运行时内部处理模型选择，但你可以使用 TheRouter 作为代理，处理 Agent 发起的任何外部工具调用或辅助模型调用。

总结

2026 年的托管 Agent 领域反映了三种截然不同的平台理念：

• DashScope 押注易用性和中国 AI 生态——可视化构建 Agent，按 token 计费，发挥 Qwen 的成本优势。
• Gemini 押注托管基础设施——让 Google 运行一切，包括后台执行、MCP 集成和沙箱管理。
• OpenAI 押注开发者控制权——开源 SDK，你掌控循环，在需要时为托管计算付费。

没有唯一的最佳选择。正确答案取决于你的地区、基础设施偏好，以及你更愿意在控制台中配置 Agent 还是在代码中定义它们。