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AIOS 前沿课

编排框架：LangGraph、两家官方 SDK、微软与 Mastra

编排框架回答的是"多步、多 agent 的活，谁在什么时候调谁"。2026 年剩下三个流派：LangGraph、微软、Mastra 是**图或步骤派**，状态是一等公民；OpenAI 用 **handoff**，整段对话交给下一个 agent；Anthropic 用**子 agent**，隔离上下文只交回摘要。集团的载体交接包、Task Plan 逐步打勾，其实是手工版的图派。这一页把五个框架按同一模板摊开，最后说清我们为什么一个都不引入、又该从哪个抄什么。

Grok 于 2026 年 9 月 11 日核实；OpenAI 的 Agents API 当天公测刚一天，契约会变，读时注意日期。

先记三样
  • 位置：五个框架都是商品，但都解决单进程内的控制流，不是我们的运行时缺口，一个不引入。
  • 抄与不抄：抄：Harness 与 compute 分离、政策做中间件、Agent 与 Workflow 分两种原语。不抄：任何一家的图执行器或 handoff 运行时。
  • 一个数：五家零引入。一条令："政策写进 hook 或中间件，不写进 prompt。"

langchain-ai/langgraph

Section titled “langchain-ai/langgraph”
  1. 一句话：LangChain 的图运行时，把 agent 写成带状态的有向图，用检查点做恢复、时间旅行和人机打断。给要显式控制多步、多智能体，而不是只要一轮 ReAct 的工程团队。
  2. 解决什么：没有图和检查点，长流程崩溃就从头来；人一离开，进程还得挂着等；多智能体共享一个糊成一团的消息列表。
  3. 架构：输入进 StateGraph，节点（模型、工具、子图）按 super-step 执行；Checkpointer 给当前 thread 做快照，Store 给跨 thread 长期记忆；可用 interrupt 等人，再用同一 thread_id 恢复。生产常用 PostgresSaver；LangGraph Platform 把队列和托管执行补在开源库外面。
  4. 核心机制：状态是一等公民，边是控制流；检查点不是 Temporal 那种耐久引擎，开源库仍是单进程，没内置看门狗；三种耐久模式 exit、async、sync，只有 sync 保证步与步之间落盘。
  5. 值得借鉴：给跨小时任务做 thread_id 加步级快照（我们已有 SQLite），人机闸用“打断、站内信审批、带同一 id 续跑”，不要让 tmux 会话干等。副作用节点必须自做幂等，因为恢复会重跑检查点之后的节点。
  6. 坑与失效：业界反复批评检查点不是 exactly-once；进程死了没人自动续跑；首个检查点前崩溃会让后台任务“被接受却无记录”（issue #8764）。子图命名空间撞车会互相覆盖。治理层看不到冻结在 state 里的旧工具结果。
  7. 状态：41,454 星；主包 langgraph 1.2.11（2026-08-11）；langgraph-sdk 0.4.4（2026-08-27）；2026-09-10 仍有 push。工业级活跃。
  8. 我们的关系：借鉴过，不引入。 7 月 30 日设计文档看中的是它的长程状态与恢复，落成了跨 session 的 resume（见十一个上游参考）。图式工作流没采用，今天也不建议：它解决的是单进程内的控制流，不是我们七台 Mac 的运行时缺口。

openai/openai-agents-python（Agents SDK 与 Agents API）

Section titled “openai/openai-agents-python（Agents SDK 与 Agents API）”
  1. 一句话：Agents SDK 是开源、可换模型的轻量编排库（Agent、工具、handoff、guardrail、session、tracing），跑在你的进程里。Agents API 是 2026-09-10 公测的托管 Codex harness，OpenAI 帮你跑循环和会话。
  2. 解决什么：自写 tool loop 易碎；Assistants API 已走向关闭。需要把“谁编排”和“代码在哪执行”拆开，否则沙箱一死，run 也死。
  3. 架构：SDK 的 run() 循环调模型，遇到工具或 handoff 就执行，直到终答；状态可放本地 session 或 Responses、Conversations。API 一侧：应用交给托管 Harness（压缩、多 agent、MCP），Harness 选一个 Environment（none、openai_hosted、自建或 E2B 等伙伴沙箱），事件回流应用；Vault 管密钥。
  4. 核心机制：原语很少，只有 Agent、handoff、guardrail；Harness 与 compute 分离，控制面可在云，文件系统在沙箱；API 把 Codex 同款循环变成会话资源，而不是让你托管进程。
  5. 值得借鉴：把“调度、审批、记忆”留在自家 Mac 集群，把“可爆炸的 shell”丢进可丢弃沙箱。Handoff（整段对话交接）和“当工具调用另一个 agent”要分开设计，避免二十个常驻角色抢同一条上下文。
  6. 坑与失效：SDK 自己不管跨机器耐久，会话存储是你的活。Agents API 公测一天，契约会变，且把编排锁进 OpenAI。第三方整理称 Assistants API 于 2026-08-26 关闭、可视化 Agent Builder 限期日落。供应商锁定与账单（token 加托管沙箱）是显式代价。
  7. 状态：29,353 星；v0.22.2（2026-09-09）；2026-09-10 仍有 push。SDK 活跃，Agents API 公测。
  8. 我们的关系：借鉴过，观察 API。 设计文档看中它的 session 与 trace；session 落成会话 id 续跑，trace 至今没落地。Agents API 的“Harness 与 compute 分离”是一句值得记的话：我们的载体契约（第 3 课）就是在手工做这个分离。

Anthropic Claude Agent SDK

Section titled “Anthropic Claude Agent SDK”
  1. 一句话：把 Claude Code 的同一套循环、工具、权限、hooks、子 agent、skills、MCP 做成 Python 和 TypeScript 库。给要在自己产品里嵌入“会改文件、会跑命令的 Claude”而不自写 ReAct 的人。
  2. 解决什么：只用 Messages API 得自己实现工具循环、压缩、权限和会话；CLI 又不好嵌进服务。SDK 把已经在 Claude Code 里打磨过的 harness 可编程化。
  3. 架构：应用调 query() 或 ClaudeSDKClient，起一个子进程里的 Claude Code CLI（现多随包捆绑），CLI 连模型与内置工具；hooks、权限回调、进程内 MCP 在应用进程里跑。子 agent 自带隔离上下文，只把摘要交回编排者。
  4. 核心机制：产品就是 runtime，SDK 是同一 runtime 的库接口；hooks 在应用进程执行，不占模型上下文，可在 PreToolUse 拦命令；权限、skills、CLAUDE.md、插件与 CLI 同构。
  5. 值得借鉴：站内信审批不要靠“模型答应会遵守”，做成 PreToolUse 硬拦截（写文件、shell、跨机 SSH）。这比再写一层 prompt 政策便宜且可审计。
  6. 坑与失效：本质是 CLI 封装，CLI 版本漂移会导致 Control request timeout: initialize 和僵尸进程。从 Claude Code hook 里再启 SDK 会继承 CLAUDECODE=1 被拒绝。Windows .cmd 包装器因转义问题被拒绝执行。权限模式若设成 bypass，等于把 Claude Code 的全部能力交给调用方。
  7. 状态：Python 仓 8,079 星，v0.2.152（2026-09-02）；TypeScript 仓 1,746 星，v0.3.268（2026-09-10）。两仓 2026-09-10 均有 push，发布极密。
  8. 我们的关系：已在用它的宿主，SDK 本身不引入。 我们二十席就跑在 Claude Code 上，sdel guard 和载体 hooks 就是 PreToolUse 硬拦截的实例。SDK 只在一种情况值得上：要把某个席位做成无人值守服务而不是 tmux 会话，那时它比再包一层 claude -p 干净。

microsoft/agent-framework

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  1. 一句话：AutoGen 与 Semantic Kernel 的正式继任者（Python 加 .NET）：单 agent、图工作流、Azure 与 Foundry 托管。给已经在微软云里、需要企业中间件和编排模式的团队。
  2. 解决什么：以前要在“能玩的 AutoGen”和“能上企业的 Semantic Kernel”之间选；工作流视觉设计器也在撤，需要一个 GA 的代码优先替代。
  3. 架构：Agent 带 Session（对话状态），经 ChatClient（多模型）连工具、MCP、Middleware、Context Provider；多智能体走 Workflow（Executor 加 Edge，Pregel 式 super-step，可 checkpoint、可人在环）。托管路径接 Foundry Hosted Agents 和 Durable Functions。
  4. 核心机制：合并两套遗产，角色对话加企业会话与遥测；Middleware 拦在调用前后，政策不写进 prompt；高级模式（sequential、concurrent、handoff、group chat、Magentic）都是同一张图上的预接线。
  5. 值得借鉴：把“日志、配额、工具批准”做成调用链中间件，二十个 agent 共用，而不是每个 tmux 角色一份 prompt 附录。这和站内信审批天然对接。
  6. 坑与失效：AutoGen 已维护模式，群聊式拓扑迁到图工作流不是改 import。官方 FAQ 仍强调工具改外部世界的风险要人在环。评论界认为它结束了框架战争，但恢复语义和“这活该不该用 agent”仍得自己设计。双语言 API 镜像但不完全同构。
  7. 状态：13,473 星；Python 1.18.0（2026-09-10），.NET 1.20.0（2026-08-31）；当日仍有 push。GA 后发布节奏稳。
  8. 我们的关系：借鉴过，不引入。 设计文档看中它的 handoff 与 checkpoint；handoff 变成了载体交接包。今天该抄的是 Middleware 这个形状：路线图里“每任务一条本地 trace”如果做成中间件而不是每席一段 prompt，就是这条。

mastra-ai/mastra

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  1. 一句话：Gatsby 团队出来的 TypeScript agent 框架，Agent、Workflow、Memory、RAG、MCP、Evals、可观测性打成一套，跑在 Node 或你现有的 Next 应用里。给 TypeScript 后端要“能部署、能量化”而不想再挂一个 Python 服务的人。
  2. 解决什么：JS 生态长期把模型调用、工作流、评测、追踪拆成五六个库；agent 一旦进生产，没有类型化步骤图和回归打分就只能靠日志碰运气。
  3. 架构：new Mastra({ agents, workflows, scorers })；Agent 自循环调工具与记忆，需要确定性时走 Workflow（.then、.branch、.parallel，可 suspend 与 resume）；存储与 tracing 可插 Postgres 等；Evals 对 trace 打分。
  4. 核心机制：Agent 与 Workflow 是两个原语，不要用自由循环冒充流水线；Zod 贯穿步骤输入输出；Evals 与 Studio 是一等公民，不是事后插件。
  5. 值得借鉴：把“开放式角色”（常驻 agent）和“可恢复流水线”（订房、出手册、发站内信）在类型上拆开。每晚用一小套打分器回归核心流程，比再加一个会自我表扬的 critic agent 有用。
  6. 坑与失效：仓库双许可，主体 Apache-2.0，ee/ 目录是企业许可，鉴权等企业件要授权。早期 evals 与存储有过“方法未实现”、测试环境丢 API key 等问题；Agent Network 的路由 LLM 调用一度不进 trace，是 token 账单盲区。它是应用框架，不是跨机运行时。
  7. 状态：27,933 星；@mastra/core 1.66.0（2026-09-11）；当日频繁 push。非常活跃。
  8. 我们的关系：观察。 没进过集团任何选型。它的“Agent 与 Workflow 分两个原语”值得写进我们的词汇：席位是 Agent，中文 Skill 里那些“订房、出手册”的固定流程其实是 Workflow，今天我们用同一种东西写它们。

五个框架摆在一起看

Section titled “五个框架摆在一起看”
框架流派跨进程耐久人在环怎么做
LangGraph图，状态一等公民检查点，但无看门狗interrupt 加同 thread_id 续跑
OpenAI Agentshandoff，少原语SDK 不管；API 托管guardrail 加托管事件
Claude Agent SDK子 agent，摘要回流会话 id 续跑PreToolUse hook 硬拦
MS Agent Framework图，Pregel 式checkpoint 加 Durable FunctionsMiddleware 加 Workflow 暂停
MastraAgent 与 Workflow 分开suspend 与 resume 落存储Workflow suspend

集团该拿走的三句话

Section titled “集团该拿走的三句话”
  • Harness 与 compute 分离（OpenAI）：调度、审批、记忆在自家，可爆炸的执行在可丢弃的地方。
  • 政策做成中间件或 hook，不写进 prompt（微软、Anthropic）：sdel guard 已经是这么做的，把它推广到站内信审批。
  • Agent 与 Workflow 是两种东西（Mastra）：席位是前者，固定流程是后者，别用同一种写法。

Grok 的判断和我一致：LangGraph 作编排对照即可，不是我们缺的运行时。

来源

Section titled “来源”