Let's Make AGI Real

前言

在过去的一年里，AI Agent（智能体）无疑是技术圈最热门的词汇。从简单的“Tool-using LLM”到复杂的“Agentic Workflow”，无数开发者在探索如何让大模型在真实世界中稳定地工作。然而，随着 Demo 变成产品，行业痛点也从“能不能跑通”变成了“能不能稳定运行”。

近日，Google 与 Kaggle 联合发布了一套重量级的《Introduction to Agents》系列白皮书（共五篇），并配套了 Google ADK (Agent Development Kit) 和 Vertex AI 的最新实践。这不仅是一套技术文档和教程，更像是 Google 试图为混乱的 Agent 开发领域制定的一套“行业标准”。

当我们把目光投向整个行业，会发现Anthropic、OpenAI、LangChain等巨头也都在同一张棋盘上落子。它们或许叫法不同——Agentic Workflow、Tool-using LLM或是Assistant，但本质都在解决同一个核心命题：如何让一个“无状态”的模型，在复杂的真实世界里长期、可靠地运行？

本文将按“工程栈分层”的视角，以Google的工程栈为坐标系，将 Google 的这套方法论与 Anthropic、OpenAI、LangChain 等主流玩家的方案进行“同构对齐”。深度解析各家大厂在架构、协议、评估与运维上的异同，为您呈现一张清晰的Agent技术路线图。通过对比，我们试图回答一个问题：在 Agent 的标准化进程中，巨头们各自把边界画在了哪里？

一、 工程地图：从“拼接字符串”到“软件工程”

不管各家厂商如何包装概念，Agent的工程本质必须引入五个核心要素：工具（Tools）、状态（State）、运行时（Runtime）、评估（Evaluation）与运维（Ops）。 

各家对于这些要素的理解，决定了其技术路线的差异：

• Google (ADK/Vertex AI)：走的是严谨的软件工程路线。Google明确提出，Context（上下文）不应只是简单的字符串拼接，而是一个对结构化状态的“编译视图（Compiled View）”。运行时负责编排执行与状态变化，像管理传统软件一样管理Agent。
• LangChain (LangGraph)：将“状态”视为一等公民。其核心理念是Durable Execution（持久化执行），强调工作流的可中断、可恢复、以及Human-in-the-loop（人在回路）的交互能力。
• OpenAI (Agents SDK)：侧重于产品的可观测性。他们将Agent的运行抽象为“轨迹（Trajectory）”，内置了Tracing、Handoff（交接）和Guardrails（护栏），配合仪表盘供开发者进行调试与线上观测。
• Anthropic (Claude)：致力于协议标准化。一边强推MCP（Model Context Protocol）作为开放标准，一边在平台侧强化Tool Use的严格Schema和并行能力，强调在多智能体系统中“过程与结果并重”。

二、 行业共识：大家都在解决什么难题？

尽管路线不同，但头部玩家在“Agent = 模型 + 工具 + 编排 + 运行时 + 评估运维”这一公式上已达成高度共识，尤其是在以下两个痛点上：

1. 工具契约：从“函数调用”到“权限边界”

过去我们认为Agent调用工具只是简单的Function Call，但现在各家都意识到，工具是安全与业务的边界。

• Anthropic推出了Strict Schema，确保模型输出严格匹配参数。
• OpenAI在Agent Builder中强调，使用MCP工具必须配合“工具审批（Tool Approvals）”和安全护栏。
• Google 和 LangChain 同样将工具视为“审计点”，强调输入输出规范和权限控制。结论： 工具不再是代码片段，它是Agent与世界交互的“法律契约”。

2. 评估体系：从“看结果”转向“看轨迹”

只看最终答案对错已经不够了，开发者需要知道Agent是“怎么做出来的”。

• OpenAI和LangSmith都建立了详细的Tracing机制，记录每一次工具调用、每一次Guardrail拦截。
• Google提出将Context构建视为可测试的流水线。
• Anthropic在多智能体研究中强调，评估必须允许“条条大路通罗马”，只要过程合理即为通过。

三、 关键分歧：Google的“工业规范” vs 诸侯割据

通过Google发布的五篇白皮书主线（架构→互操作→上下文→质量→生产），我们可以清晰地看到各家策略的分野。

差异 1：互操作性——MCP与A2A的双层博弈

这是Google架构中最具特色的一点。Google将互操作性明确切分为两层：

• 下层互操作（MCP）：解决Agent如何连接外部工具和数据。Google完全支持Anthropic发起的MCP标准。
• 上层互操作（A2A, Agent to Agent）：解决Agent之间如何协作。Google明确指出，A2A与MCP互补，前者负责“找同伴、分工”，后者负责“拿工具、干活”。

对比来看：Anthropic更专注于把MCP这一层做深做透；OpenAI则更倾向于打造自家的闭环平台，MCP只是可选的连接层；而LangChain则是“海纳百川”，提供框架适配各种协议。

差异 2：上下文工程——“编译器” vs “状态机”

• Google将上下文工程比作编译器管线：Session是源数据，通过Processor编译，最终生成发给模型的Working Context。这是一种非常“硬核”的工程思维。
• LangGraph将其视为有状态图：强调循环、分支和记忆的持久化。
• Anthropic强调按需加载：警告开发者不要把成百上千个工具一股脑塞进Prompt，而应动态发现与装载，以节省Token。

差异 3：质量与评估——“产品化” vs “门禁化”

• OpenAI & LangSmith的方案非常产品化，直接提供仪表盘、在线Debug工具和可视化界面，对开发者最友好。
• Google的方案更像CI/CD门禁，强调在代码合并前用“黄金数据集”跑回归测试，带有浓厚的DevOps色彩。
• Anthropic则输出方法论，教导开发者如何从小样本开始，利用LLM-as-judge进行评分。

差异 4：运行时——云原生 vs 自由组装

• Google依托Google Cloud，提供从底层Runtime到上层托管的一条龙服务。
• LangChain给你自由，支持自建云或混合部署。
• OpenAI提供“平台+SDK”的半托管模式。

四、 全景对照表：一图看懂四大流派

结语：如何用Google的“尺子”丈量你的Agent？

Google这套《Introduction to Agents》白皮书的价值，不仅在于它推广了Google自家的Vertex AI，更在于它提供了一份详尽的“验收清单”。

无论你现在使用的是OpenAI的Assistant API，还是用LangChain手搓代码，都可以试着问自己以下四个问题：

1. 架构完整吗？你的系统里只有模型和Prompt，还是具备了明确的编排层、运行时和状态管理？
2. 协议标准吗？你的工具连接是私有硬编码，还是采用了像MCP这样的标准化协议，具备可扩展性？
3. 协作清晰吗？如果涉及多Agent，它们是简单的轮询，还是有类似A2A的明确分工与通信机制？
4. 敢上线吗？你的质量体系是只能跑通Demo，还是拥有了像软件工程一样的回归测试、门禁和线上追踪（Tracing）能力？

2025年，Agent开发正在告别草莽时代，进入标准化的工业时代。理解这些大厂的工程哲学，将帮助我们在技术选型时不再迷茫。