LearnAgent 用 Agent 的方式学习 Agent 工具、平台、框架和 SDK 的横向对比与选型建议。决定"用哪个"之前先看这里。
8 篇 · 最后更新：2026-05-16
2026 年，AI Agent 框架从"能跑 Demo"进入"工程化落地"阶段。2026 年 4 月，Microsoft Agent Framework 1.0 GA 正式发布，合并 AutoGen 和 Semantic Kernel 为一个统一 SDK，标志着框架生态从"百花齐放"走向"整合收敛"。当前五个主流框架各有定位：LangGraph 做流程控制、CrewAI 做角色协作、Microsoft Agent Framework 做企业级多 Agent 编排、Google ADK 做标准化互联、AG2 做社区驱动的多 Agent 协商。
2025-2026 年，三大 AI 公司各自推出了 Agent SDK，提供了构建 AI Agent 应用的官方工具包。本篇对比 Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK 和 Google ADK 的核心特性，帮助你做出技术选型。
2025-2026 年，AI 编程工具的主线已经很清楚：从"补全代码"走向"能读仓库、改文件、跑命令、接 CI/CD 的 Agent"。这篇文章把原来分散在多篇 AI coding tools 横评里的内容收口到一页：先看趋势，再按工作流选择 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Windsurf、Aider、Continue、Trae、DeepSeek / Qwen Code 等工具。
GitHub Copilot Coding Agent 在 2026 年已经不只是“IDE 里的 Copilot 聊天框”。它更准确的官方名称是 Copilot Cloud Agent，也就是一个在 GitHub Actions 支持的临时环境中后台工作的云端代理。
国产 AI 编程工具在 2026 年的竞争焦点已经从"能不能补全代码"转向三个方向：Agent 化（自主完成分析-生成-测试流程）、IDE/插件双形态（独立 IDE 还是嵌入 VS Code）、企业级合规和私有化。
对于不想从零写代码构建 Agent 的用户，有一批低代码/无代码平台提供了可视化构建 AI Agent 的能力。本篇对比最受欢迎的四个平台：Dify、Coze（扣子）、Flowise 和 n8n。
MCP（Model Context Protocol）在 2026 年已经从"炫技式接工具"进入"真正能干活"的阶段。核心价值是把 Agent 从聊天机器人变成工作流入口——连接代码仓库、数据库、文档系统、SaaS 工具，形成"读数据—理解—行动"的闭环。
Agent 记忆方案的选择直接影响 Agent 的能力上限和运维成本。选错了，要么 Agent "太笨"（记不住东西），要么成本失控（向量数据库 + 嵌入费用）。本文从实际场景出发，帮你选对记忆方案。