深入分析OpenAI、Google、Microsoft、Anthropic和Meta的Agent开发策略
双管齐下的Agent开发方法
OpenAI的基础模型以其强大的功能和灵活性而闻名，其中提示工程是有效利用这些模型的关键方面。OpenAI API促进了这些模型与各种应用的集成，值得注意的是，它与现有的OpenAI兼容库保持兼容性，从而简化了开发人员的采用。
为开发人员提供强大、灵活的基础模型和API，以实现深度技术实现
积极支持无代码平台（如MindPal）的使用，使Agent创建对更广泛的商业用户群体更具可访问性
像MindPal这样的无代码平台，积极地为商业用户解读和简化OpenAI的指导方针，将Agent的构建概念化为"雇佣一个数字队友"。这种方法使非技术用户能够通过直观的设置来定义Agent的角色、知识、沟通风格和工具。
OpenAI在模型选择上的建议是，最初尝试使用最新、最强大的模型来探索其全部潜力。在此之后，开发人员应测试更简单、更快或更经济的模型是否能充分满足特定任务的需求，从而在不影响必要性能的前提下优化效率。
Vertex AI与Agent开发套件（ADK）
Google的Vertex AI提供了一个全面的平台，用于构建AI Agent，指导用户完成Agent配置、交互脚本编写、专业工具和子Agent集成、严格测试、有效训练和简化部署等关键步骤。
ADK针对Google Cloud生态系统进行了优化，特别是Gemini模型和Vertex AI，这表明其强大的云原生重点。
Copilot Studio与Azure AI Foundry
Microsoft提供了一系列分层的AI Agent，根据其复杂性和能力进行分类：简单（检索）Agent用于信息检索和摘要；任务Agent用于自动化工作流和重复性任务；以及目前处于预览阶段的高级（自主）Agent。
通过AI能力增强现有的Microsoft 365环境，适合内部团队使用、快速实施
从头开始构建专业的AI助手，适合面向公众的应用、高度专业化的工作流
Claude与Agent原则
Anthropic建议开发人员直接使用LLM API，并强调如果选择使用框架，理解底层代码的重要性。这种基础性理解被认为是避免因对框架功能的不正确假设而导致错误的关键。
Anthropic区分了用于可预测和一致任务执行的工作流（例如，提示链、路由、并行化、编排器-工作器、评估器-优化器模式），以及用于步骤不可硬编码的开放式问题中的动态控制的Agent。