2025-2026 AI Agent 生态研究报告

12+

主流 Agent 框架

3

核心协议标准

3000+

官方 MCP Server

50+

厂商已支持 A2A

核心发现

AI Agent 生态在 2025-2026 年经历了从"工具调用"向"智能体协作"的关键转型。MCP 协议成为事实上的"USB-C 接口"标准，A2A 协议打通了 Agent 间的外交语言，而各家框架在编排理念上形成明显分化。

协议层突破

MCP 周下载量突破 500 万

实现工具调用的标准化

协作层进化

A2A v1.0 于 2026年4月发布

8 大厂商联合维护

框架层分化

三大派系格局成型

代码优先 vs 对话优先 vs 流程优先

协议标准

三大核心协议定义生态底座

从工具调用到 Agent 协作，协议分工明确、层次分明

MCP

Model Context Protocol

工具层

AI 世界的"USB-C 接口"，由 Anthropic 于 2024年11月发布。定义 LLM 与外部数据源、工具的双向通信标准。

工具发现权限控制流式返回

生态数据

3000+ 官方 Servers · 500万+ 周下载

A2A

Agent-to-Agent Protocol

协作层

Agent 间的"外交语言"，Google 于 2025年4月发布，2026年6月捐赠给 Linux Foundation。解决跨框架、跨厂商 Agent 协作问题。

Agent Card 任务协商多模态传输

生态数据

50+ 企业支持 · AWS/Cisco/Microsoft 背书

Skills

手写技能包框架

延迟加载

按需异步加载的专业知识钩子，打破上下文窗口限制。像医生看病时精准翻阅特定章节，而非背诵整本百科全书。

按需加载专业知识 Token 优化

主要优势

节省 90% Token 消耗

协议栈架构

flowchart TB subgraph Layer3["应用层 - Agent 产品"] A[Claude Computer Use] B[ChatGPT Agent Mode] C[Gemini Agent Mode] end subgraph Layer2["协作层 - A2A Protocol"] D[Agent Card Discovery] E[Task Negotiation] F[Multimodal Exchange] end subgraph Layer1["工具层 - MCP Protocol"] G[Tool Discovery] H[Context Management] I[Permission Control] end subgraph Layer0["基础设施"] J[HTTP/SSE] K[JSON-RPC] end Layer3 --> Layer2 Layer2 --> Layer1 Layer1 --> Layer0

MCP 解决"Agent 如何用工具"，A2A 解决"Agent 如何与其他 Agent 协作"，二者互补而非竞争

开发框架

主流框架全景

从代码优先到对话优先，框架选择取决于你的团队基因

Claude Agent

Anthropic

旗舰

终端侧 AI 编程 Agent，基于 Claude 3.5/4 系列模型，通过自然语言完成从需求分析到代码测试的完整链路。

定位: 终端原生 · 代码优先 · 高精度

核心: Computer Use + MCP 生态领导者

适用: 医疗文档、法律合规、金融分析

OpenAI Agents SDK

OpenAI

轻量

Python 优先的轻量级多智能体框架，支持 LLM 驱动的协作、工具调用、安全护栏与实时监控。

定位: 实验原型 · 多 Agent 协作 · 快速开发

核心: 分层架构 · 兼容多模型 · 任务交接

适用: LLM 应用原型、对话助手、简单工作流

Google ADK

Google

多模态

谷歌 Agent Development Kit，原生支持多模态（文本/图像/视频/音频），Deep Research 能力突出。

定位: 多模态原生 · 生产级 · Skills 架构

核心: 原生 A2A 支持 · 异步 Skills · Gemini 3.x

适用: 富媒体应用、研究型 Agent、Google 生态集成

LangGraph

LangChain

灵活

图结构工作流编排框架，提供细粒度状态管理和循环/条件逻辑，适合需要精确控制的复杂工作流。

定位: 图架构 · 工作流编排 · 灵活自定义

核心: 状态图 · 循环逻辑 · LangChain 生态

适用: 企业级 RAG、客服系统、需要精确控制的场景

AutoGen

Microsoft

企业级

微软开源的可对话 Agent 框架，专注于 Agent 间对话式交互，支持人机协作和多角色编排。

定位: 对话优先 · 多 Agent 协作 · 人机混合

核心: 对话驱动 · 角色定义 · 企业级安全

适用: 研究协作、代码审查、复杂决策场景

CrewAI

社区开源

角色化

角色化多 Agent 协作框架，采用"船长模式"组织 Agent 团队，用特定角色完成完整业务流程。

定位: 角色驱动 · 流程编排 · 业务自动化

核心: 角色定义 · 任务链 · 流程图抽象

适用: 内容创作、市场调研、业务流程自动化

调用链路

典型调用链路解析

理解框架如何连接模型、工具与外部系统

MCP 工具调用链路

Agent 通过 MCP 协议发现和调用外部工具的标准流程

sequenceDiagram participant User participant Agent as AI Agent participant MCP as MCP Client participant Server as MCP Server participant Tool as External Tool User->>Agent: 自然语言请求 Agent->>MCP: 1. 初始化连接 MCP->>Server: 2. 握手协商能力 Server-->>MCP: 返回可用工具列表 MCP-->>Agent: 工具清单 + 参数 schema Agent->>Agent: 分析意图，规划工具调用 Agent->>MCP: 3. 请求调用工具 X MCP->>Server: 4. 发送调用请求 Server->>Tool: 5. 执行实际操作 Tool-->>Server: 操作结果 Server-->>MCP: 工具返回数据 MCP-->>Agent: 结构化结果 Agent->>Agent: 整合结果，生成回复 Agent-->>User: 最终回答

A2A 多 Agent 协作链路

不同框架构建的 Agent 通过 A2A 协议协作完成任务

sequenceDiagram participant User participant AgentA as Frontend Agent
(Claude/CrewAI) participant Discovery as Agent Card
Registry participant AgentB as Backend Agent
(AutoGen/LangGraph) participant AgentC as Tool Agent
(OpenAI SDK) User->>AgentA: 复杂任务请求 AgentA->>Discovery: 查询可用 Agent Discovery-->>AgentA: 返回 Agent Card 列表
(能力描述 + 端点) AgentA->>AgentA: 任务分解与规划 par 并行协作 AgentA->>AgentB: A2A: Task 协商 AgentB-->>AgentA: 接受任务，返回 stream URL AgentA->>AgentB: 推送子任务数据 AgentB-->>AgentA: 异步结果 (SSE) and AgentA->>AgentC: A2A: 工具调用请求 AgentC-->>AgentA: 实时返回 end AgentA->>AgentA: 结果聚合与整理 AgentA-->>User: 完整回复

框架对比

框架选型矩阵

根据团队技术栈和场景需求快速定位最佳方案

框架	流派	编排风格	协议支持	上手难度	最佳场景
Claude Agent	终端原生	自然语言驱动	MCP (原生) + A2A	中等	高精度编程、研究
OpenAI Agents SDK	SDK 工具	代码驱动	MCP (兼容) + 自有协议	简单	原型开发、轻量应用
Google ADK	全栈框架	模块化组装	原生 MCP + A2A + Skills	中等	多模态应用、Google 生态
LangGraph	工作流引擎	图结构定义	MCP (社区)	较高	复杂工作流、企业 RAG
AutoGen	对话框架	对话驱动	MCP (社区) + 原生 A2A	中等	多角色协作、研究
CrewAI	业务框架	角色化流程	MCP (兼容)	简单	业务自动化、内容生产

适用场景

场景化选型指南

不同业务场景有明确的框架最优解

软件开发辅助

需要从需求分析到代码提交的全链路支持，要求高精度和上下文理解能力

Claude Agent

LLM 原型验证

快速验证多 Agent 协作想法，需要轻量级、开箱即用的开发体验

OpenAI Agents SDK

多模态智能应用

处理图像、视频、音频等富媒体内容，需要原生多模态模型支持

Google ADK

企业级工作流

复杂业务流程需要精确的状态管理、循环逻辑和条件分支

LangGraph

研究协作系统

多角色研究团队协作，需要人机混合模式和灵活的角色定义

AutoGen

内容生产流水线

角色化的内容创作团队（研究员、写手、编辑），需要流程化协作

CrewAI

发展历程

2024-2026 生态演进

从工具调用到智能体协作的关键里程碑

2024年11月

MCP 协议发布

Anthropic 正式发布并开源 Model Context Protocol，为 AI 与外部工具的连接建立统一标准，被形容为"AI 的 USB-C 时刻"

2025年4月

A2A 协议与 Google ADK

Google 在 Cloud Next 大会发布 Agent-to-Agent Protocol 和 ADK 框架，解决 Agent 间协作的标准化问题

2025年Q4

Computer Use 能力突破

Claude 3.5 Sonnet 率先支持 Computer Use 功能，Agent 可以直接操作计算机界面，完成端到端任务

2026年4月

A2A v1.0 稳定版发布

A2A 协议达到 v1.0 稳定版本，同年6月捐赠给 Linux Foundation，获得 AWS、Microsoft、SAP 等 50+ 企业支持

2026年现在

协议生态爆发

MCP Server 生态突破 3000+，周下载量超 500 万；主要框架全面拥抱 MCP 和 A2A 协议，跨框架协作成为可能

结论与建议

2026年的 AI Agent 生态已进入协议驱动、框架分化、场景细分的成熟阶段。迁移成本不再是单一框架锁定，而是协议兼容性的考验。

1

协议优先

优先选择原生支持 MCP 和 A2A 的框架，避免未来迁移成本

2

场景匹配

代码优先选 Claude/LangGraph，对话优先选 AutoGen，业务优先选 CrewAI

3

生态兼容

云厂商绑定场景中，Google 生态选 ADK，Azure 生态选 AutoGen

本报告基于公开资料整理，数据截至 2026年8月