Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK Karşılaştırması

Claude Code'u kütüphaneye dönüştüren birinci-parti ajan altyapısı

VS
OpenAI Agents SDK

Sağlayıcı-agnostik, hafif çok-ajan orkestrasyon çatısı

15 dk okumaAI

Hızlı Karar

Tek doğru cevap yok ama kanıt bir yön gösteriyor: MCP-merkezli, kurumsal izin/hooks yönetişimine öncelik veren mimaride Claude Agent SDK'nın subagent-izolasyonu + Bedrock desteği daha az sürprizle üretime taşır. OpenAI/Azure hattında çalışan, çoklu-model esnekliği veya trace dashboard'u isteyen ekiplerde OpenAI Agents SDK daha az ek iş gerektirir. İkisi de MCP destekliyor; araç katmanını MCP'de, orkestrasyondan ayrı tut.

Claude Agent SDKOpenAI Agents SDK
Tam sonucu oku

Puan Karşılaştırması

Grafik yükleniyor...

Detaylı Puanlama

Detaylı Puanlama: Claude Agent SDK ve OpenAI Agents SDK — kategori bazında 10 üzerinden puanlar
KategoriClaude Agent SDKOpenAI Agents SDK
Performans
8/10
8/10
Öğrenme Kolaylığı
7/10
7/10
Ekosistem
6/10
8/10
Topluluk
6/10
8/10
İş Pazarı
6/10
7/10
Gelecek
8/10
8/10

Artıları & Eksileri

Claude Agent SDK

Artıları

  • Subagent modeli context isolation + parallelization + uzmanlaşmış talimat/bilgi + tool restriction sağlıyor (resmi dördü)
  • MCP üç transport ile birinci sınıf destekleniyor: local process, HTTP, in-process
  • Amazon Bedrock için resmi, ayrıntılı kurumsal kurulum dokümantasyonu (/setup-bedrock)
  • hooks ile tehlikeli işlemleri çalışmadan önce engelleme ve hassas eylemde insan onayı zorunlu kılma
  • Disk-tabanlı otomatik oturum kalıcılığı + resume/fork ile esnek devam
  • Token/model bazlı maliyet verisi (modelUsage/total_cost_usd) kutudan geliyor
  • Python ve TypeScript'te resmi, haftalık kadansta güncellenen SDK

Eksileri

  • Model tarafı Anthropic ekosistemine (+ Bedrock üzerinden Claude) bağlı, resmi çoklu-sağlayıcı desteği yok
  • Yerleşik, isimlendirilmiş bir görsel trace dashboard'u bu taramada bulunamadı
  • Python/TS dışı diller için resmi SDK yok, yalnız CLI-subprocess köprüsü var
  • GitHub yıldız sayısı (8.156) OpenAI Agents SDK'nın belirgin gerisinde — daha küçük ekosistem
  • 0.Y.Z sürüm aralığında, API yüzeyi hâlâ hızla değişiyor

En Uygun

Zaten Claude Code kullanan ve o mimariyi kütüphane olarak genişletmek isteyen ekiplerAmazon Bedrock üzerinden kurumsal Claude dağıtımı yapan takımlarHassas eylemlerde zorunlu insan-onayı ve ince-taneli araç kısıtlaması gereken üretim ajanlarıDosya sistemi/bash-ağırlıklı otomasyon (kod düzeltme, repo bakımı) yapan ajanlar

OpenAI Agents SDK

Artıları

  • Provider-agnostic: OpenAI Responses/Chat Completions + 100'den fazla LLM (adaptörle) resmi olarak destekleniyor
  • Handoffs + agents-as-tools ile net, birincil-sınıf iki orkestrasyon deseni
  • Yerleşik, varsayılan açık tracing ve Traces dashboard kutudan geliyor
  • MCP dört transport ile destekleniyor: Hosted, Streamable HTTP, HTTP+SSE, stdio
  • Input/output/tool guardrails ile net ayrılmış üç katmanlı güvenlik modeli
  • RunState ile insan-onaylı (human-in-the-loop) paused-run/resume birincil-sınıf yapı
  • Sandbox Agents (beta) ile GitHub repo/S3/Azure Blob'dan başlayan kalıcı workspace
  • GitHub'da 29.670 yıldızla belirgin daha büyük bir topluluk

Eksileri

  • Birinci-parti Azure/Bedrock kurulum sayfası bulunamadı — kurumsal çoklu-bulut yolu yerleşik provider entegrasyon noktaları ve üçüncü-parti adaptörlerden geçiyor
  • ZDR (Zero Data Retention) politikası altında tracing devre dışı kalıyor
  • Ana geliştirme Python'da; JS/TS ayrı bir repo olarak paralel sürdürülüyor
  • Sandbox Agents hâlâ beta aşamasında
  • 0.Y.Z sürüm aralığında, resmi olarak 'hâlâ hızla evriliyor' ifadesiyle kırılganlık riski taşıyor

En Uygun

Çoklu-model/çoklu-sağlayıcı stratejisi izleyen ekiplerHazır bir trace dashboard'una ihtiyaç duyan, gözlemlenebilirliği kutudan isteyen takımlarHandoff-tabanlı, konuşma sahipliğinin net devredildiği ajan akışları kuran ekiplerOpenAI ekosisteminde (Responses API, ChatGPT entegrasyonu) zaten çalışan ürünlerKalıcı bir dosya/iş alanına ihtiyaç duyan, bulut depo tabanlı ajan görevleri

Kod Karşılaştırması

Claude Agent SDK
// Claude Agent SDK (TypeScript) - Dosya-tabanlı subagent + MCP araç kısıtlama
// Kaynak: docs.claude.com/en/api/agent-sdk/subagents + /mcp
import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";

const result = query({
  prompt: "Repo'daki başarısız testleri bul ve düzelt",
  options: {
    // Programatik subagent tanımı — dosya-tabanlı alternatif: .claude/agents/*.md
    agents: {
      "test-fixer": {
        description: "Başarısız testleri analiz edip düzeltir",
        prompt: "Sen bir test mühendisisin. Önce testi çalıştır, sonra kök nedeni bul.",
        tools: ["Read", "Edit", "Bash"], // tool restriction
      },
    },
    // MCP sunucusu: local process olarak bağlan
    mcpServers: {
      github: {
        command: "npx",
        args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      },
    },
    permissionMode: "default", // hooks + deny/ask/allow sırası devreye girer
  },
});

for await (const message of result) {
  if (message.type === "result") {
    console.log("Toplam maliyet:", message.total_cost_usd);
    console.log("Model kullanımı:", message.modelUsage);
  }
}
OpenAI Agents SDK
# OpenAI Agents SDK (Python) - Handoff + guardrail + MCP (stdio)
# Kaynak: openai.github.io/openai-agents-python/multi_agent/ + /mcp/ + /guardrails/
from agents import Agent, Runner, handoff, input_guardrail, GuardrailFunctionOutput
from agents.mcp import MCPServerStdio

async def main():
    async with MCPServerStdio(
        params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]},
    ) as github_mcp:

        @input_guardrail
        async def block_secrets(ctx, agent, input_text: str) -> GuardrailFunctionOutput:
            contains_secret = "sk-" in input_text
            return GuardrailFunctionOutput(
                output_info={"blocked": contains_secret},
                tripwire_triggered=contains_secret,
            )

        triage_agent = Agent(
            name="Triage",
            instructions="Görevi analiz et, uygun uzman ajana devret.",
            input_guardrails=[block_secrets],
        )

        fixer_agent = Agent(
            name="TestFixer",
            instructions="Başarısız testleri düzelt.",
            mcp_servers=[github_mcp],
        )

        triage_agent.handoffs = [handoff(fixer_agent)]

        result = await Runner.run(triage_agent, "Repo'daki başarısız testleri düzelt")
        print(result.final_output)

Sonuç

Tek doğru cevap yok ama kanıt bir yön gösteriyor: MCP-merkezli, kurumsal izin/hooks yönetişimine öncelik veren mimaride Claude Agent SDK'nın subagent-izolasyonu + Bedrock desteği daha az sürprizle üretime taşır. OpenAI/Azure hattında çalışan, çoklu-model esnekliği veya trace dashboard'u isteyen ekiplerde OpenAI Agents SDK daha az ek iş gerektirir. İkisi de MCP destekliyor; araç katmanını MCP'de, orkestrasyondan ayrı tut.

Ücretsiz Danışmanlık Al
SSS

Sıkça Sorulan Sorular

Claude Agent SDK, Anthropic'in Claude Code CLI'sini bir kütüphane olarak dışa açar; dosya sistemi, bash ve MCP araçlarına yerleşik erişimle gelir ve subagent-izolasyonu + hooks-tabanlı izin sırasıyla üretim-sınıfı kontrol sunar. OpenAI Agents SDK ise sıfırdan sağlayıcı-agnostik bir çok-ajan çatısı olarak tasarlanmış; handoffs, guardrails, sessions ve varsayılan-açık tracing ile OpenAI dışı modelleri de (adaptör üzerinden) destekler. Temel fark model-bağımlılığı ekseninde: OpenAI SDK tasarım gereği çoklu-model, Claude Agent SDK Claude'a optimize.

Giriş

Ajan altyapısı 2026 sonbaharında iki taraftan da hızlandı. Claude Agent SDK, Claude Code'u kütüphane olarak dışa açıyor: Python + TypeScript'te resmi dağıtım, dosya sistemi/bash/MCP araçlarına yerleşik erişim, haftalık kadans (Python 23 Eylül'de v0.2.159). OpenAI Agents SDK "hafif ama güçlü çok-ajan çatısı"; sağlayıcı-agnostik tasarımı 100'den fazla LLM'i destekliyor, GitHub'da 29.670 yıldızla Claude Agent SDK'nın (8.156) önünde. Bu sayfa iki SDK'yı dokuz eksende ele alıyor: orkestrasyon, MCP desteği, dil kapsamı, gözlemlenebilirlik, kurumsal dağıtım, model bağımsızlığı, hata toleransı, izin/sandbox modeli, dokümantasyon. Kısa cevap: ikisi de MCP destekliyor ama felsefeleri farklı. Claude Agent SDK subagent-izolasyonu karşılığında Anthropic'e bağlı; OpenAI Agents SDK handoffs ile sahipliği ayırırken bağımsızlığı öne çıkarır. Öneri: araç katmanını MCP'de tut, geçiş maliyetini düşük tut.

Karşılaştırma Matrisi

Karşılaştırma Matrisi: Claude Agent SDK / OpenAI Agents SDK
ÖzellikClaude Agent SDKOpenAI Agents SDK
İlk repo tarihiHaziran 2025Mart 2025 (Öne çıkan)
Güncel Python sürümü (24 Eyl 2026)v0.2.159 (23 Eyl)v0.22.3 (17 Eyl)
GitHub yıldızı8.15629.670 (Öne çıkan)
LisansPython MIT; TS paketi Anthropic özel lisansıMIT (Python + JS/TS) (Öne çıkan)
Resmi dil kapsamıPython + TypeScriptPython + ayrı JS/TS repo
Model bağımsızlığıAnthropic modelleri + BedrockProvider-agnostic, 100+ LLM (adaptörle) (Öne çıkan)
Çok-ajan deseniSubagent (izolasyon+paralel)Handoffs + agents-as-tools
MCP transport çeşidiLocal, HTTP, in-processHosted, Streamable HTTP, HTTP+SSE, stdio (Öne çıkan)
Gözlemlenebilirlik / trace altyapısıOTel ile trace/metric/event ihracı (kendi backend'ine); hazır görsel pano yokYerleşik tracing + hazır Traces panosu (varsayılan açık) (Öne çıkan)
Birinci-parti Bedrock/Azure desteğiBedrock resmi dokümante (Öne çıkan)Birinci-parti sayfa yok; yerleşik provider entegrasyon noktaları + adaptör
İzin/guardrail modelihooks + deny/ask/allow + canUseToolInput/output/tool guardrails
Oturum devamıcontinue/resume/fork (disk-tabanlı)RunState serialize + insan-onaylı resume
Sandbox/workspace (beta)Belirtilmedi (hooks ile kısıtlama)Sandbox Agents (GitHub/S3/Blob) (Öne çıkan)
Sürümleme olgunluğu0.Y.Z, hızlı evrim0.Y.Z, hızlı evrim (resmi belirtilmiş)
Diğer dillere headless köprüCLI subprocess (-p --output-format json) (Öne çıkan)Resmi köprü BULUNAMADI

Derinlemesine İnceleme

Claude Agent SDK

Genel Bakış

Claude Agent SDK, Claude Code CLI'sini Python ve TypeScript'te tüketilebilir kütüphaneye dönüştürüyor. Resmi tanımı: 'Claude Code'u kütüphane olarak kullanarak üretim AI ajanları kur' — context isolation, subagent, hooks tabanlı izin sırası ve dosya sistemi/bash/MCP erişimini devralıyor. Subagent'lar üç yoldan tanımlanır: programatik agents parametresiyle, .claude/agents/ markdown dosyalarıyla, ya da yerleşik general-purpose subagent ile. MCP entegrasyonu local process, HTTP veya in-process sunucu olarak kurulabiliyor. Amazon Bedrock için resmi kurulum sihirbazı ve model pinleme dokümante. İzin modeli hooks + deny/ask/allow + canUseTool sırasıyla çalışıyor. Gözlemlenebilirlik OpenTelemetry ile trace/metrik/log ihracı ve yanıt akışındaki token/maliyet verisiyle (modelUsage, total_cost_usd) sağlanıyor; hazır görsel pano yok. Python 23 Eylül'de v0.2.159'a, TS 0.3.281'e ulaştı.

Ekosistem

Paket yöneticisi
pip / npm
Geliştirme ortamı
VS CodeHerhangi bir Python/TS IDE'si
Popüler kütüphaneler
@anthropic-ai/claude-agent-sdk (npm)claude-agent-sdk (PyPI)
GitHub yıldızı
8,156

OpenAI Agents SDK

Genel Bakış

OpenAI Agents SDK kendi GitHub tanımıyla 'hafif ama güçlü, çok-ajan iş akışları için framework'. Mart 2025'te doğan repo Eylül 2026'da Python'da v0.22.3'e, JS/TS'te 0.18.0'a ulaştı. Orkestrasyon iki desene dayanıyor: 'agents as tools' (sahiplik yönetici ajanda kalır) ve 'handoffs' (konuşma devredilir) — birleştirilebilir. MCP dört transport türüyle (Hosted, Streamable HTTP, HTTP+SSE, stdio) destekleniyor; güvenlik notu güvenilir sunucu + least-privilege kullanımını vurguluyor. SDK varsayılan açık, yerleşik tracing ve Traces dashboard sunuyor; ZDR altında devre dışı kalıyor. Güvenlik modeli input/output/tool guardrails üçlüsü. RunState duraksatılmış çalıştırmaları serileştirip insan onayından sonra devam ettiriyor. Sandbox Agents (beta) GitHub repo/S3/Blob'dan başlayan kalıcı workspace veriyor. Varsayılan model gpt-5.6-luna; provider-agnostic tasarımı 100+ LLM destekliyor.

Ekosistem

Paket yöneticisi
pip / npm
Geliştirme ortamı
VS CodeHerhangi bir Python/TS IDE'si
Popüler kütüphaneler
openai-agents (PyPI)@openai/agents (npm)
GitHub yıldızı
29,670

Teknik Analiz

Çok-Ajan Orkestrasyon Primitifleri

Claude Agent SDK'da subagent'lar üç yoldan tanımlanır: query() opsiyonlarına programatik agents parametresiyle, .claude/agents/ altında markdown dosyalarıyla, ya da tanım gerektirmeyen yerleşik general-purpose subagent ile. Resmi dokümantasyon faydayı dört maddede sabitliyor: context isolation, parallelization, specialized instructions/knowledge ve tool restrictions — Claude Code'un kendi "Task tool" mimarisinin SDK'ya taşınmış hali. OpenAI Agents SDK iki çekirdek deseni ayırıyor: "agents as tools" (yönetici ajan uzman ajanları araç gibi çağırır, sahiplik kendisinde kalır) ve "handoffs" (konuşma tamamen devredilir). İkisi birleştirilebilir; ayrıca "orchestrating via code" ile "orchestrating via LLM" ayrımı da dokümante. Fark: Claude tarafı izolasyon+paralelliğe, OpenAI tarafı handoff-mı-araç-mı ikilemine odaklanıyor. Seçim, ekibin zihin modeline yakın duruyor.

MCP Native Desteği ve Kurumsal Yönetim

Her iki SDK da MCP'yi birinci sınıf ele alıyor — bu, iki tarafın ayrıştığı değil, buluştuğu nokta. Claude Agent SDK'da MCP sunucuları üç yoldan bağlanır: yerel process, HTTP ya da SDK içinde çalışan in-process sunucu; .mcp.json'dan otomatik yüklenebilir. Bağlantı zamanlaması (ilk tur bekleme, tool listesi cache'i) ayrıntılı dokümante. OpenAI Agents SDK dört transport sunar: Hosted MCP, Streamable HTTP, HTTP+SSE, stdio. Resmi güvenlik uyarısı: yalnız güvenilen sunuculara bağlan, least-privilege kimlik bilgisi kullan, token'ı URL'e değil header'a koy. README'de "Tools: functions, MCP, hosted tools" açıkça listeleniyor. Kurumsal MCP yönetimi tarafında Anthropic'in resmi "Control MCP server access for your organization" dokümanı net bir politika seti tanımlıyor: managed-mcp.json ile sabit sunucu kümesi dayatıp münhasır kontrol kurabilir, managedMcpServers managed-setting'i ile kullanıcılar kendi sunucularını korurken onlara sunucu sağlayabilir, allowedMcpServers/deniedMcpServers ile onaylı-katalog politikası uygulayabilirsin. OpenAI Agents SDK'da ayrı, isimlendirilmiş bir kurumsal MCP-yönetim paneli görülmedi.

Dil/SDK Kapsamı ve Model Bağımsızlığı

Claude Agent SDK resmi olarak Python ve TypeScript'te dağıtılıyor; başka bir dilden aynı ajan döngüsünü sürmek için resmi yol CLI'yi subprocess olarak -p --output-format json ile çalıştırmaktan geçiyor — resmi SDK değil ama desteklenen headless köprü var. Model tarafında SDK, Claude Code CLI'yi sardığı için birinci-parti destek Anthropic modelleri + Amazon Bedrock (resmi /setup-bedrock sihirbazı, model pinleme) ile sınırlı. OpenAI Agents SDK'nın ana geliştirmesi Python'da; ayrı bir JS/TS repo'su paralel sürdürülüyor. Python paketi "provider-agnostic" — Responses/Chat Completions API'lerini desteklediği gibi, üçüncü-parti adaptörlerle (LiteLLM) 100'den fazla LLM'i destekliyor. Model belirtilmezse varsayılan gpt-5.6-luna, reasoning.effort="none". Sonuç: dil kapsamı benzer; model bağımsızlığında OpenAI resmi olarak daha esnek — Claude Agent SDK, Claude Code mimarisini "satın almanın" bedeli olarak Anthropic'e daha bağlı kalıyor.

Gözlemlenebilirlik ve Trace Altyapısı

OpenAI Agents SDK'nın somut kurumsal avantajlarından biri: yerleşik, varsayılan açık tracing. LLM generation'ları, tool çağrılarını, handoff'ları ve guardrail olaylarını otomatik toplayıp "Traces dashboard" üzerinden debug/izleme sunuyor. Tek kısıt: Zero Data Retention (ZDR) politikası altındaki organizasyonlarda tracing devre dışı kalıyor. Claude Agent SDK tarafında gözlemlenebilirlik birinci-parti: resmi "Observability with OpenTelemetry" dokümantasyonu, SDK'nın sardığı Claude Code CLI'sinin OpenTelemetry ile enstrümante olduğunu ve trace, metrik ve log olaylarını OTLP kabul eden herhangi bir backend'e aktarabildiğini anlatıyor. Üç sinyalin ayrı anahtarı var — OTEL_METRICS_EXPORTER, OTEL_LOGS_EXPORTER, OTEL_TRACES_EXPORTER (trace için ek olarak CLAUDE_CODE_ENHANCED_TELEMETRY_BETA=1) — ve telemetri CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=1 verilene kadar kapalı. Yanıt akışından okunan token/maliyet verisi de duruyor: TS'te modelUsage, Python'da model_usage + total_cost_usd. Sonuç: fark "veri var mı" değil, panonun nerede durduğu. OpenAI hazır görsel panoyu kutudan veriyor; Claude Agent SDK trace/metrik/olayı OTel ile senin APM'ine akıtıyor, panoyu sen seçiyorsun.

Kurumsal Dağıtım, İzin Modeli ve Hata Toleransı

Claude Agent SDK, Amazon Bedrock için resmi ve ayrıntılı dokümante edilmiş bir yol sunuyor: /setup-bedrock sihirbazı, ortam değişkeni kurulumu, takım için model pinleme. OpenAI Agents SDK'nın resmi dokümanlarında birinci-parti Azure/Bedrock kurulum sayfası bulunamadı; resmi yol önce SDK'nın yerleşik provider entegrasyon noktalarından geçiyor, bunlar yetmediğinde Any-LLM/LiteLLM gibi üçüncü-parti adaptörlere geçiliyor. İzin tarafında Claude Agent SDK sırası net: hooks, deny, ask, permission mode, allow, canUseTool — hooks tehlikeli işlemleri önceden engelleyebiliyor, hassas eylemde insan onayı zorunlu kılabiliyor. OpenAI Agents SDK guardrail modeli input/output/tool guardrails üçlüsü; ayrıca beta'da "Sandbox Agents" modele GitHub repo veya S3/Azure Blob'dan başlayan kalıcı workspace sunuyor. Hata toleransında Claude Agent SDK oturum kalıcılığı disk-tabanlı otomatik; continue/resume/fork var. OpenAI'nin RunState'i duraklatılmış run'ları serileştirip insan onayından sonra devam ettiriyor — human-in-the-loop için ayrı bir birincil-sınıf yapı.

Dokümantasyon, Sürüm Kadansı ve Vaka Örnekleri

Sürüm kadansı ölçülebilir bir olgunluk göstergesi. Claude Agent SDK Python paketi 23 Eylül'de v0.2.159'a ulaştı (bundled CLI'yi 2.1.281'e güncelleyen sürüm), TS tarafı 0.3.281'de; OpenAI Agents SDK Python tarafı 17 Eylül'de v0.22.3'te, JS/TS 0.18.0'da. OpenAI'nin resmi sürümleme sayfası "0.Y.Z" formunda kaldığını ve "hâlâ hızla evrildiğini" belirtiyor — iki taraf da 1.0 öncesi, CI'da sürüm pinlemeyi zorunlu kılıyor. Popülerlikte GitHub verisi net: openai-agents-python 29.670 yıldızla claude-agent-sdk-python'ın (8.156 yıldız) önünde — kısmen erken doğuşundan (Mart 2025'e karşı Haziran 2025) kaynaklanıyor olabilir. Resmi "üretim vaka çalışması" ekseninde ikisi de zayıf: Claude'un ajan çözümleri sayfası müşteri logoları listeliyor ama SDK'ya özgü değil; iki tarafın resmi dokümantasyonu da SDK'ya özel, adlandırılmış bir üretim vaka sayfasına yönlendirmiyor.

Hangi Senaryoda Hangisi

Ekip zaten Claude Code kullanıyor, kurumsal Bedrock rotasında çalışıyor

Öneri: Claude Agent SDK

Bedrock desteği birinci-parti dokümante, Claude Code'un hooks/izin sırası ve subagent izolasyonu doğrudan devralınıyor — ek entegrasyon maliyeti düşük.

Çoklu-model stratejisi gerekiyor (OpenAI + başka sağlayıcılar aynı ajan akışında)

Öneri: OpenAI Agents SDK

Provider-agnostic tasarım ve 100+ LLM desteği (adaptör üzerinden) resmi olarak belgelenmiş; Claude Agent SDK model tarafında Anthropic ekosistemine daha bağlı.

Regülasyon ağır bir sektörde Zero Data Retention zorunlu

Öneri: Dikkatli değerlendir

OpenAI Agents SDK'da tracing ZDR altında devre dışı kalıyor — gözlemlenebilirlik avantajı bu senaryoda kayboluyor; iki tarafın da kendi log/hook mekanizmasını değerlendir.

Hazır, görsel bir trace dashboard'u üretim gereksinimi

Öneri: OpenAI Agents SDK

Varsayılan açık, yerleşik tracing + Traces dashboard kutudan geliyor; Claude Agent SDK'da eşdeğeri kendi APM entegrasyonunu gerektiriyor.

Hassas eylemlerde zorunlu insan onayı ve ince-taneli araç kısıtlama

Öneri: Claude Agent SDK

hooks ile işlem öncesi engelleme + deny/ask/allow/canUseTool sıralı değerlendirme, subagent bazında tool restriction sağlıyor.

Modele kalıcı bir dosya/iş alanı (workspace) gerekiyor, GitHub repo veya bulut depodan başlatılacak

Öneri: OpenAI Agents SDK

Sandbox Agents (beta) GitHub repo, yerel dosya ve S3/Azure Blob gibi kaynaklardan başlayan kalıcı workspace sunuyor; Claude Agent SDK'da eşdeğer resmi bir ürün bu taramada görülmedi.

Python/TypeScript dışında bir dilden (ör. Go, Rust) ajan döngüsü sürmek gerekiyor

Öneri: Claude Agent SDK

CLI'yi subprocess olarak -p --output-format json ile çalıştırma resmi ve dokümante edilmiş bir yol; OpenAI Agents SDK'da eşdeğer resmi bir köprü bulunamadı.

Yaygın Tuzaklar

  • Claude Agent SDK'da subagent tanımlarını hem .claude/agents/ dosyasında hem programatik agents parametresinde çakışacak şekilde tanımlamak — hangisinin öncelikli olduğu karışıklık yaratıyor

    Claude Agent SDK

    Çözüm

    Tek bir tanım kaynağı seç (dosya-tabanlı ya da programatik), ikisini karıştırma; CI'da subagent listesini tek bir kaynaktan doğrula.

  • OpenAI Agents SDK'da ZDR (Zero Data Retention) altında çalışırken tracing'in sessizce devre dışı kaldığını fark etmemek — debug/monitoring boşluğu üretimde geç fark ediliyor

    OpenAI Agents SDK

    Çözüm

    ZDR politikası varsa üretime çıkmadan önce tracing durumunu doğrula, alternatif bir loglama/monitoring katmanı kur.

  • Her iki SDK'yı da 0.Y.Z sürüm aralığında sabit pinlemeden kullanmak — minor sürüm yükseltmesi API yüzeyini kırabilir

    Her ikisi

    Çözüm

    package.json/requirements.txt'te tam sürüm pinle, CHANGELOG'u her yükseltmeden önce oku, yükseltmeyi ayrı bir PR'da test et.

  • MCP sunucu entegrasyonunu SDK'ya özel API'ye gömerek yazmak — SDK değişince tüm araç kodunu yeniden yazmak zorunda kalmak

    Her ikisi

    Çözüm

    Araç/entegrasyon katmanını MCP standardında tut, orkestrasyon mantığından ayrı bir servis olarak koş; hangi SDK'ya geçersen geç MCP sunucusu değişmeden kalır.

Geçiş Kılavuzu

OpenAI Agents SDK → Claude Agent SDK (veya tersi) — MCP-korumalı geçiş

Tahmini süre: Küçük ajan (1-3 araç, tek orkestrasyon deseni): 1-2 hafta. Orta (5-10 araç, çok-ajan akışı): 4-8 hafta. Büyük (kurumsal MCP filosu, çoklu takım): 3-6 ay.
  1. 11. Mevcut ajan akışını denetle: hangi araç entegrasyonları SDK'ya özel API kullanıyor, hangileri zaten MCP üzerinden mi geçiyor?
  2. 22. SDK'ya özel araç kodunu MCP sunucusuna taşı — local process veya HTTP transport ile her iki SDK'nın da okuyabileceği bir arayüz oluştur.
  3. 33. Orkestrasyon desenini eşle: OpenAI'nin handoffs/agents-as-tools yapısını Claude'un subagent + hooks modeline (veya tersini) birebir değil, davranışsal olarak karşılığına dönüştür.
  4. 44. İzin/guardrail kurallarını yeniden yaz: OpenAI guardrails (input/output/tool) → Claude hooks + deny/ask/allow sırası (veya tersi); hiçbir kuralı sessizce atlama.
  5. 55. Gözlemlenebilirlik boşluğunu kapat: OpenAI'den geliyorsan Traces dashboard'un yerine Claude Agent SDK'nın modelUsage/total_cost_usd verisini kendi APM'ine akıt.
  6. 66. Oturum kalıcılığı stratejisini taşı: RunState serileştirme ↔ continue/resume/fork arasındaki semantik farkları test senaryolarıyla doğrula.
  7. 77. Küçük bir pilot akışta paralel çalıştır (shadow mode), çıktıları karşılaştır, sonra kademeli olarak trafiği kaydır.
  8. 88. Sürüm pinleme ve CI testlerini yeni SDK'ya göre güncelle; her iki SDK da 0.Y.Z aralığında olduğundan sürüm sabitleme kritik.

Gelecek Öngörüsü

Claude Agent SDK

Claude Agent SDK, Claude Code'un kendi hızlı sürüm kadansına bağlı ilerliyor — Python paketi 23 Eylül 2026'da v0.2.159'a ulaştı ve bundled CLI sürümünü (2.1.281) takip ediyor, yani SDK'nın yol haritası doğrudan Claude Code'un kendi gelişimine kenetli. Kurumsal MCP yönetimi resmi dokümanla yerleşmiş durumda (managed-mcp.json, managedMcpServers, allowlist/denylist), ancak resmi bir uzun-vadeli yol haritası dokümanı yayımlanmış değil — kehanet yapmak yerine her yükseltmeden önce CHANGELOG kontrolü öneriliyor.

OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK kendi sürümleme sayfasında SDK'nın hâlâ '0.Y.Z' formunda ve hızla evrildiğini resmi olarak belirtiyor; Sandbox Agents beta aşamasında, yani kalıcı workspace özelliği yakın vadede genel kullanıma (GA) açılabilir ama resmi bir GA tarihi açıklanmadı. Sağlayıcı-agnostik tasarımı, modelin altında değişen OpenAI model ailesinden (GPT-6 serisi) bağımsız olarak SDK API yüzeyinin nispeten stabil kalmasını sağlıyor; bu mimari tercih, model tarafında hızlı değişim yaşarken SDK entegrasyon kodunu koruma avantajı sunuyor.

Altın Bilgi

En çok şaşırtan şey, iki tarafın da "ajan SDK'sı" derken farklı bir problemi öncelik yapmasıydı. Claude Agent SDK, Claude Code'un üretim deneyiminden (context isolation, subagent, hooks) doğdu. OpenAI Agents SDK sıfırdan "provider-agnostic çok-ajan çatısı" olarak tasarlandı — handoffs/guardrails/tracing bu yüzden olgun. Tavsiyem: (1) "hangi model(ler)i, ne kurumsal altyapıda çalıştıracağım" sorusu SDK seçimini belirlesin, (2) "hangi araçlara bağlanacağım" sorusu MCP üzerinden çözülsün ve SDK'dan bağımsız kalsın. Bu ayrımı yapmazsan SDK değişince tüm araç entegrasyonunu yeniden yazarsın. Vendor kilidinin gerçek maliyeti SDK API'sinde değil, MCP'siz yazılmış özel araç kodunda saklı.

İlgili Blog Yazıları

Tüm Yazıları Gör

İlgili Projeler

Tüm Projeleri Gör

İlgili İçerik