L'infrastructure d'agent propriétaire qui transforme Claude Code en bibliothèque
Un framework d'orchestration multi-agents léger et agnostique au fournisseur
Il n'y a pas de réponse unique, mais les preuves indiquent une direction : dans une architecture centrée MCP qui priorise la gouvernance des permissions/hooks en entreprise, l'isolation des subagents et le support Bedrock de Claude Agent SDK mènent en production avec moins de surprises. Pour les équipes qui travaillent dans l'écosystème OpenAI/Azure, ou qui veulent la flexibilité multi-modèles ou un tableau de bord de traces, OpenAI Agents SDK demande moins de travail supplémentaire. Les deux supportent MCP ; gardez la couche d'outils dans MCP, séparée de l'orchestration.
| Catégorie | Claude Agent SDK | OpenAI Agents SDK |
|---|---|---|
| Performance | 8/10 | 8/10 |
| Facilité d'apprentissage | 7/10 | 7/10 |
| Écosystème | 6/10 | 8/10 |
| Communauté | 6/10 | 8/10 |
| Marché de l'emploi | 6/10 | 7/10 |
| Pérennité | 8/10 | 8/10 |
// Claude Agent SDK (TypeScript) - Subagent basé sur fichier + restriction d'outils MCP
// Source : docs.claude.com/en/api/agent-sdk/subagents + /mcp
import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
const result = query({
prompt: "Trouve et corrige les tests en échec dans le dépôt",
options: {
// Définition programmatique du subagent — alternative basée sur fichier : .claude/agents/*.md
agents: {
"test-fixer": {
description: "Analyse et corrige les tests en échec",
prompt: "Tu es ingénieur de test. Exécute d'abord le test, puis trouve la cause racine.",
tools: ["Read", "Edit", "Bash"], // restriction d'outils
},
},
// Serveur MCP : connexion en process local
mcpServers: {
github: {
command: "npx",
args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
},
},
permissionMode: "default", // la séquence hooks + deny/ask/allow s'applique
},
});
for await (const message of result) {
if (message.type === "result") {
console.log("Coût total :", message.total_cost_usd);
console.log("Utilisation du modèle :", message.modelUsage);
}
}# OpenAI Agents SDK (Python) - Handoff + guardrail + MCP (stdio)
# Source : 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="Analyse la tâche et transfère-la à l'agent spécialiste approprié.",
input_guardrails=[block_secrets],
)
fixer_agent = Agent(
name="TestFixer",
instructions="Corrige les tests en échec.",
mcp_servers=[github_mcp],
)
triage_agent.handoffs = [handoff(fixer_agent)]
result = await Runner.run(triage_agent, "Corrige les tests en échec dans le dépôt")
print(result.final_output)Il n'y a pas de réponse unique, mais les preuves indiquent une direction : dans une architecture centrée MCP qui priorise la gouvernance des permissions/hooks en entreprise, l'isolation des subagents et le support Bedrock de Claude Agent SDK mènent en production avec moins de surprises. Pour les équipes qui travaillent dans l'écosystème OpenAI/Azure, ou qui veulent la flexibilité multi-modèles ou un tableau de bord de traces, OpenAI Agents SDK demande moins de travail supplémentaire. Les deux supportent MCP ; gardez la couche d'outils dans MCP, séparée de l'orchestration.
Obtenir une consultation gratuiteClaude Agent SDK expose le CLI Claude Code d'Anthropic comme une bibliothèque ; il inclut un accès intégré au système de fichiers, à bash et aux outils MCP, et offre un contrôle de niveau production via l'isolation des subagents et une séquence de permissions basée sur les hooks. OpenAI Agents SDK, lui, a été conçu dès le départ comme un framework multi-agents agnostique au fournisseur ; avec les handoffs, les guardrails, les sessions et le tracing activé par défaut, il supporte aussi des modèles non-OpenAI (via adaptateur). La différence fondamentale se situe sur l'axe de la dépendance au modèle : OpenAI SDK est multi-modèle par conception, Claude Agent SDK est optimisé pour Claude.