Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK 比較

Claude Codeをライブラリに変えるファーストパーティ製エージェント基盤

VS
OpenAI Agents SDK

プロバイダーに依存しない、軽量なマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク

15 分で読了AI

クイック結論

唯一絶対の正解はありませんが、根拠は方向性を示しています。MCP中心でエンタープライズの権限・hooksガバナンスを優先するアーキテクチャでは、Claude Agent SDKのsubagent分離とBedrockサポートがより少ない驚きで本番投入まで運べます。OpenAI/Azure系で稼働し、マルチモデルの柔軟性やトレースダッシュボードを求めるチームでは、OpenAI Agents SDKの方が追加作業が少なく済みます。どちらもMCPをサポートしているので、ツール層はMCPに保ち、オーケストレーションから切り離しておきましょう。

Claude Agent SDKOpenAI Agents SDK
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スコア比較

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詳細スコア

詳細スコア: Claude Agent SDK OpenAI Agents SDK — カテゴリー別10点満点のスコア
カテゴリーClaude Agent SDKOpenAI Agents SDK
パフォーマンス
8/10
8/10
学習のしやすさ
7/10
7/10
エコシステム
6/10
8/10
コミュニティ
6/10
8/10
求人市場
6/10
7/10
将来性
8/10
8/10

長所と短所

Claude Agent SDK

長所

  • subagentモデルがコンテキスト分離+並列処理+専門的な指示/知識+ツール制限を提供(公式に4つの利点を明記)
  • MCPが3つのトランスポート(ローカルプロセス、HTTP、in-process)でファーストクラスにサポートされている
  • Amazon Bedrock向けに公式かつ詳細なエンタープライズセットアップドキュメント(/setup-bedrock)がある
  • hooksによって危険な操作を実行前にブロックし、機微な操作には人間の承認を必須にできる
  • ディスクベースの自動セッション永続化+resume/forkによる柔軟な再開
  • トークン/モデル単位のコストデータ(modelUsage/total_cost_usd)が標準で取得できる
  • Python・TypeScriptで公式提供され、毎週のペースで更新されているSDK

短所

  • モデル側がAnthropicのエコシステム(+Bedrock経由のClaude)に依存しており、公式なマルチプロバイダー対応はない
  • この調査では、組み込みで名前の付いたビジュアルトレースダッシュボードは見つからなかった
  • Python/TS以外の言語向けの公式SDKはなく、CLIのサブプロセスブリッジのみが用意されている
  • GitHubスター数(8,156)はOpenAI Agents SDKに明確に劣っており、エコシステムはより小さい
  • 0.Y.Zのバージョン帯にあり、APIサーフェスはまだ急速に変化している

最適な用途

すでにClaude Codeを使っており、そのアーキテクチャをライブラリとして拡張したいチームAmazon Bedrock経由でエンタープライズ向けClaudeを展開するチーム機微な操作に人間の承認を必須とし、きめ細かいツール制限が必要な本番エージェントファイルシステム/bash中心の自動化(コード修正、リポジトリ保守)を行うエージェント

OpenAI Agents SDK

長所

  • プロバイダーに依存しない設計: OpenAI Responses/Chat Completions + アダプター経由で100以上のLLMを公式にサポート
  • handoffsとagents-as-toolsという明確な2つのファーストクラスなオーケストレーションパターン
  • デフォルトで有効な組み込みtracingとTracesダッシュボードが標準で用意されている
  • MCPが4つのトランスポート(Hosted、Streamable HTTP、HTTP+SSE、stdio)でサポートされている
  • 入力/出力/ツールguardrailsという明確に分離された3層のセキュリティモデル
  • RunStateによる人間承認(human-in-the-loop)のpaused-run/resumeがファーストクラスで用意されている
  • Sandbox Agents(ベータ)により、GitHubリポジトリ/S3/Azure Blobから起動する永続的なワークスペースが使える
  • GitHubで29,670スターと、明確に大きなコミュニティを持つ

短所

  • ファーストパーティのAzure/Bedrockセットアップページが見当たらない — エンタープライズのマルチクラウド対応は組み込みのプロバイダー統合ポイントとサードパーティアダプターに委ねられている
  • Zero Data Retention(ZDR)ポリシー下ではtracingが無効化される
  • 主な開発はPythonで行われ、JS/TSは別リポジトリとして並行してメンテナンスされている
  • Sandbox Agentsはまだベータ段階にある
  • 0.Y.Zのバージョン帯にあり、公式にも『まだ急速に進化している』とされ、破壊的変更のリスクがある

最適な用途

マルチモデル/マルチプロバイダー戦略を取るチームすぐ使えるトレースダッシュボードを必要とし、可観測性を標準で求めるチームhandoffベースで会話の所有権が明確に移譲されるエージェントフローを構築するチームOpenAIエコシステム(Responses API、ChatGPT統合)ですでに稼働しているプロダクト永続的なファイル/ワークスペースを必要とする、クラウドリポジトリベースのエージェントタスク

コード比較

Claude Agent SDK
// Claude Agent SDK (TypeScript) - ファイルベースのsubagent + MCPツール制限
// 出典: docs.claude.com/en/api/agent-sdk/subagents + /mcp
import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";

const result = query({
  prompt: "リポジトリ内の失敗しているテストを見つけて修正して",
  options: {
    // プログラムによるsubagent定義 — ファイルベースの代替: .claude/agents/*.md
    agents: {
      "test-fixer": {
        description: "失敗したテストを分析して修正します",
        prompt: "あなたはテストエンジニアです。まずテストを実行し、次に根本原因を特定してください。",
        tools: ["Read", "Edit", "Bash"], // ツール制限
      },
    },
    // MCPサーバー: ローカルプロセスとして接続
    mcpServers: {
      github: {
        command: "npx",
        args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      },
    },
    permissionMode: "default", // hooks + deny/ask/allowの順序が適用される
  },
});

for await (const message of result) {
  if (message.type === "result") {
    console.log("合計コスト:", message.total_cost_usd);
    console.log("モデル使用状況:", message.modelUsage);
  }
}
OpenAI Agents SDK
# OpenAI Agents SDK (Python) - Handoff + guardrail + MCP (stdio)
# 出典: 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="タスクを分析し、適切な専門エージェントに引き継いでください。",
            input_guardrails=[block_secrets],
        )

        fixer_agent = Agent(
            name="TestFixer",
            instructions="失敗したテストを修正してください。",
            mcp_servers=[github_mcp],
        )

        triage_agent.handoffs = [handoff(fixer_agent)]

        result = await Runner.run(triage_agent, "リポジトリ内の失敗しているテストを修正して")
        print(result.final_output)

結論

唯一絶対の正解はありませんが、根拠は方向性を示しています。MCP中心でエンタープライズの権限・hooksガバナンスを優先するアーキテクチャでは、Claude Agent SDKのsubagent分離とBedrockサポートがより少ない驚きで本番投入まで運べます。OpenAI/Azure系で稼働し、マルチモデルの柔軟性やトレースダッシュボードを求めるチームでは、OpenAI Agents SDKの方が追加作業が少なく済みます。どちらもMCPをサポートしているので、ツール層はMCPに保ち、オーケストレーションから切り離しておきましょう。

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FAQ

よくある質問

Claude Agent SDKはAnthropicのClaude Code CLIをライブラリとして公開したもので、ファイルシステム・bash・MCPツールへの組み込みアクセスを備え、subagent分離とhooksベースの権限フローによって本番クラスの制御を提供します。一方OpenAI Agents SDKはゼロから設計されたプロバイダーに依存しないマルチエージェントフレームワークで、handoffs・guardrails・sessions、そしてデフォルトで有効なtracingを備え、アダプター経由でOpenAI以外のモデルもサポートします。根本的な違いはモデル依存の軸にあります。OpenAI SDKは設計上マルチモデル、Claude Agent SDKはClaudeに最適化されています。

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