发布日期：2026-10-28

托管智能体服务用于承载Agent执行循环、工具调用和运行环境，企业选型需要比较接入方式、状态恢复、数据路径与计费。截至2026年10月28日，本文依据官方文档，将Claude Managed Agents、OpenAI Agents API、AgentRun、AgentKit、AgentCore与七牛云AgentAPI并列比较。六款服务的托管范围不同：有的接手执行循环，有的侧重部署已有代码。实际选择应使用统一任务，核对完整交付链路与费用。

选择托管服务，先确定交给平台哪些工作

托管智能体服务的差异，首先在于平台接手多少执行工作，以及团队需要保留哪些开发责任。

把材料核对、代码评审或运营巡检做成线上功能，需要持续调用模型与工具，还要保存进度、交付文件和处理执行中断。比较平台时，需要把这些工作与已有代码、工具和业务系统一起考虑。

根据截至2026年10月28日的官方文档，一类服务提供可配置的托管harness，由平台管理执行循环与会话；另一类侧重运行基础设施，承载开发者已有的Agent代码和框架。两类能力存在交叉，需要逐项核对具体服务。

如果团队已经用某种框架实现业务流程，部署方式与组件接入通常是比较起点；如果希望先配置角色、工具和环境，再接入业务系统，就需要重点比较托管执行循环及会话管理能力。

六款平台方案，接入重点各有什么不同

托管智能体服务的比较，首先要明确团队交给平台的是一份行为配置，还是一套已有的Agent代码与框架。

下表依据截至2026年10月28日的官方文档整理，展示各服务的接入重点，不对性能或完成率排名。

服务

已核验的开发与执行方式

选型时需要核对的边界

Claude Managed Agents

Anthropic提供预置、可配置的托管harness，管理执行循环、会话与事件

使用Claude模型；官方当前标记为Beta；支持云端或自托管沙箱

OpenAI Agents API

OpenAI托管Codex harness，管理会话、编排、上下文压缩和恢复

可选择托管、自托管或无沙箱环境；当前数据驻留仅支持美国

阿里云AgentRun

基于函数计算FC的Serverless基础设施，支持代码包、自定义镜像和多种Agent框架

会话亲和与业务状态持久化需要分别设计和验证

火山引擎AgentKit

Runtime托管多种框架；会话、记忆、知识库等由相应组件管理

配置式AgentKit Harness另有邀测公告，不能与Runtime混为一个开放状态

Amazon Bedrock AgentCore Runtime

托管不同框架和模型的Agent或工具，提供microVMs与Instances计算类型

生命周期、存储和费用取决于所选计算类型与配置

七牛云AgentAPI

配置智能体、环境和会话；支持三种运行时，Portal与API可复用配置

不同运行时的工具、审批和沙箱恢复条件不同；自托管worker当前要求Native

Claude Managed Agents与OpenAI Agents API都提供托管执行循环。前者围绕智能体、环境、会话与事件配置任务；后者由OpenAI管理Codex harness，并处理编排、上下文压缩与恢复。

OpenAI官方文档还区分了Agents API与Agents SDK：前者由服务端运行托管harness，后者的执行循环运行在应用中。比较产品时，需要确认实际采用的是哪一种开发方式。

AgentRun、AgentKit Runtime和AgentCore可用于承载已有框架与代码。AgentKit还提供配置式Harness入口，但其官方公告当前仍写明邀测。比较时，需要以实际可开通的产品和功能为准。

七牛云2026年10月28日的运行时文档列出Native、Codex和Claude Code三种执行引擎，runtime与model分别配置。AgentAPI可通过Portal或API配置任务，三种运行时的工具、审批和恢复条件需要分别核对。

长任务与自托管，要按实际执行条件验收

长任务能否继续，需要分别核对会话记录、执行环境和运行时的恢复条件；自托管还要核对工具与模型请求的数据路径。

先区分文档中的时限约束的是执行实例、沙箱还是单条命令，再验证中断后能否取得历史、恢复文件并继续任务。状态保留与执行空间恢复应分别验收。

AWS截至2026年10月28日的文档将执行实例生命周期上限区分为microVMs的8小时和Instances的14天，会话本身可通过新实例继续。这些数字描述执行实例，不能直接当作业务任务上限。

七牛云同日更新的会话文档列明，云端沙箱运行时长与CLI命令执行上限默认各为1小时，更长时限需要部署配置及沙箱服务支持。Native可依据事件重建上下文；Codex、Claude Code依赖原沙箱恢复，沙箱丢失后需新建会话并补充材料。

数据位置也要按组件拆开看。OpenAI官方文档明确，Agents API当前数据驻留仅支持美国，自托管沙箱不会使这项服务满足零数据保留条件。

AgentAPI当前自托管worker要求Native运行时，在自有基础设施执行文件、命令或业务工具；用户输入、工具参数和工具结果仍会经过AgentAPI及模型服务，隔离与清理由部署方负责。

因此，采购或技术评估应分别确认工具执行位置、模型请求路径、会话数据保存方式，以及中断后的恢复责任。仅凭“支持自托管”这一项，无法完成这些判断。

计费比较，先拆开模型、执行与工具费用

各平台的费用应按同一任务的实际用量核算，运行时间单价或服务费政策都不足以代表任务总成本。

按2026年10月28日核验的官方说明：

  • Claude Managed Agents按Token与会话运行时间计费，运行时间标准价为每会话小时0.08美元，仅累计running状态；模型和相关工具费用需另外核对。

  • OpenAI Agents API的模型、工具及OpenAI托管沙箱，分别执行相应API和资源价格。

  • AgentRun应结合所选部署方式和资源配置确认费用，本次未取得可用于统一任务报价的价格依据。

  • AgentKit的Runtime、Sandbox涉及CPU、内存和流量计量，网关及相关云服务另有费用。

  • AgentCore的microVMs按CPU、内存消耗计费，Instances涉及EC2与管理费用。

  • 七牛云AgentAPI当前限时免收服务费，模型调用仍按实际Token用量及所选模型价格计费；这一政策不等于整个任务免费。

实际比较可记录“完成任务的全部费用÷验收合格的任务数”，并计入重试、子任务和外部工具消耗。不同计价单位应通过统一任务的实际账单核算，不能仅比较某一项单价。

用同一组任务，验证六款服务的交付链路

统一输入、输出格式和验收标准，有助于比较各平台的接入过程与实际交付结果。

可以先使用不依赖业务数据的文件生成任务，再替换为脱敏后的代码评审、材料核对或巡检任务。记录模型、运行时、工具权限与配置版本；平台配置不同时，应同时保留差异说明。

下面的验收模板取自七牛云官方快速入门中的文件任务要求。用于其他平台时，应按各自文档设置工作目录、文件导出方式和工具权限：

从0、1开始生成前20个斐波那契数，每行一个整数，保存为fibonacci.txt并提供可下载文件，不添加标题或其他文字。

文件应有20行，最后一项为4181，还需要逐项核对全部内容。随后记录工具调用、停止原因、产物获取方式和费用；对超时或中断情况，再按各平台文档验证继续任务的行为。

以AgentAPI为例，官方Portal流程是创建智能体、配置环境、创建会话、发送消息，再从“对话”“轨迹”“文件”核验执行。其他平台应按对应入口完成相同的内容验收。这里提供的是验证方案，未声称完成六平台线上实测。

从团队现有架构确定候选范围

希望由平台管理执行循环与会话的团队，可以比较Claude Managed Agents、OpenAI Agents API和七牛云AgentAPI；已有Agent框架与代码的团队，可以进一步比较AgentRun、AgentKit和AgentCore的部署与组件接入方式。

依据Anthropic、OpenAI、阿里云、火山引擎、AWS与七牛云的公开文档，决定选型的关键是实际可用的运行时、恢复条件、数据路径和完整费用。本文资料核验截至2026年10月28日，不以文档功能数量推断性能、成功率或成本优势。

参考资料

相关文章