技术栈群岛

Vercel 牵头的开放标准（2026 年 8 月发布 1.0.0），用于把 Agent Skills 与 MCP servers 打包成分发插件。plugin.json 清单 + skills/ 目录 + mcp.json 让客户端有统一的发现与加载格式，技术指导委员会成员来自 AWS、Anysphere、GitHub、Microsoft、OpenAI 与 Vercel。VS Code 的 Copilot 2026 年 8 月版已支持按 1.0 标准安装插件。

微软构建 AI 智能体与应用的框架，分三部分：Studio 提供零代码原型设计，AgentChat 提供基于 Python 的对话型智能体，Core 提供可扩展的多智能体 AI 系统。聚焦于异构智能体角色间的协作任务求解。

面向智能体的浏览器自动化平台，提供三款产品：Hosted Agents API 提交自然语言浏览器任务、Browser Infrastructure 通过 SDK 控制托管远程浏览器，以及开源 Python 库用于本地构建浏览器智能体。提交任务，从托管浏览器获得结果。

面向企业的智能体构建与运行平台——业务与技术团队组装智能体、平台团队集中治理。定位为生产环境智能体积压的运行底座，提供基于角色的多智能体小队把任务分派给各专员，并提供统一可观测性以支撑上线。

开源的企业级 AI 智能体云——提供带真实工具（文件系统、Shell、浏览器、网络）的安全沙箱环境，用于规模化运行不受信任的智能体生成代码。定位为介于 LLM 智能体与系统其它部分之间的运行层。

deepset（柏林）自 2019 年起维护的开源 AI 编排框架，面向生产级智能体。可在任意 LLM 提供商之上拼接检索、推理、记忆与工具调用链路，对 OpenAI、Anthropic、Mistral、Hugging Face、Weaviate、Pinecone、Elasticsearch 等都有原生集成。常用于大规模企业级 RAG 与 agent 系统。

最早的智能体编排框架——链、工具，以及用于有状态智能体的 LangGraph。同公司 LangSmith 在 2026 年 8 月于 AWS 正式 GA BYOC（Bring Your Own Cloud），让企业把可观测性数据留在自己的 VPC 内。

提供文档 OCR 与工作流自动化的 AI 智能体框架。其旗舰产品 LlamaParse 用视觉语言模型驱动的智能体把复杂文档（PDF、表格、图表、手写）解析成结构化、LLM 可用的输出，接入企业级 AI 流水线；同时附带索引、检索与智能体化 RAG 原语，把私有数据连入 LLM 应用。

模型上下文协议——Anthropic 主导的开放标准，把工具与数据接入智能体。

OpenAI 的轻量级开源（MIT）多 agent 编排框架。提供带指令、工具、护栏与交接的 agent；沙箱化长程 agent、实时语音管线、agent 即工具、人工介入机制与内置追踪。不止绑定 OpenAI——除 Responses 与 Chat Completions API 外，还支持 100+ 其他 LLM。

开源、与框架无关的 TypeScript 工具包，用于构建 AI 应用与智能体（站点迁至 ai-sdk.dev）。统一 API 覆盖文本、图像、语音与视频生成，支持流式输出、Provider 故障切换与工具调用，团队可换模型厂商而不必重写应用代码。