Claude Agent SDK مقابل OpenAI Agents SDK مقابل Google ADK: على أيها تبنون؟

ثلاث مجموعات SDK لوكلاء الذكاء الاصطناعي بمستوى الإنتاج أُطلقت أو بلغت الاستقرار في 2025. Claude Agent SDK بالإصدار v0.1.48، وOpenAI Agents SDK بالإصدار v0.10.2، وGoogle ADK بالإصدار v1.26.0، كلها تجاوزت مرحلة المعاينة وهي في استخدام إنتاجي فعلي. والسؤال الآن ليس هل تبنون على مجموعة SDK، بل أيها يناسب منظومتكم التقنية.

وفي مارس 2026، ستة أطر عمل لوكلاء بمستوى الإنتاج في تنافس فعلي، والمجموعات الثلاث المشمولة هنا تمثل الخيارات الكبرى المدعومة من المختبرات (Langfuse, 2026). وتغطي هذه المقارنة البنية، ودعم MCP، والارتهان للنموذج، وإدارة الحالة، ومرونة النشر، ومعايير القرار التي تهم أنظمة الإنتاج فعلاً.

لماذا تهم هذه المقارنة الآن#

اختيار مجموعة SDK يصوغ أكثر من بنائكم الأول. يصوغ النماذج التي ترتهنون لها فعلياً، وكيف يتصل وكلاؤكم بالأدوات الخارجية، وكيف يبدو نشركم على بنيتكم المحلية، وكيف ستنقّحون الأخطاء حين تنكسر الأمور في الإنتاج. والهجرة لاحقاً تكلّف أكثر بكثير من إصابة هذا القرار من البداية.

ولا واحدة من الثلاث متفوقة على الإطلاق. لكل واحدة مواطن قوة حقيقية وقيود حقيقية. والهدف هنا إشارة دقيقة لقراركم الفعلي، لا منصة تتويج.

المجموعات الثلاث في نظرة#

Claude Agent SDK: بيئة تشغيل الوكلاء الإنتاجية من Anthropic#

نشأت Claude Agent SDK من Claude Code، وكيل البرمجة الخاص بـ Anthropic. وذلك النسب يهم: فكتالوج أدواتها المدمج (Read، وWrite، وEdit، وBash، وGlob، وGrep، وWebSearch، وWebFetch، وAskUserQuestion، وAgent) يعكس استخداماً إنتاجياً فعلياً، لا عرضاً تجريبياً. وقد أُعيدت تسمية المجموعة من Claude Code SDK إلى Claude Agent SDK في 2025 لتعكس نطاقاً يتجاوز مسارات البرمجة (Anthropic, 2025).

ونموذج التنسيق فيها مبني على سلاسل استخدام الأدوات: يستدلّ Claude عبر المهمة، ويستدعي أدوات ليعمل عليها، ويقيّم النتائج، ويكمل ذاتياً. والوكلاء الفرعيون يُستحدثون عبر أداة Agent؛ فيفوّض وكيل رئيسي مهاماً فرعية مركّزة إلى وكلاء فرعيين متخصصين يعودون إليه بالنتيجة. وأهم ما يميزها للاستخدام الإنتاجي هو بنية الصلاحيات فيها: الأدوات محجوبة تلقائياً، وخطّافات دورة الحياة تتيح لكم اعتراض كل استدعاء أداة، وكلاهما يغذّي قابلية التدقيق دون ترقيع منطق الوكيل الأساسي.

OpenAI Agents SDK: أبسط طريق إلى أنظمة متعددة الوكلاء#

OpenAI Agents SDK، التي أُطلقت في مارس 2025، هي أسهل الثلاث انطلاقاً. ونموذجها الذهني الأساسي هو التسليم: يستقبل وكيل فرز المدخل، ثم ينقل التحكم مع سياق المحادثة الكامل إلى وكيل متخصص. وكل وكيل يُعرَّف بتعليمات، ومرجع نموذج، وقائمة أدوات، وقائمة بالوكلاء الذين يمكنه التسليم إليهم.

والضوابط تعمل بالتوازي مع التنفيذ لا بالتتابع، فلا تضيف فحوص السلامة زمن استجابة في المسار السليم. والتتبع مفعّل تلقائياً. والحالة عابرة تلقائياً، وهو أمر مناسب للمسارات غير ذات الحالة ومشكلة لأي شيء أطول عمراً.

Google ADK: إطار العمل المؤسسي لمنظومة Google Cloud#

Agent Development Kit من Google (النسخة Python v1.0 المستقرة، أبريل 2025) هي الأكثر تنظيماً بين الثلاث. فالوكلاء منظمون في شجرة هرمية بأنواع مسارات عمل صريحة: تتابعي، وتفرّعي متوازٍ، وحلقي. ويتكامل الإطار بإحكام مع Vertex AI، ويمنح Model Garden وصولاً إلى أكثر من 200 نموذج عبر مزودين مختلفين، وهي أوضح ميزة لـ ADK على الاثنتين الأخريين.

وإدارة الحالة في ADK تستخدم نمط اللوح المشترك، أي كائن State صريح يقرأ منه الوكلاء ويكتبون فيه كسياق مشترك. وبروتوكول A2A (Agent2Agent) هو جواب ADK للتواصل عبر أطر العمل: معيار مفتوح لاستدعاءات الوكيل للوكيل عبر أطر ومزودين مختلفين. وأضاف A2A v0.3 دعم gRPC وحسّن الاستقرار (Google Cloud Blog, 2025).

والكلفة الصادقة: ADK مطوّلة. تعرّفون فيها كثيراً مقدماً. وإن لم تكونوا أصلاً في منظومة Google Cloud، فمنحنى التعلّم أشدّ انحداراً من الاثنتين الأخريين.

البنية: كيف تنسّق كل مجموعة SDK وكلاءها#

Claude Agent SDK: سلسلة استخدام أدوات مع وكلاء فرعيين وخطّافات دورة حياة#

يستدلّ Claude عبر المهمة، ويستدعي أدوات ليعمل عليها، ويقيّم النتائج، ويكمل. وحين تستفيد مهمة من التفويض، يُستحدث وكلاء فرعيون عبر أداة Agent. والجلسات تدوم عبر معرّفات الجلسة، ويمكن استئنافها أو تشعيبها، وهو ما يهم مسارات العمل الطويلة أو المتفرعة.

وبنية الصلاحيات هي حيث تستحق هذه المجموعة أوراق اعتمادها الإنتاجية فعلاً. فكل أداة محجوبة تلقائياً ويجب السماح بها صراحة عبر allowedTools. وخطّافات دورة الحياة عند PreToolUse وPostToolUse تمنحكم نقطة تدخّل قبل كل استدعاء أداة وبعده: سجّلوه، أو احجبوه، أو حوّلوا مدخلاته دون مساس منطق الوكيل الأساسي. وهذا من النوع الذي تريده فرق الامتثال ولا تمنحه معظم أطر العمل بنظافة.

OpenAI Agents SDK: تسليم صريح بين وكلاء متخصصين#

لكل وكيل نطاق معرّف. وحين يقرر أن وكيلاً آخر أنسب للمهمة الحالية، يسلّم التحكم صراحة مع السياق. والنتيجة أنظمة متعددة الوكلاء يسهل تتبعها: يمكنكم تتبع أي وكيل تولّى كل خطوة بالضبط ولماذا.

والقيد هو الجمود. فالبنى القائمة على التسليم تعمل جيداً حين تكون حدود المهام واضحة وثابتة. وحين تكون مسارات العمل أقل قابلية للتوقع، أو حين يحتاج وكيل إلى أن يقرر ديناميكياً كيف يفوّض، يتطلب النموذج إعادة تصميم أكبر.

Google ADK: أشجار وكلاء هرمية بتحكم صريح في مسار العمل#

أنواع مسارات العمل الصريحة في ADK، أي التتابعي (الخطوة أ ثم الخطوة ب)، والمتوازي (أ وب في الوقت نفسه)، والحلقي (كرّر حتى يتحقق شرط)، تمنحكم تحكماً مباشراً في أنماط التنفيذ. فأنتم لا تعتمدون على النموذج ليستدلّ على الترتيب؛ أنتم تحدّدونه. وهذه ميزة حقيقية لمسارات الأنابيب المنظمة المعقدة.

والمقايضة هي الإطالة. فـ ADK تتطلب تعريفاً مسبقاً لبنية مسار العمل أكبر بكثير من Claude Agent SDK أو OpenAI Agents SDK. وكون ذلك ميزة أو كلفة يعتمد على مدى ثقتكم بالنموذج ليستدلّ على الترتيب بنفسه.

مصفوفة مقارنة الميزات#

دعم MCP: أي مجموعة تتعامل مع توصيل الأدوات كشأن من الطبقة الأولى#

MCP مدعوم الآن في المجموعات الثلاث كلها (ClickHouse, 2025)، لكن عمق التكامل يختلف اختلافاً كبيراً.

Claude Agent SDK تتعامل مع MCP كبنية تحتية. يمكنكم تشغيل خوادم MCP داخل العملية (Python خالص، بلا عملية منفصلة)، أو إرفاق خوادم MCP بعيدة عبر HTTP، أو تهيئة خوادم MCP قياسية من المنظومة المتنامية. وكل خادم أدوات متوافق مع MCP يتصل دون شيفرة تكامل مخصصة. وأكثر من 10,000 خادم MCP منشور و97 مليون تنزيل شهري للمجموعة في ديسمبر 2025 (Anthropic / Linux Foundation, December 2025). المنظومة موجودة وتنمو بنشاط.

OpenAI Agents SDK أضافت دعم MCP، لكنه ليس طبقة التكامل الأساسية. فنموذج الأدوات في المجموعة يسبق MCP، وتوصيل MCP يجلس كطبقة إضافية لا كالآلية الأولى. إنه يعمل؛ لكنه ليس المكان الذي صُمّمت المجموعة منه.

Google ADK تدعم توصيل الأدوات عبر منظومة أدواتها الخاصة، وبصورة متزايدة عبر A2A لاستدعاءات الوكيل للوكيل. وMCP ليس النمط الأساسي. وA2A هو جواب ADK للتوصيل بين الأنظمة.

وإن كان توافق MCP يهم منظومتكم التقنية، إما لأنكم تبنون على المنظومة المتنامية أو لأنكم تريدون خوادم أدوات قابلة للنقل بين أطر العمل، فإن Claude Agent SDK تحمل أعمق تطبيق أصيل اليوم.

دعم النماذج والارتهان للمزود#

Claude Agent SDK مبنية لنماذج Claude التي يُوصل إليها عبر Anthropic API، أو Amazon Bedrock، أو Google Vertex AI، أو Azure AI Foundry. وتوجيه الاستدلال متعدد السحابات مدعوم. والنماذج غير Claude غير مدعومة؛ فالمجموعة مبنية حول قدرات استخدام الأدوات في Claude تحديداً.

OpenAI Agents SDK مُحسَّنة لـ GPT-4o ونماذج OpenAI. وهناك مسارات موثقة لاستخدام نماذج غير OpenAI، لكن التجربة التلقائية، والتتبع، ومعظم الأمثلة تفترض OpenAI API. والفرق الإنتاجية التي تستخدمها تعمل بأغلبية طاغية على نماذج OpenAI أو Azure OpenAI.

Google ADK هي الأكثر مرونة في النماذج عبر Model Garden: أكثر من 200 نموذج عبر مزودين، منها متغيرات Gemini، ونماذج مفتوحة الأوزان (Llama وMistral)، ونماذج متخصصة. وإن كانت مرونة المزود مطلباً جوهرياً، فـ ADK هي الخيار الأوضح.

والصياغة الصادقة: المجموعات الثلاث كلها متوائمة مع منظومة نماذج صانعها. واختيار مجموعة SDK هو جزئياً مقامرة على أي مزود نماذج تريدون أن ترتهنوا له.

إدارة الحالة واستمرار الجلسة#

Claude Agent SDK تُبقي الجلسات عبر معرّفات الجلسة. ويمكن استئناف الجلسات (الالتقاط من حيث توقفتم) أو تشعيبها (التفريع من نقطة لاستكشاف متوازٍ). وهذا يهم مسارات العمل التي تمتد فيها مهمة واحدة ساعات أو تتطلب مدخلاً بشرياً في خطوات وسطى.

OpenAI Agents SDK حالتها عابرة تلقائياً. وكل تشغيل يبدأ من جديد. ولمسارات العمل التي تحتاج ذاكرة عبر التشغيلات، تضيف الفرق طبقة ذاكرة خارجية، عادةً قاعدة بيانات متجهات أو مخزن مفتاح وقيمة يُقرأ في بداية كل تشغيل. والبنية تعمل؛ لكنها تضيف بنية تحتية لا توفرها المجموعة.

Google ADK تستخدم كائن State (نمط اللوح المشترك): سياق مشترك صريح يقرأ منه الوكلاء ويكتبون فيه أثناء مسار العمل. والحالة منظمة ومحدّدة النوع، وهو ما يسهّل الاستدلال على تدفق المعلومات بين الوكلاء. والخوادم الخلفية القابلة للتبديل تتيح إبقاء الحالة خارجياً عند الحاجة.

مرونة النشر: السحابة، والاستضافة الذاتية، والهجين#

Claude Agent SDK هي الأكثر مرونة للنشر على البنية المحلية. خوادم MCP داخل العملية، وتنفيذ أدوات محلي، وتحكم صريح في ما يمكن للوكيل أن يمسّه. والمصادقة تُوجَّه عبر Bedrock، أو Vertex AI، أو Azure AI Foundry للاستدلال إن لم تكونوا تخاطبون Anthropic مباشرة. وللفرق التي لديها متطلبات إقامة بيانات أو التزامات مع مزود سحابي، تستوعب البنية ذلك دون معالجات التفافية.

OpenAI Agents SDK تعتمد أساساً على السحابة: فالاستدلال يجري عبر OpenAI API (أو Azure OpenAI)، والبيانات تغادر بيئتكم إلا إن كنتم على Azure باتفاقيات مناسبة. وللبيئات المنظّمة التي تكون فيها إقامة البيانات مطلباً صارماً، هذا قيد حقيقي.

Google ADK تدعم النشر عبر Docker / Cloud Run / GKE ومصمّمة لـ Vertex AI. وذلك بنية سحابية، وبنية Google Cloud تحديداً، وهو أمر جيد إن كنتم هناك أصلاً. والاستدلال المحلي المعزول عن الشبكة فعلاً يتطلب دمج ADK مع خادم نماذج ذاتي الاستضافة (Ollama أو ما شابه)، وهو ممكن لكنه يضيف عمل تهيئة.

قابلية المراقبة، والتتبع، وضوابط الإنتاج#

Claude Agent SDK يجري التتبع فيها عبر سلسلة أدوات Claude Code. وخطّافات دورة الحياة عند PreToolUse، وPostToolUse، وStop، وSessionStart، وSessionEnd تمنحكم نقاط تدخّل منظمة: سجّلوا، أو احجبوا، أو حوّلوا في كل خطوة. وهذا مرن للفرق التي تبني طبقة مراقبتها الخاصة. ويتطلب عمل تكامل أكبر إن أردتم لوحة جاهزة من الصندوق.

OpenAI Agents SDK لديها أسهل قابلية مراقبة بين الثلاث. فالتتبع مفعّل تلقائياً، ويلتقط كل توليدات نماذج اللغة، واستدعاءات الأدوات، والتسليمات، وأحداث الضوابط في لوحة Traces قابلة للبحث. وإن أردتم رؤية إنتاجية دون بناء منظومة مراقبة، فهذا أقصر طريق. والضوابط تعمل بالتوازي مع التنفيذ؛ فهي لا تضيف زمن استجابة في المسار السليم.

Google ADK توجّه قابلية المراقبة عبر Vertex AI وCloud Observability. وهذا طبيعي إن كنتم في GCP أصلاً. وهو اعتماد بنية تحتية إضافي إن لم تكونوا.

متى تستخدمون كل مجموعة#

اختاروا Claude Agent SDK حين...#

• يبني فريقكم على نماذج Claude ويريد بيئة التشغيل الأصيلة التي تشغّل Claude Code
• يهم توصيل الأدوات الأصيل عبر MCP: تحتاجون الاتصال بقواعد بيانات، وواجهات برمجة، وأنظمة داخلية عبر منظومة MCP
• تحتاجون تحكماً دقيقاً في الصلاحيات على الأدوات التي يمكن للوكيل استخدامها، وخصوصاً في مسارات العمل الحساسة للامتثال
• تبنون أدوات مطورين، أو وكلاء برمجة، أو مسارات عمل وكيلة تتفاعل مع أنظمة الملفات والطرفيات
• النشر على البنية المحلية مطلب صارم
• تحتاجون استمرار الجلسة مع قدرتي الاستئناف والتشعيب

اختاروا OpenAI Agents SDK حين...#

• أنتم أصلاً في منظومة OpenAI أو Azure OpenAI وتريدون أدنى احتكاك
• تنعكس بنيتكم على وكلاء متخصصين يسلّمون بعضهم بعضاً: توجيه دعم العملاء، ومسارات أنابيب متعددة الخطوات بانتقالات مراحل واضحة
• تريدون بناء نموذج أولي بسرعة؛ فأوليات هذه المجموعة هي الأسهل بين الثلاث
• يغطي التتبع المدمج عبر لوحة Traces احتياجات مراقبتكم دون إعداد إضافي

اختاروا Google ADK حين...#

• بنيتكم التحتية على Google Cloud وتستهدفون Vertex AI
• تحتاجون تواصل وكلاء عبر أطر العمل: بروتوكول A2A يتيح لوكلاء ADK التواصل مع LangGraph وCrewAI وأطر أخرى دون شيفرة جسر مخصصة
• مسارات عمل وكلائكم معقدة ومنظمة وتستفيد من تحكم تتابعي أو متوازٍ أو حلقي صريح
• يهم تنوع النماذج: أكثر من 200 نموذج في Model Garden يمنح مرونة عند الخلط بين المزودين أو الحاجة إلى نماذج متخصصة
• القدرات متعددة الوسائط (بثّ صوت وفيديو ثنائي الاتجاه) جزء من واجهة وكيلكم

ما لا يتولّاه أي من هذه المجموعات نيابة عنكم#

اختيار مجموعة SDK هو الجزء الأسهل من بناء وكلاء إنتاجيين. والعمل الأصعب هو نفسه أياً كان الإطار الذي تستخدمونه: رسم مسار العمل الفعلي، وتعريف ما يعنيه النجاح لكل وكيل، ومعالجة التنفيذ الجزئي والأعطال بلطف، وكتابة تقييمات تلتقط الانحدارات قبل الإنتاج، وبناء قابلية مراقبة تقول لكم لماذا فعل الوكيل ما فعل.

هذه المجموعات توفّر أوليات. أوليات جيدة، لكنها أوليات. والأنظمة التي تصمد يبنيها مهندسون يفهمون العمليات التي تُؤتمت ويستطيعون تصميم وكلاء يفشلون بأمان حين يحدث ما لم يكن متوقعاً.

وإن كنتم تقررون أي مجموعة SDK ستوحّدون عليها، أو كنتم مستعدين للبناء وتريدون دعماً عبر المنظومة الكاملة، والبنية، واختيار المجموعة، وبناء خوادم MCP، وتصميم الوكلاء، والنشر، فإن صفحة التدقيق لدينا هي حيث تبدأون. نحن نبني أنظمة وكيلة إنتاجية وقد عملنا مع أطر العمل الثلاثة كلها عملياً.

الأسئلة الشائعة#

هل يمكن لـ Claude Agent SDK استخدام نماذج غير Claude؟

لا. المجموعة مبنية تحديداً لنماذج Claude التي يُوصل إليها عبر Anthropic API، أو Amazon Bedrock، أو Google Vertex AI، أو Azure AI Foundry. وإن كنتم تحتاجون مرونة محايدة للنموذج في طبقة الاستدلال، فـ Google ADK عبر Model Garden أو إطار مثل LangGraph أنسب.

هل تعمل OpenAI Agents SDK مع نماذج غير OpenAI؟

هناك مسارات موثقة، لكن المجموعة مُحسَّنة لنماذج OpenAI وأدواتها (التتبع، والضوابط) مصممة حول OpenAI API. ومعظم الفرق الإنتاجية التي تستخدمها تعمل على GPT-4o أو أحد متغيراته.

أي مجموعة لديها أفضل دعم للنشر ذاتي الاستضافة؟

Claude Agent SDK. خوادم MCP داخل العملية، وتنفيذ أدوات محلي، وتوجيه عبر Bedrock أو Vertex للاستدلال عند الحاجة. وGoogle ADK تدعم النشر عبر Docker وGKE، لكن ذلك ما يزال بنية سحابية. وللاستدلال المعزول عن الشبكة فعلاً بأي من هذه المجموعات، ستدمجونها مع خادم نماذج ذاتي الاستضافة.

ما هو بروتوكول A2A ولماذا يهم Google ADK؟

Agent2Agent (A2A) هو بروتوكول Google المفتوح للتواصل بين الوكلاء عبر أطر العمل. يتيح لوكيل ADK أن يستدعي وكيلاً مبنياً على LangGraph، أو CrewAI، أو إطار آخر، والعكس، دون شيفرة جسر مخصصة. وأضاف A2A v0.3 (2025) دعم gRPC وحسّن الاستقرار. وهذا يهم في البيئات المؤسسية التي تبني فيها فرق مختلفة وكلاء على أطر مختلفة لكنها تحتاجهم أن يتحدثوا بعضهم إلى بعض.

هل MCP خاص بـ Claude Agent SDK فقط؟

لا. MCP معيار مفتوح مدعوم في الثلاث كلها. Claude Agent SDK تتعامل معه كطبقة تكامل من الطبقة الأولى؛ وOpenAI Agents SDK تدعمه كإضافة؛ وGoogle ADK تتكامل معه لكنها تتعامل مع A2A كالنمط الأساسي بين الأنظمة. والأدوات التي تبنونها كخوادم MCP قابلة للنقل عبر المنظومة، وهذا هو مقصد البناء على معيار.

أي مجموعة أفضل لفريق يبدأ بناء الوكلاء للتو؟

OpenAI Agents SDK. دلالات تسليم نظيفة، وتتبع مفعّل تلقائياً، ونموذج مفاهيمي تستطيع الفرق الجديدة الاستدلال عليه بسرعة. وClaude Agent SDK قريبة منها في سهولة الاقتراب إن كان فريقكم يعمل مع Claude أصلاً. وGoogle ADK تتطلب تعلّماً مسبقاً أكثر، وإن كان إصدار Python v1.0 المستقر جعلها أيسر بكثير من النسخ الأقدم.