一个正在发生的事实：自研 Agent 底座，正在变成一件性价比最差的事。
就在上周（2026-08-19），OpenAI 官宣 "Codex as a platform"，把 Codex Harness 的三个集成入口正式开放给第三方（见本站 OpenAI 交出 Agent 的发动机）。而 Anthropic 的 Claude Agent SDK、Google 的 Gemini CLI headless 模式、xAI 的 Grok Build headless、以及开源社区的 OpenHands，早就在同一张牌桌上。四家官方加一个开源社区，全都允许你把「一个能干活、会用工具、会自己跑循环的 Agent」直接嵌进自家产品。
本文把五强摆开横评：当你要把 Agent 嵌进自己的系统（而不是当聊天工具用），该选谁。 先说边界：星数与仓库状态均为 GitHub API 实测（2026-08-22）；本文基于各官方 README 与文档的代表性梳理，非逐个长期接入压测；选型结论供参考，以官方文档为准。
一、基本盘：五强是谁
| 方案 | 仓库 | 星数 | 协议 | 语言 | 集成入口 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI Codex Harness | openai/codex | 111,646 | Apache-2.0 | Rust | codex exec / TS+Python SDK / app-server（JSON-RPC） |
| Anthropic Claude Agent SDK | claude-agent-sdk-python | 7,951（Python）/ 1,711（TS） | MIT | Python / TS | query() 异步流 / TS SDK |
| Google Gemini CLI | google-gemini/gemini-cli | 106,608 | Apache-2.0 | TypeScript | -p headless + --output-format json / ACP 模式 |
| xAI Grok Build | xai-org/grok-build | 25,860 | Apache-2.0 | Rust | headless 模式 / Agent Client Protocol |
| OpenHands | OpenHands/OpenHands | 84,748 | MIT | TypeScript | 事件流 API / 自托管平台 |
三句话概括各自的性格：
- Codex Harness：平台化最完整的一家。三入口按集成深度分层（一条命令 / SDK / JSON-RPC 协议服务），线程持久化在
~/.codex/sessions支持断点恢复，SDK 原生支持 JSON Schema 结构化输出。 - Claude Agent SDK：权限模型最细的一家。Python 版自带捆绑的 Claude Code CLI（
pip install claude-agent-sdk即装即用），allowed_tools白名单 +can_use_tool回调把审批权交回你的代码，工具粒度的控制是五家里最讲究的。 - Gemini CLI：脚本化最顺手的一家。非 TTY 环境或
-p即进 headless，--output-format json返回带 token 统计的单对象，streaming 模式输出 JSONL 事件流（init/message/tool_use/tool_result/result），exit code 连「轮数超限」都给了独立编号（53）。另有 ACP 模式对接编辑器。 - Grok Build：最新的一家（2026-07-14 开源，一个多月 2.5 万星）。Rust 写的全屏 TUI coding agent，支持交互式 / headless / ACP 三种跑法，源码从 SpaceXAI monorepo 定期同步。
- OpenHands：唯一「整个平台」开源的一家。自带 Web UI、沙盒、事件流，如果你要的是自托管的完整 Agent 平台而不是嵌入组件，它是唯一选项。
二、能力对比：嵌入产品时真正在乎的六件事
| 能力 | Codex Harness | Claude Agent SDK | Gemini CLI | Grok Build | OpenHands |
|---|---|---|---|---|---|
| 结构化输出 | ✅ JSON Schema（outputSchema） | ⚠️ 消息流自解析 | ✅ --output-format json | ⚠️ headless 输出自解析 | ✅ 事件流 |
| 流式事件 | ✅ runStreamed() 事件生成器 | ✅ async iterator | ✅ JSONL 事件流 | ✅ headless 流 | ✅ 事件总线 |
| 线程持久化/恢复 | ✅ resumeThread() | ✅ 会话恢复 | ✅ 会话管理 | ⚠️ 未明示 | ✅ |
| 权限/审批控制 | ✅ 沙盒模式+审批配置（含 audit 文件系统粒度） | ✅ allowed_tools+can_use_tool（最细） | ✅ 审批模式+企业管控 | ✅ 沙盒 | ✅ 沙盒+确认 |
| 协议级接入 | ✅ app-server（JSON-RPC 2.0，stdio/ws/unix） | ⚠️ 无独立协议服务 | ✅ ACP | ✅ ACP | ⚠️ 平台 API |
| 免费额度 | 模型另计费 | 模型另计费 | 免费层+API | 模型另计费 | 自带 key，框架免费 |
两个容易被忽略的判断：
- 「仓库星数」和「能商用」是两回事。Claude Code 主仓库星数最高（142,324）但没有开源协议（source-available）；而 Claude Agent SDK 是干净的 MIT。反过来，Codex 主仓库 Apache-2.0。嵌入自家产品前，先看协议别只看星。
- 「Harness 开源」和「模型免费」是两回事。五家开源的都是执行框架，模型调用全部按各家的 API 计费走。省下的是自研底座的两三个月工程时间，不是 token 账单。
三、按场景选：五条路
- 只想在 CI / 定时任务里跑一次性任务：
codex exec或gemini -p，一条命令零改造，别上 SDK。 - 产品是 TS/Python 写的，要把 Agent 当一个函数调：Codex SDK（结构化输出+线程恢复开箱即用）或 Claude Agent SDK（权限控制最细）。二选一的判据：你的场景更在乎「输出规范」（选 Codex）还是「动作可控」（选 Claude）。
- Agent 就是你产品的主体，要自定义 UI、审批流、事件流：Codex
app-server（JSON-RPC 2.0，schema 可用generate-json-schema生成）或走 ACP（Gemini CLI / Grok Build）。 - 想要完全自托管、连模型网关都不想依赖单一厂商：OpenHands，唯一整套平台级开源选项。
- 重度终端 TUI 用户：Grok Build，Rust 全屏交互体验是五家里最「原生」的。
四、三个别踩的坑
- 别把「能嵌」当「嵌完就安全」。五家都提供沙盒与审批，但默认配置都偏宽松。OpenAI 自家的评测沙盒上周刚被自家 agent 从内部凿穿（见 OpenAI 踩下刹车），权限最小化、审批门、审计日志三件套要自己配齐（见 给 Agent 上缰绳部署 SOP）。
- 别忽视协议绑定成本。选了
app-server或 ACP，你的事件处理层就和这家协议深度耦合；SDK 层耦合浅一些，CLI 层最浅。集成深度每上一级，迁移成本翻一倍，从最浅的层级开始。 - 别在 2026 年自研通用 Agent 底座。这条不是玩笑：模型在变、协议在变、基准在变，五家官方团队全职在卷的事，你自研版本只会成为维护负担。自研的价值在业务层封装（审批、记账、领域工具），不在执行层。Codex 三入口的落地路径见本站 Codex Harness 接入 SOP。
一句话收尾：底座白嫖官方的，把省下的工程时间花在缰绳上--那才是你的产品跟别人的分界线。
常见问题
Q1：Claude Code 星数最高，为什么横评里协议标注「无」？ A1：anthropics/claude-code 主仓库（142,324 星）没有附开源许可证，属 source-available 可读不可随意商用；真正 MIT 开放的是 claude-agent-sdk-python（7,951 星）与配套 TS 仓库。嵌入自家产品请以 SDK 仓库的 MIT 协议为准，别直接抄主仓库代码。
Q2：Codex 的 app-server 和 MCP 是什么关系？
A2：通信风格同源（JSON-RPC 2.0），定位不同。MCP 是「模型连接外部工具」的协议，app-server 是「外部程序连接 Codex Agent」的协议--一个是 agent 的手，一个是 agent 的驾驶舱。app-server 支持 stdio / WebSocket / Unix socket 三种传输，还提供 generate-json-schema 命令为每个版本生成对应的 schema。
Q3：五家都开源了 Harness，为什么说模型成本省不下来？ A3：开源的是执行框架（上下文管理、工具调度、循环、沙盒），模型推理仍走各家 API 计费。OpenAI 官方也明确区分了这两层：Harness 和集成层开源，模型访问、账号额度与托管服务是另一回事。
Q4：小型团队没有平台工程，最低成本的嵌入路径是什么？
A4：从最浅的 CLI 层起步：CI 里 codex exec 或 gemini -p，一行 shell 就完成集成；需要结构化输出和线程恢复时升级到 Codex SDK；只有当你要自定义 UI 和审批流时才碰 app-server / ACP。每升一级迁移成本翻倍，永远从够用的最低层开始。
Q5：OpenHands 和其他四家的本质区别？ A5：其他四家给你的是「嵌入自家产品的组件」，OpenHands 给你的是「整套自托管平台」--Web UI、沙盒、事件流、多 Agent 全在内（84,748 星，MIT）。判据一句话：你的产品里 Agent 是一个功能，选四家官方；你想运营一个 Agent 平台，选 OpenHands。
参考来源
- GitHub API 实测（2026-08-22）：openai/codex（111,646★ Apache-2.0）、anthropics/claude-code（142,324★ 无协议）、anthropics/claude-agent-sdk-python（7,951★ MIT）、google-gemini/gemini-cli（106,608★ Apache-2.0）、xai-org/grok-build（25,860★ Apache-2.0）、OpenHands/OpenHands（84,748★ MIT）
- openai/codex 仓库文档：
sdk/typescript/README.md、sdk/python/docs/getting-started.md、codex-rs/app-server/README.md - claude-agent-sdk-python README：query() 用法、allowed_tools / can_use_tool 权限模型
- gemini-cli 文档：
docs/cli/headless.md（输出格式、JSONL 事件、exit codes）、docs/cli/acp-mode.md - grok-build README：TUI / headless / ACP 三模式、monorepo 同步机制
本文为代表性对比（基于官方文档与 API 快照，截至 2026-08-22），非逐个长期接入实测，选型以各官方文档为准。