官方文档索引
本文件索引当前 AI Agent 工程最常用的官方文档入口。
官方文档用于回答“现在支持什么、API 怎么用、SDK 如何配置、官方建议的安全边界是什么”。
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1. 阅读方法
| 使用场景 | 优先看什么 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 写代码 | SDK/API reference、quickstart、examples | 以当前版本文档为准，不复制过期示例 |
| 做架构选型 | concepts、architecture、deployment、limitations | 区分官方能力和社区扩展 |
| 做安全评审 | security、auth、data retention、guardrails | 同时查安全资料索引 |
| 做版本升级 | release notes、migration guide、breaking changes | 先在本地 eval 回放 |
2. 模型与 Agent 平台
| 主题 | 地址 | 可信度 | 适用场景 | 如何阅读 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI Platform Docs | https://platform.openai.com/docs | S | Responses、工具、文件、模型能力核对 | 先看 guides，再看 API reference |
| OpenAI Agents SDK | https://openai.github.io/openai-agents-python/ | S | Agent、工具、handoff、guardrails、tracing | 先看 quickstart，再看 tracing 和 guardrails |
| Anthropic Docs | https://docs.anthropic.com/ | S | Claude、tool use、prompting、computer use | 重点看 tool use、context 和安全限制 |
| Google Agent Development Kit | https://google.github.io/adk-docs/ | S | Google ADK Agent、工具、多 Agent、部署 | 先确认适用语言和部署目标 |
| Microsoft Semantic Kernel | https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/ | S | 企业编排、插件、planner、连接器 | 结合 Microsoft Learn 示例和仓库 |
3. 协议与工具生态
| 主题 | 地址 | 可信度 | 适用场景 | 如何阅读 |
|---|---|---|---|---|
| MCP Docs | https://modelcontextprotocol.io/docs | S | MCP 概念、架构、server/client 开发 | 先看 concepts，再看 SDK 示例 |
| MCP Specification | https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25 | S | 协议对象、transport、能力协商 | 写协议实现或安全审查时读 |
| MCP GitHub Organization | https://github.com/modelcontextprotocol | S | SDK、示例 server、规范仓库 | 看 SDK 版本、issue 和 examples |
4. Agent 框架
| 主题 | 地址 | 可信度 | 适用场景 | 如何阅读 |
|---|---|---|---|---|
| LangChain Docs | https://docs.langchain.com/ | S | LLM 应用组件、集成、LangSmith 观测 | 区分 LangChain、LangGraph、LangSmith |
| LangGraph Docs | https://langchain-ai.github.io/langgraph/ | S | 状态图、持久化、人类在环、多 Agent workflow | 重点看 state、checkpoint、interrupt |
| LlamaIndex Docs | https://docs.llamaindex.ai/ | S | RAG、agent、workflow、数据连接器 | 先看 RAG 数据流，再看 workflow |
| Microsoft AutoGen | https://microsoft.github.io/autogen/ | S | 多 Agent 对话、工具和应用模式 | 查版本文档，避免旧教程混用 |
| CrewAI Docs | https://docs.crewai.com/ | S | role-based Agent、crew、flow、工具集成 | 区分 crew 和 flow 的边界 |
5. 云厂商与部署
| 主题 | 地址 | 可信度 | 适用场景 | 如何阅读 |
|---|---|---|---|---|
| AWS Bedrock Agents | https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html | S | Bedrock Agent、action group、knowledge base | 重点看 IAM、action group 和 KB 配置 |
| Azure AI Foundry | https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/ | S | Azure 上的模型应用、评测、部署与治理 | 先看项目、模型部署和评测能力 |
| Google Vertex AI Agent Builder | https://cloud.google.com/products/agent-builder | S | Google Cloud Agent Builder 能力入口 | 再深入到产品文档和限制说明 |
6. 选型时要核对的问题
| 问题 | 为什么重要 |
|---|---|
| 当前 SDK 是否稳定 | 避免基于实验 API 做生产方案 |
| 是否支持工具调用 trace | Agent 生产化需要审计和回放 |
| 是否支持人类在环 | 高风险动作不能默认自动执行 |
| 数据是否会被保留或训练 | 影响合规和企业使用 |
| 是否支持私有网络或本地工具 | 影响企业系统集成 |
| 是否有安全最佳实践 | 影响上线门槛 |
| 是否有版本迁移指南 | 影响长期维护 |
7. 使用提醒
- 官方文档会快速变化，本文只保存入口和阅读方法。
- 代码示例应以原站最新版本为准。
- 框架示例能力不等于所有部署环境默认可用。
- 涉及安全、权限、数据保留和合规时，应同时查看 安全资料索引。
8. 权威资料
- OpenAI Docs: https://platform.openai.com/docs
- Anthropic Docs: https://docs.anthropic.com/
- MCP Docs: https://modelcontextprotocol.io/docs
- LangChain Docs: https://docs.langchain.com/
- Microsoft Learn: https://learn.microsoft.com/
- 核对日期：2026-05-09