Google ADK یا OpenAI Agents SDK؛ اکوسیستم ابری انتخاب را عوض می‌کند

اگر مقصد استقرار عامل Google Cloud است، Google ADK معمولاً نقطهٔ شروع مناسب‌تری است، زیرا مسیر اجرای عامل را به خدمات همان ابر وصل می‌کند. مستندات Google ADK استقرار در Agent Runtime، ‏Cloud Run و GKE را در کنار اجرای کانتینری روی زیرساخت دیگر شرح می‌دهد. این مزیت به معنای الزام به استفاده از Gemini نیست؛ ADK اتصال به مدل‌های عرضه‌کنندگان دیگر را نیز پشتیبانی می‌کند.

اگر نیاز اصلی تیم، واگذاری کار میان عامل‌ها، اعتبارسنجی ورودی و خروجی، نگهداری سابقهٔ گفتگو و مشاهدهٔ مراحل اجراست، OpenAI Agents SDK گزینهٔ مناسبی است. مستندات OpenAI Agents SDK ‏handoff، ‏guardrail، ‏session و tracing را از اجزای آمادهٔ آن معرفی می‌کند. در انتخاب میان این دو، کیفیت پاسخ مدل پیش‌فرض معیار کافی نیست: محل استقرار، مقصد داده‌های ردیابی و قراردادهایی که برنامه باید هنگام مهاجرت بازنویسی کند، می‌توانند نتیجهٔ تصمیم را تغییر دهند.

ابر مقصد چه چیزی را در استقرار تغییر می‌دهد؟

برای تیمی که هویت سرویس‌ها، دسترسی ابزارها و مشاهده‌پذیری خود را در Google Cloud اداره می‌کند، مسیرهای استقرار ADK با محیط عملیاتی موجود پیوند مستقیمی دارند. البته Agent Runtime، ‏Cloud Run و GKE انتخاب‌های هم‌ارزی نیستند: سرویس مدیریت‌شدهٔ مخصوص عامل، اجرای برنامه در قالب کانتینر و ادارهٔ آن روی Kubernetes مسئولیت‌های عملیاتی متفاوتی برای تیم ایجاد می‌کنند. پیش از انتخاب، باید مشخص باشد عامل به کدام داده‌ها دسترسی دارد، نشست‌ها کجا ذخیره می‌شوند و خطاهای اجرا در کدام سامانه دیده خواهند شد.

اجرای ADK بیرون از Google Cloud نیز ممکن است، اما در آن وضعیت تیم باید مزیت خود چارچوب را مستقل از خدمات ابری گوگل ارزیابی کند. در مقابل، استفاده از Agents SDK به‌تنهایی محل اجرای برنامه را تعیین نمی‌کند؛ تیم می‌تواند برنامهٔ میزبان را در زیرساخت دلخواهش اداره کند و جداگانه دربارهٔ عرضه‌کنندهٔ مدل و مقصد داده‌های عملیاتی تصمیم بگیرد. بنابراین پرسش «کدام SDK بهتر است؟» برای دو تیم با محیط استقرار متفاوت الزاماً پاسخ یکسانی ندارد.

پشتیبانی از چند مدل تا کجا به کار می‌آید؟

نام سازندهٔ SDK، عرضه‌کنندهٔ مدل را برای همیشه تعیین نمی‌کند. ADK به مدل‌های گوناگون متصل می‌شود و Agents SDK نیز راه‌هایی برای تعیین عرضه‌کننده در سطح اجرا یا عامل دارد. با این حال، امکان اتصال به یک مدل با یکسان بودن رفتار آن در همهٔ قابلیت‌ها فرق دارد. راهنمای مدل‌های Agents SDK مسیرهای اتصال عرضه‌کنندگان دیگر و تفاوت پشتیبانی آن‌ها از Responses API، خروجی ساخت‌یافته و قابلیت‌های وابسته به مسیر فراخوانی را توضیح می‌دهد.

برای تیم چندارائه‌دهنده‌ای، معیار مفید این است که مدل مقصد در همان مسیر واقعی برنامه چگونه ابزار فراخوانی می‌کند، خطا را برمی‌گرداند و گفتگو را ادامه می‌دهد. ممکن است تغییر adapter یا مسیر API، داده‌ای را که در یک مدل در دسترس بوده به شکل دیگری تحویل دهد. چنین تفاوتی هنگام انتقال برنامه به اندازهٔ نام مدل اهمیت دارد، زیرا کد عامل، اعتبارسنجی خروجی و ابزارهای پایین‌دستی به شکل دادهٔ دریافتی وابسته‌اند.

محل ردیابی نیز از انتخاب مدل جداست. در تنظیم پیش‌فرض Agents SDK، ارسال trace به سرورهای OpenAI می‌تواند حتی هنگام استفاده از مدل عرضه‌کنندهٔ دیگر مطرح باشد؛ همان راهنمای مدل‌ها غیرفعال‌کردن ردیابی یا استفاده از پردازندهٔ ردیابی دیگر را برای این وضعیت توضیح می‌دهد. پس «مدل غیر OpenAI» به‌خودی‌خود به معنای «ردیابی خارج از OpenAI» نیست. این تمایز برای تیمی که دربارهٔ مقصد داده‌های اجرا الزام سازمانی دارد، بخشی از تصمیم معماری است.

قرارداد اجرای عامل و guardrail چه هزینه‌ای برای مهاجرت دارد؟

Agents SDK میان واگذاری کنترل به عامل دیگر از راه handoff و فراخوانی یک عامل به‌عنوان ابزار تفاوت می‌گذارد. در حالت دوم، عامل فراخواننده می‌تواند کنترل پاسخ نهایی را حفظ کند. این تفاوت زمانی مهم می‌شود که برنامه باید بداند پس از ارجاع یک کار تخصصی، کدام عامل ادامهٔ گفتگو را بر عهده دارد و خروجی ابزار چگونه به پاسخ کاربر تبدیل می‌شود.

در ADK نیز می‌توان جریان چندعاملی و مسیر اجرای صریح ساخت، اما انتقال برنامه با کپی‌کردن نام عامل‌ها و ابزارها کامل نمی‌شود. باید قرارداد انتقال داده میان مراحل، نقطهٔ تصمیم‌گیری برای مسیریابی و رفتار برنامه هنگام خطای ابزار دوباره تعریف شود. اگر یک عامل وضعیت میانی را در session نگه می‌دارد، مقصد تازه باید همان اطلاعات لازم را در زمان ادامهٔ گفتگو بازیابی کند. این‌ها هزینه‌های واقعی مهاجرت‌اند، حتی وقتی نمودار کلی عامل‌ها در هر دو چارچوب شبیه باشد.

وجود guardrail در فهرست قابلیت‌ها نیز دربارهٔ محل اجرای آن تصمیم نمی‌گیرد. اعتبارسنجی ورودی، کنترل نتیجهٔ یک ابزار و بررسی پاسخ نهایی از نظر اثر عملی یکسان نیستند. برای نمونه، اگر یک ابزار مجاز به انجام عملی وابسته به هویت کاربر باشد، مجوز باید پیش از اجرای همان عمل اعمال شود؛ بررسی متن پاسخ نهایی جای آن کنترل را نمی‌گیرد. هنگام جابه‌جایی SDK، سیاست و نقطهٔ اجرای آن باید با هم منتقل شوند.

ردیابی را با مقصد داده و جزئیات اجرا بسنجید

ADK برای ردیابی از قراردادهای OpenTelemetry و قالب OTLP استفاده می‌کند. راهنمای ردیابی ADK خروجی به سامانه‌های سازگار با OpenTelemetry، از جمله Google Cloud Trace، و ارتباط میان اجرای عامل، فراخوانی مدل و ابزار را شرح می‌دهد. این ویژگی برای تیمی که زنجیرهٔ درخواست را پیشاپیش با همین قراردادها دنبال می‌کند، راه مشخصی برای پیوند trace عامل با رخدادهای دیگر سرویس‌ها فراهم می‌سازد.

Agents SDK نیز مراحل اجرای عامل، از فراخوانی مدل و ابزار تا handoff و guardrail، را ردیابی می‌کند. تفاوت عملی فقط داشتن یا نداشتن trace نیست؛ باید دید داده‌ها به کجا صادر می‌شوند، چه محتوای حساسی در آن‌ها ثبت می‌شود و آیا شناسهٔ درخواست کاربر در تمام مراحل قابل دنبال‌کردن است. تغییر مقصد یا قالب خروجی ممکن است به پردازندهٔ سفارشی، تنظیمات تازه و اصلاح جست‌وجوهای عملیاتی تیم نیاز داشته باشد.

Session را باید در کنار trace دید، نه به‌جای آن. Trace توضیح می‌دهد یک اجرا چگونه پیش رفته است؛ session زمینه‌ای را نگه می‌دارد که اجرای بعدی برای ادامهٔ گفتگو لازم دارد. اگر برنامه از قبل بر شناسهٔ نشست، ترتیب پیام‌ها یا بازیابی وضعیت نیمه‌تمام تکیه می‌کند، مهاجرت SDK باید این رفتار را حفظ کند. این هزینه معمولاً در یک نمونهٔ کوتاه تک‌درخواستی دیده نمی‌شود، اما در عامل چندمرحله‌ای به‌سرعت آشکار می‌شود.

بنچمارک با مدل ثابت چه چیزی را جدا می‌کند؟

برای سنجش اثر چارچوب، مدل، ورودی‌ها، ابزارها، دستورها و شکل جریان باید ثابت بمانند. آزمایش منتشرشده در DZone یک جریان تحلیل مقاله‌های arXiv را با توپولوژی مشترک و مدل Claude یکسان برای چند چارچوب، از جمله Google ADK و OpenAI Agents SDK، اجرا می‌کند؛ اتصال این دو به مدل در نمونه از LiteLLM می‌گذرد. معیارهای آن زمان اجرای کل جریان، مصرف توکن و کیفیت گزارش خروجی‌اند. نتیجهٔ چنین چیدمانی به همان جریان و پیکربندی مربوط است، نه به برتری همیشگی یک SDK در همهٔ برنامه‌ها.

اگر هر چارچوب با مدل پیش‌فرض خودش آزمایش شود، نتیجه عملکرد یک ترکیب چارچوب و مدل را نشان می‌دهد. این آزمایش برای انتخاب پیکربندی نهایی مفید است، ولی اثر خود orchestration را جدا نمی‌کند. حتی با مدل ثابت نیز باید کیفیت خروجی کنار زمان و توکن بررسی شود: جریانی که زودتر پایان می‌یابد اما فراخوانی ابزار یا بخشی از گزارش را از دست می‌دهد، برندهٔ قابل اتکایی برای همان کار نیست.

جدول تصمیم برای سه وضعیت رایج

• تیم مستقر در Google Cloud: ADK را ابتدا در برابر معماری موجود بسنجد. مسیرهای استقرار و ردیابی آن با خدمات این ابر پیوند مستقیم دارند؛ اگر برنامه از پیش با قراردادهای Agents SDK ساخته شده، هزینهٔ انتقال handoff، ‏session و ابزارها را نیز در تصمیم وارد کند.
• تیم چندابری: محل اجرای عامل، عرضه‌کنندهٔ مدل و مقصد trace را سه تصمیم جدا بداند. هر دو SDK امکان کار با مدل‌های دیگر را دارند، اما سازگاری adapter، شیوهٔ ذخیرهٔ نشست و خروجی ردیابی تعیین می‌کند جابه‌جایی میان محیط‌ها چقدر کار خواهد داشت.
• تیم مستقل از یک مدل مشخص: دو چارچوب را ابتدا با مدل و جریان ثابت مقایسه کند. اگر قراردادهای آمادهٔ واگذاری، اعتبارسنجی و نگهداری زمینه نیاز اصلی‌اند، Agents SDK مزیت عملی دارد؛ اگر استقرار و مشاهده‌پذیری باید با مسیرهای Google Cloud هماهنگ باشد، کفهٔ ADK سنگین‌تر می‌شود.

بیشتر بخوانید:

• عامل‌های OpenAI داخل AWS اجرا می‌شوند؛ پیش‌نمایش فقط در سه منطقه است
• Docker یا Podman؛ سرعت تقریباً برابر است، مدل دسترسی تصمیم را عوض می‌کند
• عامل OpenAI وارد سامانهٔ دولتی استرالیا شد؛ گزارش‌دهی سه ماه طول کشید