文件操作与代码生成是智能体系统落地中最常用也最具挑战的两个能力。尤其当我们希望智能体不仅仅能「聊天」，而是能真正完成操作系统层级的任务时，对这些底层能力的支持就显得格外重要。

IIAgent 和 OpenHands（前身为 OpenDevin）在这方面做得相当激进。两者都具备对本地文件系统的完整读写权限，支持路径遍历、代码生成并执行、shell 脚本运行、日志追踪等。这种设计思路更贴近一个自动化开发助手的角色。OpenHands 特别强调状态机建模，Agent 每一步的行为都围绕 action 生成和执行进行结构化管理，对调试和中间状态控制非常友好。

对比之下，Semantic Kernel（SK）和 CrewAI 的关注点更偏向「多 Agent 编排」与「系统可扩展性」。SK 提供 Planner-Skill-Memory 的抽象结构，强调语义任务分解与上下文持久记忆。在嵌入式使用场景下尤为强大：你可以用它构建一个具备记忆能力的客服助手，也可以搭配 Embedding 和向量存储实现代码历史回溯、用户行为学习等复杂功能。但这一切都要求开发者动手去封装插件或技能，换句话说，它不是一个面向非技术用户的产品，而是一个 LLM 操作系统级别的框架。

CrewAI 则另辟蹊径，主打多角色智能体协作。在它的架构中，开发者可以定义多个 Agent，每个 Agent 拥有独立的工具、行为模板和角色设定。通过思维链（Chain-of-Thought）与任务委派机制，Agent 之间可以模拟产品经理与开发、设计师与审阅者之间的协作逻辑。这种机制非常适合构建企业工作流代理、模拟组织流程、甚至实现带“分工与反思”的 AI 团队。

Web UI 是另一个明显的分水岭。IIAgent 和 OpenHands 提供了即开即用的前端界面，任务流程、中间结果、输出日志一目了然。尤其在调试 prompt、测试工具集时，这种可视化反馈非常重要。SK 和 CrewAI 则选择了纯代码或 CLI 路线，虽然牺牲了可视化体验，但也获得了极高的嵌入自由度。对于希望将智能体能力集成到后端服务或自动化脚本中的开发者，这反而是更可控的方式。

在实际开发体验上，IIAgent 明显走的是“工具化路线”：提供标准接口、快速接入工具、行为链灵活；而 OpenHands 进一步强调状态管理和行为可控性。SK 则适合构建稳定、模块化的 Agent 系统，尤其是在需要 memory 和 planner 支持的中长流程中表现优秀；CrewAI 的自由度和扩展性可能是目前最强的，但这也意味着你需要为角色设置、Prompt 编排、Agent 协同等部分花更多精力去设计。

从开发者角度出发，选择这些框架时应根据场景来取舍。如果你需要一个开箱即用的助手型 Agent，IIAgent 是理想选择；如果你追求状态管理和长链条控制，OpenHands 值得一试；需要构建企业级的、模块化可复用的智能组件体系，Semantic Kernel 是目前最佳选择；而如果你想模拟真实组织中的 AI 协作过程，CrewAI 提供了最丰富的建模空间。

随着 RAG、Tool Use 和 Multi-Agent 的融合加速，像 OpenAgentHub 这样跨框架统一调度的项目也正在崛起。Agent 世界的“类 Kubernetes 化”也许就在不远的将来。