“2025年是AI智能體突破年。”OpenAI CEO奧特曼在最近一次訪談中說。

他希望ChatGPT從助手演進為智能體，再演化成完整的應用系統。不止OpenAI，不少巨頭都懷揣著類似野心。

“AI智能體是數字形式的機器人，未來將變得非常重要，英偉達所有工程師都在用這樣的數字機器人。”英偉達CEO黃仁勛在最新的一次演講說。

隨后，微軟CEO納德拉在Build大會上宣布世界已進入智能體時代，幾乎不再提Copilot這一概念，并向外界描述了一個開放的智能體網絡愿景。

谷歌在剛結束的I/O開發者大會上，除更新模型，還推出智能體應用Project Mariner，并宣布將在Chrome、搜索和Gemini 等應用引入智能體功能。

智能體是OpenAI提出的AGI五步走中繼ChatBot、Reasoner之后的第三步，但要想實現微軟所說的智能體網絡愿景，還面臨不少挑戰。

這些挑戰包括基礎模型的內在能力、模型與外界交互的能力、多智能體協作能力等，而業內也在嘗試打破這些障礙。

想必最近不少人都被MCP這個詞刷屏，微軟、谷歌、OpenAI，以及百度、阿里、騰訊、字節等紛紛擁抱，讓AI智能體的世界加速到來。

不過，也有不少應用大廠仍處于觀望狀態，如淘寶、美團、滴滴、Uber等平臺，尚未推出相應的MCP Server。

有AI開發者對旺旺屋表示，一些以用戶數據和流量入口為競爭壁壘的平臺，接入MCP后，核心數據就有泄露風險，流量也有被智能體分化的可能。

大廠布局智能體，從MCP開始

微軟Build大會圍繞智能體一口氣發布了50余款產品服務，Windows系統和GitHub 平臺將全面支持MCP，提出要讓智能體像網頁一樣互聯互通。

谷歌的I/O開發者大會不僅更新了自家提出的A2A協議（Agent 2 Agent），還宣布大模型 Gemini與MCP 工具實現兼容。

大廠布局智能體，從擁抱MCP開始。MCP全稱Model Context Protocol（模型上下文協議），由Anthropic去年11月推出，是一種應用程序向大模型提供上下文信息的標準化方式。

今年3月，通用智能體Manus在贊美和質疑中走紅，一定程度打開了對智能體的想象空間。隨著智能體爆火，MCP聲名鵲起。

智能體的核心是能夠自主規劃執行任務，通俗地說就是能幫人干活。如何讓智能體有更多的“手和腳”去干活，考驗的是大模型調用外部工具的能力。

MCP由此進入關注視野，從最初Cursor等AI編程公司，到OpenAI、谷歌、微軟等宣布接入，國外大廠幾乎很快一邊倒，微軟更是表態將全面支持MCP。

業內常把MCP類比為大模型的USB-C接口，就像手機、電腦這些終端產品，以及耳機、U盤等配件產品一樣，此前有著多個接口標準，隨著USB-C成為標準，不同設備得以通用。

同樣地，在MCP之前，大模型實現上下文信息補充也有多種方式，包括OpenAI等廠商采用的函數調用（Function Call）、檢索增強生成（RAG），或插件方式等。

這些方式在模型之間無法通用，開發者每次開發不同應用時，都需重復做代碼適配工作，費時費力、成本高，一定程度也阻礙了AI應用的爆發。

“在Function Call的時代，大模型對工具使用協議是閉源的，各家標準不同，導致模型之間難以共用工具。”阿里云百煉高級產品專家徐志遠對旺旺屋提到。

開源的MCP則像是大模型裝上了萬能插座，只要按照MCP標準，編寫一次代碼接口就好，提高開發效率，并能讓大模型形成統一的工具市場。

除國外大廠，國內包括百度、阿里、騰訊、字節等也紛紛擁抱MCP。旺旺屋注意到，百度智能云千帆大模型平臺的MCP廣場，已有上千個MCP Server，除百度搜索、網盤、地圖等自身應用，更多是開發者上傳的各類應用。

阿里云同樣支持MCP部署，旗下魔搭社區的MCP廣場已有超3000個MCP Server，包括高德地圖、支付寶等自家應用。騰訊地圖、微信讀書，以及字節的扣子空間也均已支持MCP擴展。

徐志遠表示，就像HTTP協議統一了互聯網訪問方式一樣，MCP很大意義在于將工具的使用平權化，讓已有的工具和軟件服務，能夠更好地被各個模型調用。

加速智能體爆發

大廠們支持MCP的背后，是對智能體前景的押注。奧特曼、黃仁勛、納德拉、李彥宏等大佬，紛紛看好智能體應用的爆發。

不過，徐志遠認為，從模型到智能體，中間有一個Gap就是智能體如何發揮更好的能力，使用更多的工具，解決更復雜的問題，MCP剛好就填補了這個Gap。

“大模型和外部工具的交互是非常重要的一環，構建應用無法逃避這樣重要的溝通橋梁。”阿里云資深副總裁劉偉光認為，MCP有望加速AI應用爆發最后一公里的連接。

那么，它到底會帶來什么體驗的提升？旺旺屋內測了字節的扣子空間，其是一款類似Manus的通用智能體，首批支持高德地圖、飛書等十多項MCP Server。

以制定一份從北京到新疆的10天旅游計劃，包含往返交通、打卡景點、生成旅游路線圖的任務為例，在未用MCP Server的情況下，扣子空間生成了相對粗糙的靜態圖片。

在添加高德地圖、圖像工具等MCP擴展后，扣子空間則根據行程在高德地圖上生成了網頁版的動態圖像，可對頁面進行放大或縮小，非常直觀生動。

旺旺屋同樣測試了最近開放注冊的Manus，它尚不支持MCP服務，不過，生成的旅游規劃除列出景點，還提供了交通、住宿、用餐等信息，相較扣子空間的內容更為豐富。

同時，Manus生成帶有經緯度的旅游路線圖，相較網頁圖像沒有那么直觀，但在圖像表達準確性上比同樣未用MCP服務擴展的扣子空間要好，反映出智能體底層模型圖像生成能力的差異。

通過對比，可以明顯看出，智能體借助MCP Server可以更好完成任務，提高產品的可用性和實用性，帶來更好的用戶體驗，這對加速智能體的應用無疑將起到推動作用。

不過，需要警惕的是，對智能體的發展而言，有了MCP就并非萬能靈藥。

徐志遠認為，智能體+MCP的落地有兩個關鍵點。第一是模型能力，能否支持深度推理，能否在復雜任務上對工具進行調度。第二是MCP server是否穩定、可用、高效，這需要軟件和工具廠商有一定的工程能力。

“模型的進化有時會覆蓋Agent的部分功能，這需要搭建好的智能體框架，它的能力應該隨著模型能力的提升而水漲船高。”AI開源社區CAMEL AI核心成員范文棟表示。

同時，智能體當前落地的最大障礙在于穩定性。智能體基于大模型，會產生幻覺，這是天然的局限性，需要用很多工程化的手段去解決。

范文棟還提到安全性的問題。MCP server的運行邏輯、代碼等不是非常透明，企業直接調用可能會有安全隱患，比如涉及企業的機密數據，可能需要驗證。

“這要從兩方面考量，一是MCP Server提供商，會獲取用戶哪些信息需公開透明；二是從用戶來看，大廠的MCP server可能相對更靠譜，獨立開發者開發的可能需要做更多驗證。”

應用大廠不買賬

“MCP是一個優秀的協議，正迅速成為AI智能體時代的開放標準。”在推動Gemini模型添加對MCP的支持后，谷歌DeepMind CEO哈薩比斯如此評價。

但谷歌還有著更大野心。在支持MCP外，谷歌一個月前還推出A2A協議（Agent 2 Agent），即多智能體之間協作的協議。谷歌強調，A2A不是對MCP的替代，而是補充。

大模型從能聽會說，到能思考行動，智能體已被視為AI應用的新風口，而多智能體則被視為未來趨勢。納德拉評價： MCP和A2A這樣的開放協議正是構建智能體網絡的關鍵。

這也是不少大廠及應用積極支持MCP的原因，意圖爭奪AI智能體時代的流量入口。畢竟接入MCP的應用，就會有更多被智能體調用的機會。

不過，不少大廠仍處于觀望狀態，如淘寶、京東、拼多多等主流電商平臺，以及美團、滴滴、Uber等生活服務平臺，尚未推出相應的MCP Server。

“現在不同企業對MCP的態度并不一樣，像數據庫企業意愿比較高，偏工具類應用企業也愿意通過MCP去獲得AI流量，從而獲取用戶，但有些企業可能就不太愿意。”

有AI開發者對旺旺屋表示，一些以用戶數據和流量入口為競爭壁壘的平臺，接入MCP后，核心數據就有泄露風險，流量也有被智能體分化的可能。

如美團支持MCP后，用戶就可以用某款Chatbot或智能體產品點外賣，那美團的商業生態就被破壞了，畢竟沒人隨便會把流量入口交給別人家的AI。

“MCP很酷，但它注定不可能成為AI世界的主流連接方式，關鍵時刻一定是各玩各的。”有大廠AI業務負責人說。

目前，Anthropic和谷歌都在試圖搶先生態卡位——前者試圖借助MCP在模型和外部工具之間建立調用標準，后者試圖通過A2A協議在多智能體趨勢中占據主動權。

雖然未來其它公司或者中國公司，可能也想亦或不得不去做這樣的工作，但至少目前，這些AI競對們愿意先握手一起向前走。

在范文棟看來，MCP經過一段時間的發展，逐漸成為主流方案，很多模型、框架和工具、應用都在支持，不少提供商和開發者參與其中，已經構建起比較好的生態。

據導航平臺MCP.so統計，全球已有超1.2萬個MCP server上線，涵蓋開發工具、研究數據、云平臺、瀏覽器、通信等十多種軟件應用。

“有些大廠即便說想再推一個，但生態位已經被別人占了，很難再去打破別人構建的壁壘和生態。那就需要融入進來，很多大廠愿意支持MCP，就是這個原因。”

不過，范文棟認為，如果出現更加新穎、更加智能、更加高效的協議，加上更好的生態，也有可能取代MCP。

AI時代的智能體應用爭奪戰，也是一場生態戰。而現在，一切還只是開始。