當谷歌上周在其I/O大會上宣布將Antigravity重新定位為一個用于開發和管理自主AI智能體團隊的平臺時，這一發布迅速呈現出一種熟悉的節奏。

對于過去兩個月持續關注這一領域的人來說，以下內容讀來頗有似曾相識之感：對Antigravity智能體發起一次API調用，便可啟動一個遠程Linux沙箱，智能體在其中進行推理、調用工具、運行代碼并瀏覽網頁。開發者只需編寫一個AGENTS.md文件和一個SKILL.md文件，將其注冊為命名智能體，無需編寫任何編排代碼即可完成擴展。

過去兩個月里，筆者已經從另外兩家廠商處見過同樣的產品落地方式。這一趨勢說明了托管智能體運行時的重要性——它已經變得如此重要，以至于開始變得"不重要"，因為越來越多的實驗室都在陸續提供這項服務。

Anthropic于4月8日將Claude托管智能體推送至公測階段。其核心主張是：阻礙生產級智能體落地的瓶頸已從智能本身轉變為基礎設施，因此Anthropic將接管智能體循環、沙箱、狀態管理以及憑證范圍控制。

AWS隨后于4月22日在Bedrock AgentCore中預覽了一套托管運行框架。該運行時本身早于此次發布，已于2025年上線，但4月的更新補齊了關鍵一環——一個以配置為核心的運行框架，通過聲明模型、工具和指令來驅動執行循環，無需定制化的編排代碼。

此后，谷歌在I/O大會上，通過Gemini API中的托管智能體功能，再度重演了同樣的故事。

三家廠商在短短六周內相繼推出了形態幾乎一致的運行時。每篇發布文章講述的都是同一個故事：構建一個生產級智能體，過去意味著要將模型API、沙箱、編排層和托管服務拼接在一起，而托管版本將這一切壓縮成了配置文件和寥寥幾個API調用。

當三家公司在六周內獨立收斂至同一產品形態時，這套運行時便已成為行業基礎門檻，而非選擇某一平臺的理由。

谷歌的托管智能體由AGENTS.md和SKILL.md兩個文件定義。Anthropic去年已將智能體技能以Markdown目錄的形式發布，SKILL.md如今在Claude Code和托管智能體中均承擔核心職能。AGENTS.md是一種開放格式，源于OpenAI Codex、Cursor、Amp、Jules和Factory等項目的協作成果，目前已被超過六萬個開源倉庫采用，并由Linux基金會負責維護。AWS同樣順應這一趨勢，在其運行框架中為Claude Code、Codex、Cursor和Claude提供了預構建技能。

因此，智能體的定義存儲在一個開發者可以閱讀、對比差異并提交至Git的純文本文件中，沒有專有領域特定語言，也沒有可視化構建器對定義進行綁定。同一個文件只需少量修改，便可描述一個Claude智能體、一個Gemini智能體或一個AgentCore智能體。模型在基準測試上的表現仍將持續你追我趕，但這套Markdown配置正在悄然成為其下方可移植的通用層——正如Dockerfile在被普遍認可之前，早已成為容器的基本單元。

對于當下正在選擇智能體平臺的開發者而言，某家實驗室是否提供托管智能體運行時已不再是決定性因素，因為谷歌、Anthropic和AWS都已具備這項能力。決策重心轉向了一些更為務實的問題：數據存放在哪里、每個會話小時的費用是多少、底層運行的是哪個模型，以及當更好的模型在別處出現時，遷移的難度有多大。

當然，也存在一個值得正視的反駁觀點：Markdown的可移植性目前仍較為淺層。為Gemini編寫的AGENTS.md文件仍然基于Gemini的工具語義，遷移至Claude并非毫無門檻。如果各家實驗室刻意分叉這一格式以增加遷移難度，這套標準便會在尚未成型之前就走向分裂。但激勵機制實際上指向相反的方向——讓智能體最易于定義的廠商，同樣也讓智能體最易于遷移，而眼下，每一家廠商都更渴望贏得開發者，而非追求鎖定效應。

配置文件，正是下一場標準之爭的決勝之地，這才是真正值得持續關注的焦點。

Q&A

Q1：谷歌、Anthropic和AWS的托管智能體運行時有什么區別？

A：三家廠商在六周內推出了形態幾乎一致的托管智能體運行時，核心功能高度趨同——均通過配置文件聲明模型、工具和指令，自動驅動智能體執行循環，無需定制編排代碼。當前差異主要體現在數據存儲位置、會話費用、底層模型選擇以及遷移便利性等維度，智能體運行時本身已不再是平臺選擇的關鍵區分因素。

Q2：AGENTS.md文件是什么？為什么它變得這么重要？

A：AGENTS.md是一種開放的純文本格式文件，用于定義AI智能體的行為、工具和指令。它起源于OpenAI Codex、Cursor、Amp等多個項目的協作，目前已被超過六萬個開源倉庫采用，并由Linux基金會維護。其重要性在于，它正在成為跨平臺的通用智能體描述層，開發者只需少量修改，同一文件便可用于描述Claude、Gemini或AgentCore智能體，類似于Dockerfile之于容器的地位。

Q3：開發者在選擇AI智能體平臺時應該重點考慮哪些因素？

A：由于谷歌、Anthropic和AWS均已提供托管智能體運行時，是否具備該能力已不再是選擇平臺的核心依據。開發者當前更應關注以下幾點：數據存放位置是否符合合規要求、會話計費方式與成本結構、底層模型的能力與適配性，以及未來切換至其他平臺時的遷移難度。