Agent产品还没有最后状态 。

“MCP”(模型上下文协定)蓦地火了 。

百度从C端切入，“心响”利用MCP 协定整合多种AI模型和外部工具，百度地图也宣告 支撑MCP接口 。阿里云百炼上线全生命周期MCP服务，在 领取宝等产品中集成了MCP 协定，实现AI工具的一键调用 。4月29日，阿里开源的Qwen3系列模型同样 支撑MCP协定 。

假如细心视察，其背后推手是国外的Anthropic、OpenAI、谷歌，国内的百度、阿里、字节等大厂 。

表面上看，行业头部大厂和AI公司试图在为AI Agent落地 买通“最后一公里”，统一行业标准， 开释Agent调用工具的威力 。但背后 潜藏着，上述公司对未成熟行业的定义权 。

实际上，除了开源的MCP外，OpenAI、谷歌等公司都自有一套Agent调用工具 标准 。取舍Anthropic构建的MCP，并不 象征着对其地位的认可，而是在已经在开源的 根底上，短暂达成统一，迅速扩充生态 搭档圈 。

从大背景来看，MCP 能够视为Agent落地的一环 。Manus只不过一个开始， 标准共识达成后，肉眼可见的将是大规模Agent 利用落地 。

届时，Agent利用又将演变为大厂生态之争 。

做独立Agent 利用，只能面临成本和被头部公司 遮蔽的惊险，被集成到大厂Agent 利用生态兴许成为 取舍之一 。由此，大厂 主宰了从定义到筛选的权力 。在此状况下，生态越 齐备，数据壁垒越高，在行业中的话语权就越大 。

大厂扩列有 

有关技术人员认为，MCP 性质是给模型和外部工具中间提供了一个 标准，和高效的衔接 模式 。他特殊强调，“MCP仅是个 协定，并没有晋升或给大模型带来任何新的 威力” 。

上述技术人员 示意，MCP对构建服务而言，不是必选项 。 即便没有MCP，通过Function Call和现有的工具调参也 能够达到雷同的动机 。 固然从技术实现角度， 

无论是不是有MCP，实现的流程都是一样的 。但统一的 标准协定对大厂在行业话语权至关主要 。 能够说，是OpenAI、谷歌先认可了MCP的地位，紧接着阿里、百度后来跟上 。通过 彼此认同的模式，他们在国内外掀起了一股开放MCP服务潮流 。

某家刚开放了MCP服务的负责人告诉我们，在MCP出来以往，客户想要深度 使用一款AI产品 性能，只能选用SaaS工具 。但对众多 存在行业know how的客户来说，通用SaaS欠缺了一些深度 威力 。

依照以往则只能走定制化路线，通过Open API的 模式集成到系统里 。现在推出MCP服务后， 只有一个支撑标准MCP协定的Agent，就能 快捷接入到产品平台，“省时、省力和省钱” 。 

将来，为了扩充MCP服务的声量，该负责人 示意，他们会考量开源和上架阿里、百度模型服务平台 。看重的指标有两个：大厂的流量和生态 搀扶 。

百度智能体业务首席架构师、心响APP负责人黄际洲跟我们 透露，心响既支撑外部MCP接入，也有自己的独立 协定 。当前，心响内一共接了十个智能体，包括百度系文库AI绘本 性能以及外部健康等 性能 。

现有案例表明，MCP的落地场景 动机与技术无关，而是技术之外的因素在起作用 。从百度到阿里，生态是 要害的一环，在无需“磨合”的状况下 实现了适配 。

阿里云百炼平台云部署MCP Server数量达到了31个，地图、文生图、查找等 性能均属阿里生态 。

大厂在其中负担了集成和被集成的角色 。一方面输送自己成熟的MCP服务 威力，比方百度地图、高德地图开放MCP接口；另一方面在生态中集成外来的第三方 威力，与之互为补充，生态越完善，能满足消费者的需求就越 丰盛 。

接入MCP后相当于 占有了“原子化”的威力，能够 随便组合嵌入到业务流中 。例如，开发者 能够通过“领取宝MCP Server”接入收单 领取性能，买通AI利用的 领取渠道，解决智能体“能对话不能收钱”的痛点 。

从Manus到百度心响

AI探究网站“AI Digest”，一项探究表明，AI Agent所能 实现的使命长度正在呈指数级增进，每过七个月 威力翻一番 。

依照该趋向推算，2026年，AI Agent将能 实现2小时的使命；2027年 实现8个小时即一个工作日的 使命；到2029年，Agent将能 实现一个月的工作量 。

Agent 利用产品的前景不可估计 。此前饥饿营销的Manus， 勾画出了多智能体实现使命的产品样本，但后期 动机差强人意 。百度在最近推出了 类似产品定位的“心响”，探究通用Agent产品 。

在产品状态上，从过去AI帮手的你问我答，变成了直接实现 使命从交付上 。过去的AI帮手给到的是零件，需求消费者自己去组装，现在的Agent产品 能够直接交付最后成品 。

从效率来看，过去消费者在复杂、繁琐的 使命流程中反复拉扯，需求通过完善prompt来 抒发需求，现在只用一句话，全部步骤 能够全自动实现 。

在执行使命中，有一个“管家”性的角色被称为主智能体，负责拆解消费者需求和 调配使命 。指令下达后，由各子智能体来同时进行 。

心响当前上线了安卓移动端， 将来将上线PC端 。Manus一类Agent产品，难点不在于技术，而是受限于屏幕 。手机屏幕太小，想要消费者看清晰东西或者快捷交互，很困苦 。反之，PC端屏幕虽大，但问题是如何高效利用起来 。

黄际洲告诉我们，MCP 协定在调用多智能体合作过程中 施展了很大作用，就像一把钥匙，有了统一的秘钥，让接入变得更加 容易 。但他也 示意，当前为止，业界最大的问题是，都想获得， 奉献者却很少 。“背后的成本太大了， 假如把Tool Use做成MCP，乘以1000兴许还是能负担的成本，但假如乘以1000万、1亿呢” 。

当下，平摊成本的解决 步骤是生态 。黄际洲认为，各家都开放MCP后，壁垒在于生态， 是否把商业模型跑通 。 现实的状况下，开发者和大厂都能赚到钱，需求越做越大，给消费者提供的体验也越来越好 。

当前，心响产品 指标是成长为通用的超级智能体 。横向，尽可能把更多的场景融入到 利用里；纵向，把场景做深，把 性能做到极致 。黄际洲认为，法律、 游览、健康、教育、探究都是比较好的场景，在此 根底上再拓展长尾交互场景 。“尾巴越长越好，壁垒越来越高”，在百度的MCP生态上，把更多的AI 性能组合进来，做多智能体交付 。

商业化还是广告？

Agent利用的商业化方向是什么？截至当前，大约率还是流量和广告 。很大程度上由现在的Agent 利用机制决定 。心响在演示中有个例子，消费者要去哈尔滨玩，让Agent帮忙做攻略、打电话、 使用团购券订餐厅 。 详尽拆解，这里面实则包括了地图、点评、 游览出行等服务性能 。想要构成 完全的服务，就必须要具备 完全的数据链 。

据心响 透露，他们引入了“猫眼数据”，来让电影票房更加精确 。有些第三方 能够逾越大厂间竞争，但有些则 无奈做到，这象征着前期 定然拼的是各自生态的多样性和 完全性 。

Agent利用就像是入口一样的存在，倒流给生态中的 其余利用，最后实现从提需求到交付的闭环，这 部分收入属于“肥水不流外人田” 。第三方用以补充大厂生态的Agent则落到了流量池中 。

据我们了解，百度等大厂的MCP和Agent有筛选机制，由大厂来决定是不是选接入某一家的Agent 。前期，大厂需求更多的开发者进入来补充 利用商店的空白，但到后期就变成了流量竞争 。

和竞价广告逻辑一样，谁出价更高，谁的曝光度就越高 。在消费者 使用利用过程中同样存在该状况，比方在 游览攻略案例中，查找浮现的餐厅排名、飞机价格排名等这些筛选权，也 主宰在大厂的手中 。仅一个广告就可实现“一鱼多吃”，商家通过广告营销 遍及排名顺序，消费者则 能够购买免广或竞价服务来 晋升使用体验 。

如此一来，Agent利用仿佛能够杀死多款 利用，但杀不死既有的广告投流体系 。大厂通过Agent 利用引流，向商家收取广告费；消费者行为数据(如查找偏好、个性化数据)被用于精准广告投放；通过整合地图、点评、 领取等根底设施， 构成服务闭环，第三方Agent被迫依赖其数据接口，沦为流量管道 。

国外OpenAI和Perplexity已经渐有上述趋向，国内百度、阿里、字节可能也不远了 。

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