文 | 光子星球

“MCP”（模型上下文協(xié)議）突然火了。

百度從C端切入，“心響”利用MCP協(xié)議整合多種AI模型和外部工具，百度地圖也宣布支持MCP接口。阿里云百煉上線全生命周期MCP服務(wù)，在支付寶等產(chǎn)品中集成了MCP協(xié)議，實(shí)現(xiàn)AI工具的一鍵調(diào)用。4月29日，阿里開源的Qwen3系列模型同樣支持MCP協(xié)議。

如果仔細(xì)觀察，其背后推手是國外的Anthropic、OpenAI、谷歌，國內(nèi)的百度、阿里、字節(jié)等大廠。

表面上看，行業(yè)頭部大廠和AI公司試圖在為AI Agent落地打通“最后一公里”，統(tǒng)一行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，釋放Agent調(diào)用工具的能力。但背后隱藏著，上述公司對未成熟行業(yè)的定義權(quán)。

實(shí)際上，除了開源的MCP外，OpenAI、谷歌等公司都自有一套Agent調(diào)用工具標(biāo)準(zhǔn)。選擇Anthropic構(gòu)建的MCP，并不意味著對其地位的認(rèn)可，而是在已經(jīng)在開源的基礎(chǔ)上，短暫達(dá)成一致，迅速擴(kuò)大生態(tài)伙伴圈。

從大背景來看，MCP可以視為Agent落地的一環(huán)。Manus只是一個(gè)開端，標(biāo)準(zhǔn)共識(shí)達(dá)成后，肉眼可見的將是大規(guī)模Agent應(yīng)用落地。

屆時(shí)，Agent應(yīng)用又將演變?yōu)榇髲S生態(tài)之爭。

做獨(dú)立Agent應(yīng)用，不得不面臨成本和被頭部公司覆蓋的危險(xiǎn)，被集成到大廠Agent應(yīng)用生態(tài)或許成為選擇之一。由此，大廠掌握了從定義到篩選的權(quán)力。在此情況下，生態(tài)越完備，數(shù)據(jù)壁壘越高，在行業(yè)中的話語權(quán)就越大。

大廠擴(kuò)列

有相關(guān)技術(shù)人員認(rèn)為，MCP本質(zhì)是給模型和外部工具之間提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，和高效的連接方式。他特別強(qiáng)調(diào)，“MCP僅是個(gè)協(xié)議，并沒有提升或給大模型帶來任何新的能力”。

上述技術(shù)人員表示，MCP對構(gòu)建服務(wù)而言，不是必選項(xiàng)。即使沒有MCP，通過Function Call和現(xiàn)有的工具調(diào)參也可以達(dá)到相同的效果。

雖然從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度，不管是否有MCP，實(shí)現(xiàn)的流程都是一樣的。但統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議對大廠在行業(yè)話語權(quán)至關(guān)重要?？梢哉f，是OpenAI、谷歌先認(rèn)可了MCP的地位，緊接著阿里、百度后來跟上。通過相互認(rèn)同的方式，他們在國內(nèi)外掀起了一股開放MCP服務(wù)潮流。

某家剛開放了MCP服務(wù)的負(fù)責(zé)人告訴我們，在MCP出來以前，客戶想要深度使用一款A(yù)I產(chǎn)品功能，只能選用SaaS工具。但對很多具有行業(yè)know how的客戶來說，通用SaaS欠缺了一些深度能力。

按照以前則只能走定制化路線，通過Open API的方式集成到系統(tǒng)里?，F(xiàn)在推出MCP服務(wù)后，只要一個(gè)支持標(biāo)準(zhǔn)MCP協(xié)議的Agent，就能快速接入到產(chǎn)品平臺(tái)，“省時(shí)、省力和省錢”。

未來，為了擴(kuò)大MCP服務(wù)的聲量，該負(fù)責(zé)人表示，他們會(huì)考慮開源和上架阿里、百度模型服務(wù)平臺(tái)?？粗氐闹笜?biāo)有兩個(gè)：大廠的流量和生態(tài)扶持。

百度智能體業(yè)務(wù)首席架構(gòu)師、心響APP負(fù)責(zé)人黃際洲跟我們透露，心響既支持外部MCP接入，也有自己的獨(dú)立協(xié)議。目前，心響內(nèi)一共接了十個(gè)智能體，包含百度系文庫AI繪本功能以及外部健康等功能。

現(xiàn)有案例表明，MCP的落地場景效果與技術(shù)無關(guān)，而是技術(shù)之外的因素在起作用。從百度到阿里，生態(tài)是關(guān)鍵的一環(huán)，在無需“磨合”的情況下完成了適配。

光子星球注意到，阿里云百煉平臺(tái)云部署MCP Server數(shù)量達(dá)到了31個(gè)，地圖、文生圖、搜索等功能均屬阿里生態(tài)。

大廠在其中承擔(dān)了集成和被集成的角色。一方面輸送自己成熟的MCP服務(wù)能力，比如百度地圖、高德地圖開放MCP接口；另一方面在生態(tài)中集成外來的第三方能力，與之互為補(bǔ)充，生態(tài)越完善，能滿足用戶的需求就越豐富。

接入MCP后相當(dāng)于擁有了“原子化”的能力，可以隨意組合嵌入到業(yè)務(wù)流中。例如，開發(fā)者可以通過“支付寶MCP Server”接入收單支付功能，打通AI應(yīng)用的支付渠道，解決智能體“能對話不能收錢”的痛點(diǎn)。

從Manus到百度心響

AI研究網(wǎng)站“AI Digest”，一項(xiàng)研究表明，AI Agent所能完成的任務(wù)長度正在呈指數(shù)級(jí)增長，每過七個(gè)月能力翻一番。

按照該趨勢推算，2026年，AI Agent將能完成2小時(shí)的任務(wù)；2027年完成8個(gè)小時(shí)即一個(gè)工作日的任務(wù)；到2029年，Agent將能完成一個(gè)月的工作量。

Agent應(yīng)用產(chǎn)品的前景不可估量。此前饑餓營銷的Manus，勾勒出了多智能體完成任務(wù)的產(chǎn)品樣本，但后期效果差強(qiáng)人意。百度在近期推出了相似產(chǎn)品定位的“心響”，探索通用Agent產(chǎn)品。

在產(chǎn)品形態(tài)上，從過去AI助手的你問我答，變成了直接完成任務(wù)從交付上。過去的AI助手給到的是零件，需要用戶自己去組裝，現(xiàn)在的Agent產(chǎn)品可以直接交付最終成品。從效率來看，過去用戶在復(fù)雜、繁瑣的任務(wù)流程中反復(fù)拉扯，需要通過完善prompt來表達(dá)需求，現(xiàn)在只用一句話，所有步驟可以全自動(dòng)完成。

在執(zhí)行任務(wù)中，有一個(gè)“管家”性的角色被稱為主智能體，負(fù)責(zé)拆解用戶需求和分配任務(wù)。指令下達(dá)后，由各子智能體來同時(shí)進(jìn)行。

心響目前上線了安卓移動(dòng)端，未來將上線PC端。Manus一類Agent產(chǎn)品，難點(diǎn)不在于技術(shù)，而是受限于屏幕。手機(jī)屏幕太小，想要用戶看清楚東西或者快速交互，很困難。反之，PC端屏幕雖大，但問題是如何高效利用起來。

黃際洲告訴我們，MCP協(xié)議在調(diào)用多智能體協(xié)作過程中發(fā)揮了很大作用，就像一把鑰匙，有了統(tǒng)一的秘鑰，讓接入變得更加簡單。但他也表示，目前為止，業(yè)界最大的問題是，都想獲得，貢獻(xiàn)者卻很少?！氨澈蟮某杀咎罅?，假設(shè)把Tool Use做成MCP，乘以1000或許還是能承擔(dān)的成本，但如果乘以1000萬、1億呢”。

當(dāng)下，平攤成本的解決方法是生態(tài)。黃際洲認(rèn)為，各家都開放MCP后，壁壘在于生態(tài)，能否把商業(yè)模型跑通。理想的情況下，開發(fā)者和大廠都能賺到錢，需求越做越大，給用戶提供的體驗(yàn)也越來越好。

目前，心響產(chǎn)品目標(biāo)是成長為通用的超級(jí)智能體。橫向，盡可能把更多的場景融入到應(yīng)用里；縱向，把場景做深，把功能做到極致。

黃際洲認(rèn)為，法律、旅游、健康、教育、研究都是比較好的場景，在此基礎(chǔ)上再拓展長尾交互場景?！拔舶驮介L越好，壁壘越來越高”，在百度的MCP生態(tài)上，把更多的AI功能組合進(jìn)來，做多智能體交付。

商業(yè)化還是廣告？

Agent應(yīng)用的商業(yè)化方向是什么？截至目前，大概率還是流量和廣告。

很大程度上由現(xiàn)在的Agent應(yīng)用機(jī)制決定。心響在演示中有個(gè)例子，用戶要去哈爾濱玩，讓Agent幫忙做攻略、打電話、使用團(tuán)購券訂餐廳。詳細(xì)拆解，這里面實(shí)則包含了地圖、點(diǎn)評、旅游出行等服務(wù)功能。

想要形成完整的服務(wù)，就必須要具備完整的數(shù)據(jù)鏈。據(jù)心響透露，他們引入了“貓眼數(shù)據(jù)”，來讓電影票房更加準(zhǔn)確。有些第三方可以跨越大廠間競爭，但有些則無法做到，這意味著前期一定拼的是各自生態(tài)的多樣性和完整性。

Agent應(yīng)用就像是入口一樣的存在，倒流給生態(tài)中的其他應(yīng)用，最后完成從提需求到交付的閉環(huán)，這部分收入屬于“肥水不流外人田”。

第三方用以補(bǔ)充大廠生態(tài)的Agent則落到了流量池中。據(jù)我們了解，百度等大廠的MCP和Agent有篩選機(jī)制，由大廠來決定是否選接入某一家的Agent。前期，大廠需要更多的開發(fā)者進(jìn)入來補(bǔ)充應(yīng)用商店的空白，但到后期就變成了流量競爭。和競價(jià)廣告邏輯一樣，誰出價(jià)更高，誰的曝光度就越高。

在用戶使用應(yīng)用過程中同樣存在該情況，比如在旅游攻略案例中，搜索出現(xiàn)的餐廳排名、飛機(jī)價(jià)格排名等這些篩選權(quán)，也掌握在大廠的手中。僅一個(gè)廣告就可實(shí)現(xiàn)“一魚多吃”，商家通過廣告營銷提高排名順序，用戶則可以購買免廣或競價(jià)服務(wù)來提升使用體驗(yàn)。

如此一來，Agent應(yīng)用似乎可以殺死多款應(yīng)用，但殺不死既有的廣告投流體系。

大廠通過Agent應(yīng)用引流，向商家收取廣告費(fèi)；用戶行為數(shù)據(jù)（如搜索偏好、個(gè)性化數(shù)據(jù)）被用于精準(zhǔn)廣告投放；通過整合地圖、點(diǎn)評、支付等基礎(chǔ)設(shè)施，形成服務(wù)閉環(huán)，第三方Agent被迫依賴其數(shù)據(jù)接口，淪為流量管道。

國外OpenAI和Perplexity已經(jīng)漸有上述趨勢，國內(nèi)百度、阿里、字節(jié)可能也不遠(yuǎn)了。