在人工智能领域，我们正处在一个激动人心的转折点。科技巨头们过去一年一直在宣传我们正处于AI代理的时代，但大多数承诺仍然停留在理论层面。随着各家公司竞相将幻想变为现实，他们开发了一系列工具来指导生成式AI的发展。Anthropic、Block和OpenAI等AI竞赛中的主要参与者联合起来，通过新成立的Agentic AI Foundation (AAIF)促进互操作性。这一举措提升了多项流行技术的地位，并可能使它们成为未来AI开发的实际标准。
背景与动因：AI代理开发的标准化需求
AI代理模型的发展路径至少可以说是充满不确定性的，但各公司在创建这些系统上的巨额投资已使一些工具脱颖而出。作为非营利组织Linux基金会一部分的AAIF已成立，以监管三项关键AI技术的发展：模型上下文协议(MCP)、goose和AGENTS.md。
这种标准化努力的出现并非偶然。在AI技术快速迭代的背景下，各公司面临着开发成本高、互操作性差、用户体验不一致等挑战。通过建立共同的标准，这些科技巨头希望降低开发门槛，加速创新，并为用户提供更加无缝的AI体验。
三大核心技术解析
模型上下文协议(MCP)：AI的"USB-C端口"
MCP是这三项技术中最知名的，由Anthropic一年前开源。MCP的目标是以标准化方式将AI代理与数据源连接起来——Anthropic(现在是AAIF)喜欢称MCP为"AI的USB-C端口"。与其为每个不同的数据库或云存储平台创建自定义集成，MCP允许开发者快速轻松地连接到任何符合MCP规范的服务器。
自发布以来，MCP已在AI行业得到广泛应用。Google在2025年I/O大会上宣布在其开发工具中添加对MCP的支持，此后其许多产品都添加了MCP服务器，以使数据对代理更加可访问。OpenAI也在MCP发布后几个月内采用了它。
MCP的扩展使用可能有助于用户定制他们的AI体验。例如，新的Pebble Index 01戒指使用本地LLM，可以处理您的语音笔记，并支持MCP进行用户定制。
本地AI模型与更大的基于云的模型相比必须做出一些牺牲，但MCP可以填补功能空白。高通AI产品主管Vinesh Sukumar告诉Ars："在生产力内容和许多任务方面，边缘计算完全可以胜任。通过MCP，您可以与多个云服务提供商建立连接，以完成任何类型的复杂任务。"
Goose：灵活的编码代理
Goose由Square所有者Block贡献给项目，于2025年初推出。这是一个可定制的开源编码代理。它设计为可在本地或云端运行，并可以使用您选择的任何LLM。它还内置了对MCP的支持。
Goose的出现反映了行业对专业化AI代理工具的需求。与通用AI助手不同，Goose专注于解决编程和软件开发中的特定问题，为开发者提供了一个更加精准和高效的工具。其灵活性和可定制性使其能够适应不同的开发环境和项目需求。
AGENTS.md：AI代理的行为指南
AGENTS.md来自OpenAI，也是AI领域非常新的成员。OpenAI于今年8月宣布了这一工具，现在它也成为AAIF的一部分。AGENTS.md本质上是一个基于markdown的readme文件，用于AI编码代理，以更可预测的方式指导它们的行为。
这一技术的出现反映了AI行业对规范化和标准化的需求。随着AI代理变得越来越复杂，如何确保它们的行为符合预期、安全可靠成为一个重要问题。AGENTS.md提供了一种简单而有效的方式来定义和记录AI代理的行为准则，为开发者提供清晰的指导。
行业影响与战略意义
科技巨头的集体行动
思考一下这个时间线。科技公司运营的世界在短时间内发生了显著变化，因为每个人都急于将生成式AI塞入每个产品和流程中。没有人知道谁走在正确的道路上——也许没有人！
在这一背景下，科技巨头似乎已经决定进行标准化。即使是对这些工具中支持最广泛的MCP，在如何处理OAuth等基本技术方面仍然存在相当大的波动。
Linux基金会启动了多个项目，以支持关键技术的中立和互操作性开发。例如，它在2015年成立了云原生计算基金会(CNCF)，以支持Google的开源Kubernetes集群管理器，但此后该项目已整合了几十种云计算工具。这些工具的认证和培训有助于保持基金会的运营，但Kubernetes在Google广泛发布时已经是一项成熟的技术。所有这些AI技术现在都很流行，但MCP或AGENTS.md在长期内是否仍然重要？
生态系统构建与竞争格局
无论如何，AI行业的每个人似乎都参与其中。除了将工具添加到项目的公司外，AAIF还获得了Amazon、Google、Cloudflare、Microsoft等公司的支持。Linux基金会表示，它打算以开放的名义推动这些关键技术的发展，但它可能会以这种速度收集大量新兴的AI工具。
这种标准化努力可能会重塑AI行业的竞争格局。一方面，它降低了进入门槛，使 smaller players 能够更容易地参与到AI生态系统中；另一方面，它也可能强化科技巨头的市场主导地位，因为他们是这些标准的主要推动者和受益者。
未来展望与挑战
技术演进的不确定性
在AI技术快速发展的背景下，任何标准化努力都面临着技术快速迭代带来的挑战。今天看来重要的标准和技术，明天可能就会被更先进的解决方案所取代。这种不确定性使得长期规划和投资变得复杂。
此外，AI领域的专利和知识产权问题也可能成为标准化的障碍。各公司在AI技术上的大量投资意味着他们可能不愿意完全开放这些技术，即使在标准化框架下也是如此。
标准化的机遇与风险
标准化为AI行业带来了显著的机遇。通过建立共同的标准，可以降低开发成本，提高互操作性，加速创新，并为用户提供更加一致和可靠的产品体验。此外，标准化还可以帮助解决AI伦理和安全方面的挑战，为行业的可持续发展奠定基础。
然而，标准化也带来了一定的风险。过度标准化可能会抑制创新，使市场缺乏多样性。此外，如果标准由少数公司主导，可能会导致权力集中，限制竞争和选择。
结论：迈向更加开放和互操作的AI未来
Agentic AI Foundation的成立代表了AI行业的一个重要里程碑。通过将MCP、goose和AGENTS.md等关键技术纳入标准化框架，科技巨头和Linux基金会正在为AI代理的普及和应用奠定基础。
这种合作模式为AI行业提供了一个有价值的参考：在竞争的同时，通过开放和协作推动整个行业的发展。这不仅有利于大公司，也有利于 smaller players 和最终用户，因为它创造了一个更加开放、创新和用户友好的AI生态系统。
展望未来，我们可以预见AI代理技术将继续快速发展和演进。标准化工作将在这个过程中发挥关键作用，帮助行业应对技术复杂性、互操作性和安全性等挑战。随着更多公司和组织的加入，AAIF有望成为推动AI创新和普及的重要力量，为人类创造更加智能和高效的数字体验。
在这个充满机遇和挑战的时代，只有那些能够平衡竞争与合作、创新与标准化、开放与安全的参与者，才能在AI革命的浪潮中立于不败之地。
