在人工智能领域，我们正处在一个激动人心的转折点。各大科技巨头纷纷宣称我们已进入AI代理时代，然而大多数承诺仍停留在理论层面。随着企业竞相将这一愿景变为现实，一系列指导生成式AI开发的工具应运而生。如今，Anthropic、Block和OpenAI等AI领域的领军企业携手合作，共同推动新成立的Agentic AI Foundation (AAIF)，旨在提升互操作性，并将几种流行技术发展为AI开发的实际标准。
Agentic AI Foundation的成立背景与意义
Agentic AI Foundation作为Linux基金会的一部分，已正式成立，旨在监管三项关键AI技术的发展：模型上下文协议(MCP)、goose和AGENTS.md。这一举措不仅提升了这些技术的地位，更可能使它们成为未来AI开发的实际标准。
AI代理模型的发展路径至少可以说是充满不确定性的，但企业已在这些系统上投入巨资，因此一些工具已脱颖而出。AAIF的成立正是在这一背景下，旨在为这些新兴技术提供治理框架，确保它们能够以一种开放、协作的方式发展。
MCP：AI领域的"USB-C端口"
在AAIF监管的三项技术中，MCP可能是最为人熟知的一项。这项技术由Anthropic一年前开源，其目标是标准化AI代理与数据源之间的连接方式——Anthropic（现在的AAIF）喜欢将MCP称为"AI的USB-C端口"。
传统上，开发者需要为每个不同的数据库或云存储平台创建自定义集成，而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。谷歌在2025年的I/O大会上宣布在其开发工具中添加对MCP的支持，随后其许多产品都添加了MCP服务器，使数据对代理更加可访问。OpenAI在MCP发布仅几个月后也采用了这一协议。
MCP的扩展使用可能帮助用户定制他们的AI体验。例如，新的Pebble Index 01戒指使用本地大语言模型，可以响应用户的语音笔记，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可以填补功能差距。高通AI产品负责人Vinesh Sukumar告诉Ars："在生产力内容方面，许多任务完全可以在边缘设备上完成，有了MCP，你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：灵活的开源编码代理
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，设计用于在本地或云端运行，并可以使用用户选择的任何大语言模型。它还内置了对MCP的支持。
Goose的出现为开发者提供了一个强大的工具，使他们能够根据特定需求定制AI代理的行为。与传统的编码辅助工具不同，Goose不仅提供代码建议，还能理解上下文并执行复杂的编程任务。这种灵活性使其成为开发人员的理想选择，特别是在需要高度定制化的项目中。
AGENTS.md：AI代理的行为指南
AGENTS.md来自OpenAI，是AI领域的一个新成员。OpenAI于今年8月宣布了这一工具，现在它也成为了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，以指导它们以更可预测的方式行事。
这一工具的重要性在于它为AI代理提供了一种标准化的行为描述方式。通过AGENTS.md，开发者可以清晰地定义代理的能力、限制和操作方式，这不仅提高了代理的可预测性，还增强了不同系统之间的互操作性。随着AI代理变得越来越复杂，这种标准化的行为描述将成为确保系统可靠性和一致性的关键。
标准化的紧迫性与行业共识
考虑到技术领域的快速变化，科技公司所处的环境在短时间内发生了显著变化，每个人都急于将生成式AI整合到每个产品和流程中。没有人知道谁走对了道路——也许没有人！
在这一背景下，科技巨头似乎决定采取标准化策略。即使是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不确定性。
Linux基金会已启动多个项目，以支持关键技术的中立和互操作性开发。例如，它于2015年成立了云原生计算基金会(CNCF)，以支持谷歌的开放Kubernetes集群管理器，但该项目此后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在谷歌广泛发布时已经是一项成熟的技术。所有这些AI技术目前都很受欢迎，但MCP或AGENTS.md在长期内是否仍然重要？
尽管如此，AI行业的每个人似乎都加入了这一行列。除了将工具添加到项目的公司外，AAIF还获得了亚马逊、谷歌、Cloudflare、微软等公司的支持。Linux基金会表示，它打算以开放的名义推动这些关键技术向前发展，但按照目前的速度，它可能最终会收集大量新兴的AI工具。
标准化对AI生态的影响
Agentic AI Foundation的成立及其对MCP、goose和AGENTS.md的标准化，将对整个AI生态系统产生深远影响。
1. 提升互操作性
标准化最大的好处之一是提高不同AI系统之间的互操作性。通过采用统一的标准如MCP，开发者可以更容易地将不同的AI组件整合在一起，而无需担心兼容性问题。这将大大加速AI应用的开发和部署速度。
2. 降低开发门槛
标准化的工具和协议将降低AI开发的门槛，使更多开发者能够参与到AI创新中来。特别是对于中小型企业和独立开发者来说，这些标准化的工具将提供更易上手的开发环境。
3. 促进创新
虽然标准化可能看起来会限制创新，但实际上它通过减少重复工作和解决常见问题，为真正的创新腾出了空间。开发者可以专注于创新应用，而不是底层基础设施的构建。
4. 增强用户体验
对于最终用户来说，标准化意味着更一致、更可靠的AI体验。无论使用哪家公司的产品，用户都可以期待相似的功能和交互方式，这将大大提高用户满意度和采用率。
未来展望与挑战
尽管Agentic AI Foundation的成立带来了许多积极影响，但前方的道路并非没有挑战。
1. 技术成熟度
MCP、goose和AGENTS.md都是相对较新的技术，它们的长期稳定性和成熟度还有待观察。随着这些技术的广泛应用，可能会出现新的问题和挑战，需要社区共同努力解决。
2. 生态系统构建
标准化只是第一步，构建一个健康、繁荣的生态系统同样重要。这需要吸引更多的开发者、企业和服务提供商参与进来，共同推动这些标准的发展和完善。
3. 安全与隐私
随着AI代理的普及，安全与隐私问题将变得更加突出。确保这些标准化技术能够安全地处理敏感数据，保护用户隐私，将是未来发展的关键挑战。
4. 全球协作
AI技术的发展是全球性的，需要国际社会的广泛参与和协作。如何在不同国家和地区之间建立有效的合作机制，确保标准的全球适用性，也是一个需要解决的问题。
结论
Agentic AI Foundation的成立标志着AI代理领域的一个重要里程碑。通过MCP、goose和AGENTS.md的标准化，科技巨头和Linux基金会正在为AI的未来奠定基础。这一合作不仅将加速AI技术的发展和应用，还将重塑整个AI产业的格局。
随着亚马逊、谷歌、微软等巨头的加入，这一标准化进程有望获得更广泛的行业支持。然而，技术的成功最终取决于它能否解决实际问题，为用户创造价值。我们有理由相信，在Agentic AI Foundation的推动下，AI代理技术将迎来更加光明的发展前景，为人类社会带来更多创新和可能。
