背景概述：从理论到实践的跨越
人工智能代理(AI agents)已成为科技行业的热门话题，各大科技公司纷纷宣称我们正步入AI代理时代。然而，大多数承诺仍停留在理论层面，实际应用却相对有限。随着企业竞相将这一愿景变为现实，一系列用于指导生成式AI开发的工具应运而生。在这一背景下，Anthropic、Block和OpenAI等AI领域的主要参与者联合成立了Agentic AI基金会(AAIF)，旨在促进互操作性，并将几项热门技术提升为AI开发的实际标准。
AAIF作为非营利性Linux基金会的一部分，致力于监管三项关键AI技术的发展：模型上下文协议(MCP)、goose和AGENTS.md。这一举措不仅标志着AI代理技术发展的重要里程碑，也可能为未来AI生态系统奠定技术基础。
MCP协议：AI世界的USB-C接口
在AAIF支持的三大技术中，MCP(模型上下文协议)可能是最为人熟知的一项。该协议由Anthropic于一年前开源，其目标是标准化AI代理与数据源之间的连接方式——Anthropic(现在是AAIF)喜欢将MCP称为"AI世界的USB-C接口"。
MCP的核心价值
传统上，开发者为每个不同的数据库或云存储平台创建自定义集成是一项复杂且耗时的任务。MCP通过提供标准化的连接方式，使开发者能够快速、轻松地连接到任何符合MCP规范的服务器。这种标准化不仅提高了开发效率，还降低了AI应用开发的门槛。
行业应用与支持
自发布以来，MCP已在AI行业得到广泛应用。谷歌在2025年I/O大会上宣布在其开发工具中添加对MCP的支持，随后其多款产品也陆续加入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的广泛应用有望帮助用户定制他们的AI体验。例如，新推出的Pebble Index 01戒指使用本地大语言模型(LLM)来处理语音笔记，并支持MCP进行用户定制。
边缘计算与云服务的桥梁
本地AI模型与大型云端模型相比需要在某些方面做出妥协，而MCP可以填补这些功能空白。高通AI产品负责人Vinesh Sukumar表示："生产力内容和许多任务在边缘设备上完全可以完成，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：灵活多变的编程助手
Goose是由Square母公司Block贡献给AAIF的项目，于2025年初推出。这是一款可定制的开源编程代理，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。
核心特性
Goose的最大优势在于其灵活性和可定制性。与许多专注于特定编程任务的AI工具不同，Goose提供了一个通用的编程助手框架，开发者可以根据自己的需求进行调整和扩展。
MCP集成
Goose内置了对MCP的支持，这意味着它可以无缝利用MCP的标准化连接能力访问各种数据源。这种集成使得Goose不仅是一个独立的编程工具，更是MCP生态系统中的重要组成部分，为开发者提供了更全面的AI辅助编程体验。
AGENTS.md：AI代理的行为指南
AGENTS.md由OpenAI贡献，也是AI领域的新兴技术。OpenAI于今年8月宣布了这一工具，现在它也成为AAIF的一部分。
技术本质
AGENTS.md本质上是一种基于markdown的readme文件，专为AI编程代理设计，旨在以更可预测的方式指导代理的行为。在AI代理技术快速发展的背景下，如何确保代理行为的一致性和可预测性是一个重要挑战，AGENTS.md正是为了解决这一问题而设计的。
标准化意义
通过为AI代理提供明确的行为指南，AGENTS.md有助于提高代理的可靠性和一致性，这对于企业级应用尤为重要。随着AI代理被整合到更多关键业务流程中，确保其行为符合预期和规范变得至关重要。
行业影响：标准化加速AI应用落地
技术标准的重要性
在AI代理技术发展路径尚不明朗的情况下，各大科技巨头似乎决定通过标准化来推动行业发展。即使是获得最广泛支持的MCP，在处理OAuth等基础技术方面仍存在相当大的不确定性。标准化可以减少这种不确定性，为开发者提供更稳定的技术环境。
Linux基金会的角色
Linux基金会已启动多个项目，以支持关键技术的中性和互操作性开发。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，但该项目已整合了数十种云计算工具。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是一项成熟技术。
相比之下，MCP和AGENTS.md等AI技术虽然目前很受欢迎，但它们能否长期保持重要性仍有待观察。然而，无论如何，AI行业似乎已经达成共识，支持这些技术的发展。
广泛的行业支持
除了将工具加入项目的公司外，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 intends以开放的名义引导这些关键技术向前发展，但按照目前的速度，它可能收集大量新兴的AI工具。
技术协同：三大技术的互补关系
MCP、goose和AGENTS.md虽然各自独立，但它们之间存在天然的协同效应。MCP提供标准化的数据连接，goose作为可定制的编程代理框架，而AGENTS.md则确保代理行为的一致性和可预测性。
数据-行为-执行的闭环
这种协同关系形成了一个完整的数据-行为-执行闭环：MCP负责连接和获取数据，AGENTS.md指导如何处理这些数据，而goose则负责实际执行相关任务。这种分工明确的合作模式大大提高了AI代理系统的效率和可靠性。
开放生态系统的构建
通过将这三项技术整合到一个统一的基金会下，AAIF正在构建一个开放、互操作的AI代理生态系统。这不仅有利于现有开发者，也为新进入者提供了更低门槛的参与方式，有望加速整个行业的技术创新和应用落地。
未来展望：AI代理技术的标准化之路
挑战与机遇
尽管标准化带来了诸多好处，但也面临一些挑战。首先是技术本身的不确定性——AI代理技术仍在快速发展，过早的标准化可能会限制创新空间。其次是竞争与合作的平衡——各大科技巨头既是合作伙伴又是竞争对手，如何在标准化过程中保持公平和开放是一个重要课题。
长期发展前景
从长远来看，标准化对AI代理技术的发展至关重要。就像USB接口统一了外设连接方式一样，MCP等协议有望统一AI与各种数据源的连接方式。随着这些标准的成熟和普及，我们可以预见AI代理将更加智能、可靠和易用，最终实现从理论研究到大规模商业应用的跨越。
结论：标准化推动AI代理生态繁荣
Agentic AI基金会的成立标志着AI代理技术发展进入了一个新的阶段。通过MCP、goose和AGENTS.md三大技术的标准化，科技巨头与Linux基金会正在构建一个更加开放、互操作的AI代理生态系统。
这一举措不仅有助于解决当前AI代理开发中的互操作性问题，也为未来AI技术的普及和创新奠定了基础。随着这些标准的推广和完善，我们有理由相信，AI代理将从概念走向现实，真正改变我们与人工智能交互的方式，为各行各业带来前所未有的机遇和挑战。
在这个快速发展的领域，标准化可能是确保技术健康发展的关键因素。通过合作而非竞争，各大科技巨头正在为AI代理的未来铺平道路，最终受益的将是整个行业和广大用户。
