昨晚，谷歌在Google Cloud Next25大会上，开源了首个标准智能体交互协议——Agent2Agent Protocol（简称A2A）。A2A将彻底打破系统孤岛，对智能体的能力、跨平台、执行效率产生质的改变，支持Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、Servic
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文章探讨了AI Agents发展需要类似HTTPS的安全协议保障。回顾互联网发展历程，TCP/IP协议统一了网络通信标准，HTTP协议实现了全球互联，而HTTPS通过SSL加密解决了安全问题。类比互联网发展，当前AI Agents产业面临类似挑战：Anthropic推出的MCP协议解决智能体与工具连接问题，Google的A2A协议实现智能体间协作，但缺乏安全标准。IIFAA联盟正致力于构建AI Agents安全生态，推出ASL中间件保障数据隐私和身份认证。文章指出，正如HTTPS推动电商繁荣，AI Agents的安全标准化将加速商业化进程，蚂蚁集团等企业已开始实践MCP应用。未来AI Agents可能通过统一入口调用工具池，改变现有交互模式。
本文对比分析了谷歌A2A协议与Anthropic MCP协议在智能体交互领域的异同。MCP协议采用Client-Server架构，专注于标准化AI与外部工具的交互，包含资源、提示、工具和采样四大核心机制，适用于金融报告生成等复杂任务。A2A协议则侧重智能体间协作，支持跨平台任务分配，具备能力发现、协作协商等功能。两者虽理念不同但具互补性：MCP在技术实现上更复杂耦合度高，A2A则因开放设计更吸引开发者。未来，这两种协议将共同推动构建更智能高效的AI生态系统。
这是《窄播Weekly》的第52期，本期我们关注的商业动态是:当大厂的AI竞争策略开始倾斜向应用场景，多模态能力和代理执行成为两个焦点。大模型落地C端场景的核心，就是让大模型的能力越来越接近人。沿着这个主旋律，可以划分出两个进化方向:一个是持续降低用户与大模型进行有效沟通的难度;另一个则是让大模型具备执行更复杂任务的能力。前者的实现，需要给到大模型多
本期《窄播Weekly》聚焦AI大厂竞争策略向应用场景倾斜的趋势，重点分析了多模态能力和代理执行两大发展方向。文章指出，大模型落地的核心在于让人机交互更自然，具体表现为：1）通过多模态技术降低用户使用门槛，如阿里夸克新推出的"拍照问夸克"功能；2）通过代理执行提升复杂任务处理能力，如字节、百度等推出的通用Agent产品。国内外厂商路径差异明显：国�
4月28日，自猎科技发布"自猎智聘"AI招聘求职应用。该平台基于大模型和深度学习算法，打造L4级全流程自动化智能招聘系统，覆盖企业和求职者两端。企业端可智能执行全流程招聘，降本增效；求职端提供公平客观的求职体验。系统具备高精度人岗匹配、AI数字人智能面试、一键背景调查等功能，实现从筛选到入职的全流程自动化。自猎智聘突破传统招聘工具局限，通过多模态认知架构构建动态企业画像，实现从"功能模块化堆砌"到"目标牵引式自主决策"的范式跃迁。该产品标志着招聘领域正式进入"自主决策"的智能体时代。
字节跳动旗下智能体平台"扣子空间"推出首款由大厂发布的Agent爆款产品，自4月18日上线后引发用户疯抢邀请码。该产品具备规划、工具调用和记忆等关键能力，支持游戏攻略撰写、市场调研等复杂需求，并首创"探索模式"和"规划模式"双交互设计。虽然底层模型能力较DeepResearch和Manus仍有差距，但凭借产品设计优化和量大价优的优势，成功填补了Manus留下的市场空白。字节同步推出企业版HiAgent解决私有化部署问题，半年内智能体业务订单量增长超330%。当前行业正迎来Agent爆发期，但企业落地仍面临系统接入、数据安全等挑战。
“摘星空间”平台正式推出，集生产、专业领域支持及双模系统协作能力，通过多类型AI智能体实现高效办公，具备生产提升、专家深度支持、双模协同等四大核心功能，未来将持续扩展Agent能力边界。
国内AI智能体市场竞争激烈，字节、阿里、百度等大厂纷纷推出对标Manus的产品。字节"扣子空间"定位职场助手，阿里"心流"侧重深度研究，百度"心响"聚焦医疗法律等垂直场景。尽管产品形态各异，但都面临技术复制与流量争夺的双重挑战。当前智能体仅能完成基础任务，与Manus仍有差距。大厂通过免费策略抢占市场，而创业公司如GensPark已开始商业化探索。技术窗口期正在缩短，2025年被视为"智能体爆发年"，这场围绕下一代AI入口的竞赛才刚刚开始。
微软发布《2025年工作趋势指数报告》，揭示"前沿公司"这一新型组织形态正在兴起。报告基于全球31个国家/地区的31,000家企业数据，结合LinkedIn劳动力市场趋势分析，指出"智能体+人类"的人机协作模式正在重塑企业架构。前沿公司以AI智能体为核心，通过动态任务协作图（WorkChart）取代传统职能架构，实现高效人机协作。报告显示：67%的领导者已熟悉智能体概念，79%认为AI将加速职业发展；员工需从"工具使用"转向"协作共创"，掌握AI管理技能；组织需重构职能，建立"智能资源部门"统筹人力与数字劳动力分配。人机协作的关键在于科学管理框架，最优状态是AI处理标准化任务，人类专注战略指导与复杂决策。
在人工智能快速发展的今天，AI智能体之间的协作变得愈发重要。谷歌于2025年4月10日发布的A2A（Agent-to-Agent Protocol）协议，为解决AI智能体之间的互操作性问题提供了新的解决方案。A2A协议旨在打破不同公司、不同技术框架之间的壁垒，让AI智能体能够无缝对话与协作，实现真正的跨平台、跨厂商智能体协作。
