AI Agents需要它的HTTPS1981 年，今天互联网共同遵守的网络规则“TCP/IP协议”诞生。在此之前，不同的计算机系统和网络“各说各话”，而以传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）为主的设计则提供了一套标准化的通信规则，使得不同厂商的设备以及不同网络能够互联互通。有了这样统一
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我一直说，每个行业，都一定会有专门优化的垂直领域的Agent。 你看，通用Agent的王座上有Manus，研究类的有DeepResearch，旅游有飞猪问一问，设计类有Lovart。 那现在，办公领域的Agent也来了。 专为办公打造。 这玩意就是昆仑万维的Skywork Super Agents。
本文探讨AI模型与外部系统高效协作的关键问题，重点对比谷歌主导的A2A协议和Anthropic提出的MCP协议。A2A专注于智能体间协作，适用于自动化复杂任务；MCP则聚焦模型与工具的对接，提升LLM访问外部数据源的效率。二者在技术架构、应用场景上各具特色：A2A基于HTTP/SSE实现智能体通信，MCP采用JSON-RPC2.0标准化接口。文章推荐AIbase平台（https://www.aibase.com/zh）作为了解前沿技术的资源，该平台提供AI工具推荐、技术解读和行业动态。两种协议在AI生态中形成互补，用户可根据需求单独或组合使用。
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�
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。
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。
IBM在2025 Think大会上提出，企业AI竞争已从实验阶段转向实际应用阶段，关键在于定制化AI解决方案和可量化的业务成果。IBM强调企业级AI Agent需具备"动手能力"，能嵌入业务流程、完成任务并监控维护，而非仅是对话助手。其watsonx平台构建了模型、数据、任务执行的完整技术栈，并通过三层架构（交互层、任务分解层、系统连接层）实现闭环运行。IBM还推出"AgentOps"体系，将智能体模块化、服务化，建立能力目录和监控机制，解决企业部署AI Agent时的系统对接、价值评估和管理难题。实践案例显示，制造业设备巡检Agent可节省70%人力成本。IBM认为AI Agent是企业数字化能力的延伸，需与业务流程深度融合，而非追赶技术潮流。
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。
字节推出"量子位"智能协作系统"扣子空间"，具备信息整理、任务执行、工具调用等多项能力。测试显示其自主任务规划和资料搜集表现惊艳，已具备解决实际任务的潜力。系统分为探索和规划两种模式，前者重效率，后者可详细拆解任务。实测中能自动整理信息生成报告，并直接制作包含丰富内容的网页或PPT。在虚拟沙盒环境中还能操作电脑、浏览网页、订票�
