MCP協(xié)議、Agent協(xié)作、能力注冊，AI Agent大潮來襲，普通人如何“上車”？

不久前，我們發(fā)布了一篇文章《MCP，媲美TCP/IP？》，反響較好。其中，有一個讀者的留言，啟發(fā)了我們：

是啊，在這樣一個快速變化的時代，普通人要怎么做，才能不被甩下時代的列車呢？

大模型爆火之后，Prompt成了AI圈的“香餑餑”。

人人都在學(xué)提示詞技巧，調(diào)教DeepSeek、ChatGPT、掌握LangChain、寫出像樣的函數(shù)調(diào)用結(jié)構(gòu)，成了AI從業(yè)者的新標(biāo)配。無論是運營、產(chǎn)品、工程師還是自由職業(yè)者，都在追趕這波熱潮。

但你是否也開始察覺——焦慮感，正在悄悄蔓延。

“我學(xué)了這么多Prompt技巧，怎么感覺用處越來越有限？”

“LangChain、AutoGPT都折騰過了，結(jié)果被一個插件直接替代了。”

“每天都在調(diào)AI，但越來越像在打雜、當(dāng)工具人。”

這種不安不是偶然，而是一種結(jié)構(gòu)性信號：AI世界的風(fēng)向，正在發(fā)生變化。

過去一年我們圍著“一個AI”轉(zhuǎn)——怎么把一個大模型用得更聰明、怎么設(shè)計好Prompt讓它完成任務(wù)。但2025年開始，一個新的范式正在浮出水面：多個智能體之間可以通信、協(xié)作、彼此調(diào)度。

它們正在形成一個“Agent協(xié)作網(wǎng)絡(luò)”，一個全新的“AI互聯(lián)網(wǎng)”。

而在這個轉(zhuǎn)折點上，如果你還沉迷于打磨提示詞、封裝UI，可能會錯過一次真正的范式遷移紅利期。

下一代的AI從業(yè)者，不是會調(diào)模型的人，而是能“組織AI協(xié)作”的人。不是Prompt工匠，而是Agent架構(gòu)師。

在這篇文章中，我們將深入剖析：為什么現(xiàn)有的技能體系正逐漸失效；智能體網(wǎng)絡(luò)將如何重塑從業(yè)者角色；普通AI人如何找到自己的入場點，不被這波浪潮淘汰。

當(dāng)然，面對新時代的時候，誰都不是先知，我們也只能是“盲人摸象”，試圖去討論一下前進(jìn)的方向。如有不妥，請指正。

為什么現(xiàn)在的技能結(jié)構(gòu)

很快就會“失效”？

你可能很努力地在精進(jìn)現(xiàn)有技能：學(xué)了幾十種Prompt模板，能讓DeepSeek寫代碼、生成文章、翻譯合同；熟練使用LangChain，能搭建“RAG+函數(shù)調(diào)用”智能體系統(tǒng)；會用AutoGen跑出一個帶GroupChat的Agent協(xié)作流程；能部署模型，能調(diào)API，能寫一點簡單的前端工具界面。

這一切看起來沒問題，甚至已經(jīng)比大多數(shù)人“更前沿”。但問題就在于：你學(xué)的，也許不是未來要的。

☆Prompt技能，只是人機(jī)接口，而非協(xié)作基礎(chǔ)

Prompt Engineering的黃金期是在“人類作為唯一調(diào)度者”的階段——你問、AI答，你寫提示、它完成任務(wù)。

但在智能體生態(tài)逐步形成的今天，Agent正在與Agent通信。它們不靠自然語言Prompt，而是靠結(jié)構(gòu)化意圖協(xié)議、函數(shù)調(diào)用DSL、任務(wù)鏈圖譜。它們不需要你每次“手動喂提示”，而是通過協(xié)議自動調(diào)用、組合、協(xié)同。會寫Prompt的人，可能會被自動化的“任務(wù)代理器”取代。

☆框架搭建能力，很快被平臺模板取代

你現(xiàn)在用LangChain、AutoGen、MetaGPT，手工拼流程、調(diào)Agent節(jié)點、組合任務(wù)邏輯。

但注意：平臺化趨勢正在“封裝”這些能力為低代碼模塊。

未來只需要填幾個字段、選擇角色、配置接口，就能拉起一個智能體網(wǎng)絡(luò)：字節(jié)跳動于2025年4月18日宣布其AI協(xié)同辦公平臺“扣子空間”開啟內(nèi)測，還開源了多模態(tài)AI Agent項目Agent TARS，支持任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，能夠高效地管理任務(wù)的執(zhí)行順序和依賴關(guān)系，實現(xiàn)自動化的工作流；阿里的百煉平臺已經(jīng)可以5分鐘搭建一個MCP服務(wù)；百度即將上線MCP插件商店，直接拖拽調(diào)用；OpenAgents甚至允許用戶通過自然語言描述Agent能力，一鍵發(fā)布。

也許，你現(xiàn)在手動拼出來的智能體系統(tǒng)，將來就是“點一下鼠標(biāo)”的默認(rèn)模板。

☆模型部署與工具接入，不再是壁壘，而是基礎(chǔ)服務(wù)

曾經(jīng)，會部署模型是稀缺技能?，F(xiàn)在，火山引擎、阿里云、騰訊云都提供全托管服務(wù)，你甚至連推理參數(shù)都不需要調(diào)。

會接工具鏈？LangChain Tools、MCP協(xié)議插件、各種開源插件市場，已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化接入方式。

除非你能做“插件標(biāo)準(zhǔn)”、“能力協(xié)議”，否則你只是個工具調(diào)度員，而調(diào)度員很容易被“調(diào)度系統(tǒng)”替代。

☆工具人危機(jī)，不是個人問題，是系統(tǒng)升級。

你焦慮不是因為你懶，而是因為：整個行業(yè)的需求，從“使用者”變成了“組織者”；AI從“一個聰明體”變成了“分布式智能網(wǎng)絡(luò)”；從業(yè)者角色從“驅(qū)動模型” → 轉(zhuǎn)向“設(shè)計協(xié)作”。

你以為你在“掌控AI”，但其實你只是把自己困在了“Prompt調(diào)參”這一層。

AI的進(jìn)化速度，遠(yuǎn)比人類技能遷移快得多。

如果你的技能只停留在調(diào)用表層，你終將被隱藏在底層協(xié)議中的AI系統(tǒng)所淘汰。

但是，別擔(dān)心，這不是終局，而是轉(zhuǎn)機(jī)。

范式變化：

智能體正在重塑AI從業(yè)者的角色邊界

過去我們理解的AI，是一個個模型能力的堆疊：

一個模型 = 一個助手；

用得好 = Prompt寫得巧；

系統(tǒng)能干什么 = 人教它干什么；

但這一套正在迅速過時。

新的AI范式不是“一個聰明的大腦”，而是“一個多Agent組成的組織系統(tǒng)”。

智能體（Agent）作為基礎(chǔ)計算單位正在重新定義AI系統(tǒng)的構(gòu)建方式：每個Agent可以自主理解任務(wù)、分配子任務(wù)、調(diào)用他人；多個Agent可以組成“數(shù)字團(tuán)隊”，完成復(fù)雜業(yè)務(wù)流程；Agent之間不依賴人類Prompt，而是依賴意圖協(xié)議 + 協(xié)作標(biāo)準(zhǔn) + 狀態(tài)共享機(jī)制。

這不僅改變了AI的工作方式，也改變了我們AI從業(yè)者的定位。

角色變化一：從Prompt工匠 → 意圖架構(gòu)師

你以前寫Prompt，現(xiàn)在要定義“意圖”：Prompt是給模型的“輸入指令”；意圖結(jié)構(gòu)，是給智能體網(wǎng)絡(luò)的“任務(wù)語言”。

智能體需要的是明確的意圖表達(dá)、子任務(wù)劃分、上下文嵌套邏輯，而不是一句“請你幫我寫一篇文案”。

未來的AI人，不是寫咒語的人，而是構(gòu)建“任務(wù)語言協(xié)議”的人。

角色變化二：從Agent使用者→Agent組織者

你以前自己控制一個Agent，現(xiàn)在你要組織一群Agent。

誰負(fù)責(zé)規(guī)劃，誰負(fù)責(zé)執(zhí)行？

哪些Agent之間需要中間調(diào)度層？

如果某個Agent失敗，誰負(fù)責(zé)容錯與替代？

你要像搭建一個“數(shù)字團(tuán)隊”那樣思考，而不是像拼一個“自動流程”那樣堆組件。

你不是在寫程序，而是在“構(gòu)建智能體協(xié)作系統(tǒng)”。

角色變化三：從工具工程師 → Agent能力發(fā)布者

以前你寫Python代碼封裝成工具，現(xiàn)在你要把工具“注冊成智能體”，并且還要完成一系列工作：聲明它的能力范圍（能干什么）；定義它的調(diào)用協(xié)議（怎么用）；接入一個更大的MCP/A2A網(wǎng)絡(luò)（如何協(xié)作）。

就像曾經(jīng)做API的人，后來變成了做微服務(wù)的人?，F(xiàn)在做Agent的人，未來將變成能力服務(wù)的提供者。

你做的不再是“一個用AI的工具”，而是“一個可協(xié)作的智能體節(jié)點”。

普通AI人如何找到下一個入場點？

在“智能體互聯(lián)網(wǎng)”大幕剛剛拉開的階段，懂得轉(zhuǎn)型的人，會率先成為生態(tài)中的原住民。而這場轉(zhuǎn)型不是“重新學(xué)一個工具”，而是重構(gòu)認(rèn)知路徑 + 重新定義角色能力邊界。

回到最初的哪個問題，那對于普通AI從業(yè)者來說，應(yīng)該怎么做呢，或者說怎么“轉(zhuǎn)型”呢？

接下來，我們針對不同崗位的從業(yè)者，來討論一些可能的轉(zhuǎn)型路徑。還是那句話，沒人能真正看清未來的方向，我們的建議僅供參考。

1. 工程類崗位：從模型調(diào)度者 → 智能體系統(tǒng)工程師

當(dāng)前技能：會用LangChain/AutoGen/MetaGPT等框架；會部署模型、調(diào)API、拼接Prompt鏈條

轉(zhuǎn)型路徑建議： 學(xué)習(xí)Agent框架底層原理（LangGraph 狀態(tài)機(jī)式Agent流、CrewAI DAG編排等）；了解MCP/A2A協(xié)議結(jié)構(gòu)：智能體如何表達(dá)能力、聲明身份、協(xié)同任務(wù)；能將自己的工具服務(wù)，注冊為Agent能力節(jié)點，接入更大的Agent網(wǎng)絡(luò)；熟悉平臺層（如阿里云百煉、字節(jié)跳動的Agent TARS、OpenAgents）上的Agent構(gòu)建規(guī)范與接口設(shè)計。

最終目標(biāo)角色：→ Agent基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建者 / 多Agent編排開發(fā)者 / Agent API工程師。

2.項目運營 & 實施類人員：從AI使用者 → 智能體協(xié)作設(shè)計師

當(dāng)前技能：能調(diào)工具 / 插件 / Prompt完成自動化任務(wù)；能用開源框架搭建基本的流程Agent

轉(zhuǎn)型路徑建議：學(xué)習(xí)如何將人類業(yè)務(wù)需求 → 拆分成多Agent意圖+角色；熟練掌握現(xiàn)有Agent平臺搭建能力（MCP平臺、AutoGen Studio等）；能用MCP生態(tài)的插件/服務(wù)完成工具組合和協(xié)同調(diào)用；建立任務(wù)流程圖（DAG）、角色行為樹（行為藍(lán)圖），承擔(dān)“業(yè)務(wù)邏輯→Agent任務(wù)結(jié)構(gòu)”翻譯器角色。

最終目標(biāo)角色：→ 智能體交互設(shè)計師 / 協(xié)作系統(tǒng)規(guī)劃師 / 業(yè)務(wù)型Agent產(chǎn)品經(jīng)理。

3.產(chǎn)品與創(chuàng)業(yè)方向：從AI功能堆砌者 → 智能體生態(tài)構(gòu)建者

當(dāng)前技能：熟悉AI產(chǎn)品邏輯與業(yè)務(wù)場景匹配；能組合模型、工具、工作流做“效率型產(chǎn)品”。

轉(zhuǎn)型路徑建議： 學(xué)會構(gòu)建“服務(wù)化Agent”——每個Agent都具備獨立聲明、注冊、協(xié)作能力；參與制定“智能體之間如何溝通”的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)（如意圖協(xié)議、任務(wù)模板語言等）；將企業(yè)已有知識庫、工具、系統(tǒng)逐步改造成“Agent可調(diào)用能力”；搭建私域Agent網(wǎng)絡(luò)（公司專屬Agent生態(tài)），通過協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)“綁定”未來潛在擴(kuò)展能力。

最終目標(biāo)角色：→ 智能體平臺化產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 / Agent生態(tài)設(shè)計者 / 私域智能體網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建者。

不同路徑，但核心相同：你需要從用AI → 構(gòu)AI → 組織AI。

無論你處在哪個角色，“技能結(jié)構(gòu)升級”都繞不開三個關(guān)鍵詞：

哪些平臺正在構(gòu)建“智能體互聯(lián)網(wǎng)”？

前面說了這么多概念、角色和路徑，你可能會問：這些東西現(xiàn)在真的存在嗎？有沒有平臺能上手實踐？是不是又是“前沿研究派”的空中樓閣？

不，這場革命已經(jīng)開場了，而且正逐步變得“可落地”。

國內(nèi)外，圍繞智能體協(xié)議與系統(tǒng)構(gòu)建，已經(jīng)形成了兩大方向：

☆海外：協(xié)議標(biāo)準(zhǔn) + 開源生態(tài)在搭建“通用智能體協(xié)作層”

1.谷歌主導(dǎo)的A2A協(xié)議（Agent-to-Agent）

目標(biāo)是打造不同平臺、不同廠商之間Agent的“通用語言”，目前的支持廠商包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、Workday等50+巨頭。其特點是專注于智能體間通信協(xié)議層（更像“TCP層”），谷歌A2A協(xié)議意味著一個事實：Agent不再是單機(jī)工具，而是需要跨系統(tǒng)協(xié)同的“服務(wù)節(jié)點”。

2.Anthropic 等主推的MCP協(xié)議（Multi-agent Communication Protocol）

改協(xié)議更關(guān)注“模型 + 工具 + 多Agent”的混合協(xié)作流，對應(yīng)開源生態(tài)中的LangGraph、AutoGen、OpenAgents等，強(qiáng)調(diào)意圖聲明、任務(wù)調(diào)度、插件封裝、狀態(tài)傳遞。

你可以理解為：A2A 是“說得通”，MCP 是“做得成”，并且兩者逐漸合流。

☆國內(nèi)：平臺化MCP基礎(chǔ)設(shè)施布局全面提速

1.阿里巴巴：“全生命周期MCP服務(wù)平臺”

阿里云百煉于2025年4月上線全生命周期MCP服務(wù)，用戶5分鐘即可搭建Agent，零運維、零部署，首批上線高德、無影、Notion等50+MCP能力模塊。該平臺提供“Agent注冊 + 服務(wù)調(diào)度 + 插件組合”的平臺化服務(wù)體驗，適合開發(fā)者/項目團(tuán)隊直接使用，構(gòu)建業(yè)務(wù)協(xié)作型Agent系統(tǒng)

2.騰訊云：知識引擎 + MCP插件生態(tài)雙線擴(kuò)張

其大模型知識引擎已支持MCP協(xié)議調(diào)用，發(fā)布“AI開發(fā)套件”，降低構(gòu)建門檻，可接入精選MCP插件，也支持用戶上傳自定義插件。該平臺的目標(biāo)是成為“企業(yè)AI智能體調(diào)度中臺”，適合中大型應(yīng)用場景。

3.字節(jié)跳動（火山引擎）：工具和平臺都在做

字節(jié)跳動于2025年4月推出“扣子空間”和開源Agent TARS，實現(xiàn)了任務(wù)拆解、多工具調(diào)用及任務(wù)規(guī)劃執(zhí)行，支持MCP并提供開發(fā)平臺，拓展Agent功能。字節(jié)旗下的火山引擎則依托豆包1.5模型推出OS Agent，支持復(fù)雜任務(wù)操作，整合MCP協(xié)議，推出“一句話開發(fā)”能力，降低開發(fā)門檻，并通過ServingKit推理套件優(yōu)化成本。

此外，開源社區(qū)也在積極布局：

總體來看，Agent協(xié)議的基礎(chǔ)設(shè)施已在成型，普通AI從業(yè)者的入場窗口正在打開。我們不是面對一個“遙遠(yuǎn)的未來”，而是站在一個正在建網(wǎng)的現(xiàn)實中。不管你是開發(fā)者、運營、產(chǎn)品、創(chuàng)業(yè)者，都有平臺、框架、組件可以上手。誰先掌握“智能體如何協(xié)作”的語言與工具，誰就占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。

寫在“智能體的TCP/IP時刻”之前

1970年代，TCP/IP協(xié)議剛剛誕生時，也曾被視為“看起來沒什么用的低層技術(shù)”。但正是它，構(gòu)建了萬維網(wǎng)的骨架，塑造了現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)的底層秩序。

今天，MCP 協(xié)議、A2A協(xié)議、Agent注冊機(jī)制、能力聲明語言……它們也許聽起來很“工程”、很“早期”，但它們正在做同樣一件事：讓智能體之間，像網(wǎng)頁一樣自由協(xié)作；讓AI之間，像服務(wù)器一樣互通互認(rèn)；讓“使用AI”變成“組織AI社會”。

智能體互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)開始搭建，它不會等我們都準(zhǔn)備好了，才開始改變。

而我們現(xiàn)在的選擇，決定了未來的角色：我們可以做這個系統(tǒng)的消費者，用別人提供的Agent，接受平臺定義的邊界；也可以做這個系統(tǒng)的設(shè)計者，定義能力、規(guī)則、連接方式，成為生態(tài)的一部分。

就像當(dāng)年HTML和HTTP定義了網(wǎng)頁的時代，今天的我們，有機(jī)會參與定義“智能體之間如何溝通、如何協(xié)作、如何共事”。

這是智能體的 TCP/IP 時刻，是 AI 的“網(wǎng)絡(luò)文明”剛剛開啟的元年，也是屬于我們每一個人的新職業(yè)、新技能、新身份的重構(gòu)機(jī)會。

來源：數(shù)據(jù)猿