MCP協議、Agent協作、能力注冊，AI Agent大潮來襲，普通人如何“上車”？

不久前，我們發布了一篇文章《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”。

人人都在學提示詞技巧，調教DeepSeek、ChatGPT、掌握LangChain、寫出像樣的函數調用結構，成了AI從業者的新標配。無論是運營、產品、工程師還是自由職業者，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，結果被一個插件直接替代了。”

“每天都在調AI，但越來越像在打雜、當工具人。”

這種不安不是偶然，而是一種結構性信號：AI世界的風向，正在發生變化。

過去一年我們圍著“一個AI”轉——怎么把一個大模型用得更聰明、怎么設計好Prompt讓它完成任務。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、協作、彼此調度。

它們正在形成一個“Agent協作網絡”，一個全新的“AI互聯網”。

而在這個轉折點上，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從業者，不是會調模型的人，而是能“組織AI協作”的人。不是Prompt工匠，而是Agent架構師。

在這篇文章中，我們將深入剖析：為什么現有的技能體系正逐漸失效；智能體網絡將如何重塑從業者角色；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的方向。如有不妥，請指正。

為什么現在的技能結構

很快就會“失效”？

你可能很努力地在精進現有技能：學了幾十種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+函數調用”智能體系統；會用AutoGen跑出一個帶GroupChat的Agent協作流程；能部署模型，能調API，能寫一點簡單的前端工具界面。

這一切看起來沒問題，甚至已經比大多數人“更前沿”。但問題就在于：你學的，也許不是未來要的。

☆Prompt技能，只是人機接口，而非協作基礎

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

但在智能體生態逐步形成的今天，Agent正在與Agent通信。它們不靠自然語言Prompt，而是靠結構化意圖協議、函數調用DSL、任務鏈圖譜。它們不需要你每次“手動喂提示”，而是通過協議自動調用、組合、協同。會寫Prompt的人，可能會被自動化的“任務代理器”取代。

☆框架搭建能力，很快被平臺模板取代

你現在用LangChain、AutoGen、MetaGPT，手工拼流程、調Agent節點、組合任務邏輯。

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絡：字節跳動于2025年4月18日宣布其AI協同辦公平臺“扣子空間”開啟內測，還開源了多模態AI Agent項目Agent TARS，支持任務規劃和執行，能夠高效地管理任務的執行順序和依賴關系，實現自動化的工作流；阿里的百煉平臺已經可以5分鐘搭建一個MCP服務；百度即將上線MCP插件商店，直接拖拽調用；OpenAgents甚至允許用戶通過自然語言描述Agent能力，一鍵發布。

也許，你現在手動拼出來的智能體系統，將來就是“點一下鼠標”的默認模板。

☆模型部署與工具接入，不再是壁壘，而是基礎服務

曾經，會部署模型是稀缺技能。現在，火山引擎、阿里云、騰訊云都提供全托管服務，你甚至連推理參數都不需要調。

會接工具鏈？LangChain Tools、MCP協議插件、各種開源插件市場，已經標準化接入方式。

除非你能做“插件標準”、“能力協議”，否則你只是個工具調度員，而調度員很容易被“調度系統”替代。

☆工具人危機，不是個人問題，是系統升級。

你焦慮不是因為你懶，而是因為：整個行業的需求，從“使用者”變成了“組織者”；AI從“一個聰明體”變成了“分布式智能網絡”；從業者角色從“驅動模型” → 轉向“設計協作”。

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

AI的進化速度，遠比人類技能遷移快得多。

如果你的技能只停留在調用表層，你終將被隱藏在底層協議中的AI系統所淘汰。

但是，別擔心，這不是終局，而是轉機。

范式變化：

智能體正在重塑AI從業者的角色邊界

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”。

智能體（Agent）作為基礎計算單位正在重新定義AI系統的構建方式：每個Agent可以自主理解任務、分配子任務、調用他人；多個Agent可以組成“數字團隊”，完成復雜業務流程；Agent之間不依賴人類Prompt，而是依賴意圖協議 + 協作標準 + 狀態共享機制。

這不僅改變了AI的工作方式，也改變了我們AI從業者的定位。

角色變化一：從Prompt工匠 → 意圖架構師

你以前寫Prompt，現在要定義“意圖”：Prompt是給模型的“輸入指令”；意圖結構，是給智能體網絡的“任務語言”。

智能體需要的是明確的意圖表達、子任務劃分、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，而是構建“任務語言協議”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，現在你要組織一群Agent。

誰負責規劃，誰負責執行？

哪些Agent之間需要中間調度層？

如果某個Agent失敗，誰負責容錯與替代？

你要像搭建一個“數字團隊”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“構建智能體協作系統”。

角色變化三：從工具工程師 → Agent能力發布者

以前你寫Python代碼封裝成工具，現在你要把工具“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）；定義它的調用協議（怎么用）；接入一個更大的MCP/A2A網絡（如何協作）。

就像曾經做API的人，后來變成了做微服務的人。現在做Agent的人，未來將變成能力服務的提供者。

你做的不再是“一個用AI的工具”，而是“一個可協作的智能體節點”。

普通AI人如何找到下一個入場點？

在“智能體互聯網”大幕剛剛拉開的階段，懂得轉型的人，會率先成為生態中的原住民。而這場轉型不是“重新學一個工具”，而是重構認知路徑 + 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從業者來說，應該怎么做呢，或者說怎么“轉型”呢？

接下來，我們針對不同崗位的從業者，來討論一些可能的轉型路徑。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：從模型調度者 → 智能體系統工程師

當前技能：會用LangChain/AutoGen/MetaGPT等框架；會部署模型、調API、拼接Prompt鏈條

轉型路徑建議： 學習Agent框架底層原理（LangGraph 狀態機式Agent流、CrewAI DAG編排等）；了解MCP/A2A協議結構：智能體如何表達能力、聲明身份、協同任務；能將自己的工具服務，注冊為Agent能力節點，接入更大的Agent網絡；熟悉平臺層（如阿里云百煉、字節跳動的Agent TARS、OpenAgents）上的Agent構建規范與接口設計。

最終目標角色：→ Agent基礎設施構建者 / 多Agent編排開發者 / Agent API工程師。

2.項目運營 & 實施類人員：從AI使用者 → 智能體協作設計師

當前技能：能調工具 / 插件 / Prompt完成自動化任務；能用開源框架搭建基本的流程Agent

轉型路徑建議：學習如何將人類業務需求 → 拆分成多Agent意圖+角色；熟練掌握現有Agent平臺搭建能力（MCP平臺、AutoGen Studio等）；能用MCP生態的插件/服務完成工具組合和協同調用；建立任務流程圖（DAG）、角色行為樹（行為藍圖），承擔“業務邏輯→Agent任務結構”翻譯器角色。

最終目標角色：→ 智能體交互設計師 / 協作系統規劃師 / 業務型Agent產品經理。

3.產品與創業方向：從AI功能堆砌者 → 智能體生態構建者

當前技能：熟悉AI產品邏輯與業務場景匹配；能組合模型、工具、工作流做“效率型產品”。

轉型路徑建議： 學會構建“服務化Agent”——每個Agent都具備獨立聲明、注冊、協作能力；參與制定“智能體之間如何溝通”的規則和標準（如意圖協議、任務模板語言等）；將企業已有知識庫、工具、系統逐步改造成“Agent可調用能力”；搭建私域Agent網絡（公司專屬Agent生態），通過協議標準“綁定”未來潛在擴展能力。

最終目標角色：→ 智能體平臺化產品負責人 / Agent生態設計者 / 私域智能體網絡構建者。

不同路徑，但核心相同：你需要從用AI → 構AI → 組織AI。

無論你處在哪個角色，“技能結構升級”都繞不開三個關鍵詞：

哪些平臺正在構建“智能體互聯網”？

前面說了這么多概念、角色和路徑，你可能會問：這些東西現在真的存在嗎？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，這場革命已經開場了，而且正逐步變得“可落地”。

國內外，圍繞智能體協議與系統構建，已經形成了兩大方向：

☆海外：協議標準 + 開源生態在搭建“通用智能體協作層”

1.谷歌主導的A2A協議（Agent-to-Agent）

目標是打造不同平臺、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議層（更像“TCP層”），谷歌A2A協議意味著一個事實：Agent不再是單機工具，而是需要跨系統協同的“服務節點”。

2.Anthropic 等主推的MCP協議（Multi-agent Communication Protocol）

改協議更關注“模型 + 工具 + 多Agent”的混合協作流，對應開源生態中的LangGraph、AutoGen、OpenAgents等，強調意圖聲明、任務調度、插件封裝、狀態傳遞。

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：平臺化MCP基礎設施布局全面提速

1.阿里巴巴：“全生命周期MCP服務平臺”

阿里云百煉于2025年4月上線全生命周期MCP服務，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 + 服務調度 + 插件組合”的平臺化服務體驗，適合開發者/項目團隊直接使用，構建業務協作型Agent系統

2.騰訊云：知識引擎 + MCP插件生態雙線擴張

其大模型知識引擎已支持MCP協議調用，發布“AI開發套件”，降低構建門檻，可接入精選MCP插件，也支持用戶上傳自定義插件。該平臺的目標是成為“企業AI智能體調度中臺”，適合中大型應用場景。

3.字節跳動（火山引擎）：工具和平臺都在做

字節跳動于2025年4月推出“扣子空間”和開源Agent TARS，實現了任務拆解、多工具調用及任務規劃執行，支持MCP并提供開發平臺，拓展Agent功能。字節旗下的火山引擎則依托豆包1.5模型推出OS Agent，支持復雜任務操作，整合MCP協議，推出“一句話開發”能力，降低開發門檻，并通過ServingKit推理套件優化成本。

此外，開源社區也在積極布局：

總體來看，Agent協議的基礎設施已在成型，普通AI從業者的入場窗口正在打開。我們不是面對一個“遙遠的未來”，而是站在一個正在建網的現實中。不管你是開發者、運營、產品、創業者，都有平臺、框架、組件可以上手。誰先掌握“智能體如何協作”的語言與工具，誰就占據先發優勢。

寫在“智能體的TCP/IP時刻”之前

1970年代，TCP/IP協議剛剛誕生時，也曾被視為“看起來沒什么用的低層技術”。但正是它，構建了萬維網的骨架，塑造了現代互聯網的底層秩序。

今天，MCP 協議、A2A協議、Agent注冊機制、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，像網頁一樣自由協作；讓AI之間，像服務器一樣互通互認；讓“使用AI”變成“組織AI社會”。

智能體互聯網已經開始搭建，它不會等我們都準備好了，才開始改變。

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

就像當年HTML和HTTP定義了網頁的時代，今天的我們，有機會參與定義“智能體之間如何溝通、如何協作、如何共事”。

這是智能體的 TCP/IP 時刻，是 AI 的“網絡文明”剛剛開啟的元年，也是屬于我們每一個人的新職業、新技能、新身份的重構機會。