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了解MCP和A2A的最新动态,把握智能体交互的未来趋势。核心内容:1. MCP和A2A的概念及作用2. Agent应用面临的成本挑战3. 不同玩家入局Agent生态的门槛与战略选择
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一、大白话解释 mcp 和 A2A
• MCP(Agent内部通讯协议):
好比一个Agent(智能体)自己体内的“飞书”。
负责串联内部的地图、浏览器等各类工具,让它们之间能高效协作。
• A2A(Agent间通讯协议):
当不同Agent需要跨个体协作时(比如你的秘书Agent要对接购物Agent)
就需要类似“企业微信”的通讯协议,这就是A2A——它解决的是Agent之间的“跨组织”沟通问题。
专业视角补充:
单个Agent需集成地图、搜索、计算器等多元服务,这些服务通过MCP协议实现内部数据流转与功能协同。
而随着Agent生态扩张(如用户拥有分工不同的秘书Agent、理财Agent、购物Agent等)
它们之间的跨个体协作需求催生了A2A协议,类似于企业间通过标准化接口实现系统对接。
二、Agent未达爆发节点的核心瓶颈:
一句话:Token成本天花板。
当前Agent落地面临的核心障碍是单次任务的经济可行性问题:
• 成本痛点:以GPT-4为例,复杂任务单次调用成本可能高达数美元(极端场景可达10美金以上)。
这意味着只有少数高价值场景(如企业级财务分析、医疗诊断)能覆盖成本,而C端用户难以接受为日常对话或简单服务支付高价。
• 破局条件:
要么模型效率提升使Token消耗降低50%-90%,
要么Token单价随技术迭代或市场竞争大幅下降(当前趋势是持续降价,但尚未达到C端可接受阈值)。
在此之前,C端大规模应用难以落地。
三、不同玩家的入局门槛:
• 小团队/个人开发者:初期高成本导致试错空间有限,难以支撑持续迭代;
• 融资企业:可通过资本补贴低价获客,短期内可能引发“价格战清场”,本质是现金流竞争而非技术竞争。
技术门槛动态变化:生态完善(如开源框架、低代码工具)正逐步降低开发门槛,但现阶段仍高于普通AI应用,更适合具备资源储备的团队布局。
为何不直接投入Agent开发?
2024年起,Agent赛道已从“潜共识”变为“明牌”,早期竞争聚焦于成本控制与规模扩张,而中小团队缺乏资本护城河,难以在烧钱大战中存活。
战略选择:从AGI视角看Agent生态机会。
核心逻辑转向: 跳出单一Agent开发,从AGI生态构建视角寻找切入点。
四、可以等待什么时机?
周边机会的三大方向:
1. 轻量化工具层:
◦ 开发“Agent模版库”(提供行业通用工作流模板);
◦ 搭建“Agent导航平台”(聚合分类Agent应用,类似早期的App Store);
◦ 整理“精选案例库”(降低企业/个人的使用门槛)。
2)垂直场景串联:
针对细分领域(如法律文书处理、跨境电商运营);
通过A2A协议串联现有Agent能力,形成“套壳式解决方案”,聚焦流程自动化而非底层开发。
3)长期布局:垂直Agent生态
待生态成熟(成本可控、协议标准化)后,针对特定行业(如教育辅导、供应链管理)设计“固定流程Agent”。
通过模块化组合满足深度需求,避免重复造轮子。
我会等生态完善了,后面各种Agent要是起来,包一层,串一个固定流程来满足一个垂直场景,然后做“垂直Agent”。
最后的话
最近无论是关税影响的世界经济问题,还是AI领域似乎都到有变革的影子。
在大家都混乱时候,正是我们静下心来做事儿的最佳时机。
今天就聊到这里。
如果觉得不错,请帮我点点 推荐(爱心)。
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