MCP协议、Agent协作、能力注册，AI Agent大潮来袭，普通人如何“上车”？

不久前，我们发布了一篇文章《MCP，媲美TCP/IP？》，反响较好。其中，有一个读者的留言，启发了我们：

是啊，在这样一个快速变化的时代，普通人要怎么做，才能不被甩下时代的列车呢？

大模型爆火之后，Prompt成了AI圈的“香饽饽”。

人人都在学提示词技巧，调教DeepSeek、ChatGPT、掌握LangChain、写出像样的函数调用结构，成了AI从业者的新标配。无论是运营、产品、工程师还是自由职业者，都在追赶这波热潮。

但你是否也开始察觉——焦虑感，正在悄悄蔓延。

“我学了这么多Prompt技巧，怎么感觉用处越来越有限？”

“LangChain、AutoGPT都折腾过了，结果被一个插件直接替代了。”

“每天都在调AI，但越来越像在打杂、当工具人。”

这种不安不是偶然，而是一种结构性信号：AI世界的风向，正在发生变化。

过去一年我们围着“一个AI”转——怎么把一个大模型用得更聪明、怎么设计好Prompt让它完成任务。但2025年开始，一个新的范式正在浮出水面：多个智能体之间可以通信、协作、彼此调度。

它们正在形成一个“Agent协作网络”，一个全新的“AI互联网”。

而在这个转折点上，如果你还沉迷于打磨提示词、封装UI，可能会错过一次真正的范式迁移红利期。

下一代的AI从业者，不是会调模型的人，而是能“组织AI协作”的人。不是Prompt工匠，而是Agent架构师。

在这篇文章中，我们将深入剖析：为什么现有的技能体系正逐渐失效；智能体网络将如何重塑从业者角色；普通AI人如何找到自己的入场点，不被这波浪潮淘汰。

当然，面对新时代的时候，谁都不是先知，我们也只能是“盲人摸象”，试图去讨论一下前进的方向。如有不妥，请指正。

为什么现在的技能结构

很快就会“失效”？

你可能很努力地在精进现有技能：学了几十种Prompt模板，能让DeepSeek写代码、生成文章、翻译合同；熟练使用LangChain，能搭建“RAG+函数调用”智能体系统；会用AutoGen跑出一个带GroupChat的Agent协作流程；能部署模型，能调API，能写一点简单的前端工具界面。

这一切看起来没问题，甚至已经比大多数人“更前沿”。但问题就在于：你学的，也许不是未来要的。

☆Prompt技能，只是人机接口，而非协作基础

Prompt Engineering的黄金期是在“人类作为唯一调度者”的阶段——你问、AI答，你写提示、它完成任务。

但在智能体生态逐步形成的今天，Agent正在与Agent通信。它们不靠自然语言Prompt，而是靠结构化意图协议、函数调用DSL、任务链图谱。它们不需要你每次“手动喂提示”，而是通过协议自动调用、组合、协同。会写Prompt的人，可能会被自动化的“任务代理器”取代。

☆框架搭建能力，很快被平台模板取代

你现在用LangChain、AutoGen、MetaGPT，手工拼流程、调Agent节点、组合任务逻辑。

但注意：平台化趋势正在“封装”这些能力为低代码模块。

未来只需要填几个字段、选择角色、配置接口，就能拉起一个智能体网络：字节跳动于2025年4月18日宣布其AI协同办公平台“扣子空间”开启内测，还开源了多模态AI Agent项目Agent TARS，支持任务规划和执行，能够高效地管理任务的执行顺序和依赖关系，实现自动化的工作流；阿里的百炼平台已经可以5分钟搭建一个MCP服务；百度即将上线MCP插件商店，直接拖拽调用；OpenAgents甚至允许用户通过自然语言描述Agent能力，一键发布。

也许，你现在手动拼出来的智能体系统，将来就是“点一下鼠标”的默认模板。

☆模型部署与工具接入，不再是壁垒，而是基础服务

曾经，会部署模型是稀缺技能。现在，火山引擎、阿里云、腾讯云都提供全托管服务，你甚至连推理参数都不需要调。

会接工具链？LangChain Tools、MCP协议插件、各种开源插件市场，已经标准化接入方式。

除非你能做“插件标准”、“能力协议”，否则你只是个工具调度员，而调度员很容易被“调度系统”替代。

☆工具人危机，不是个人问题，是系统升级。

你焦虑不是因为你懒，而是因为：整个行业的需求，从“使用者”变成了“组织者”；AI从“一个聪明体”变成了“分布式智能网络”；从业者角色从“驱动模型” → 转向“设计协作”。

你以为你在“掌控AI”，但其实你只是把自己困在了“Prompt调参”这一层。

AI的进化速度，远比人类技能迁移快得多。

如果你的技能只停留在调用表层，你终将被隐藏在底层协议中的AI系统所淘汰。

但是，别担心，这不是终局，而是转机。

范式变化：

智能体正在重塑AI从业者的角色边界

过去我们理解的AI，是一个个模型能力的堆叠：

一个模型 = 一个助手；

用得好 = Prompt写得巧；

系统能干什么 = 人教它干什么；

但这一套正在迅速过时。

新的AI范式不是“一个聪明的大脑”，而是“一个多Agent组成的组织系统”。

智能体（Agent）作为基础计算单位正在重新定义AI系统的构建方式：每个Agent可以自主理解任务、分配子任务、调用他人；多个Agent可以组成“数字团队”，完成复杂业务流程；Agent之间不依赖人类Prompt，而是依赖意图协议 + 协作标准 + 状态共享机制。

这不仅改变了AI的工作方式，也改变了我们AI从业者的定位。

角色变化一：从Prompt工匠 → 意图架构师

你以前写Prompt，现在要定义“意图”：Prompt是给模型的“输入指令”；意图结构，是给智能体网络的“任务语言”。

智能体需要的是明确的意图表达、子任务划分、上下文嵌套逻辑，而不是一句“请你帮我写一篇文案”。

未来的AI人，不是写咒语的人，而是构建“任务语言协议”的人。

角色变化二：从Agent使用者→Agent组织者

你以前自己控制一个Agent，现在你要组织一群Agent。

谁负责规划，谁负责执行？

哪些Agent之间需要中间调度层？

如果某个Agent失败，谁负责容错与替代？

你要像搭建一个“数字团队”那样思考，而不是像拼一个“自动流程”那样堆组件。

你不是在写程序，而是在“构建智能体协作系统”。

角色变化三：从工具工程师 → Agent能力发布者

以前你写Python代码封装成工具，现在你要把工具“注册成智能体”，并且还要完成一系列工作：声明它的能力范围（能干什么）；定义它的调用协议（怎么用）；接入一个更大的MCP/A2A网络（如何协作）。

就像曾经做API的人，后来变成了做微服务的人。现在做Agent的人，未来将变成能力服务的提供者。

你做的不再是“一个用AI的工具”，而是“一个可协作的智能体节点”。

普通AI人如何找到下一个入场点？

在“智能体互联网”大幕刚刚拉开的阶段，懂得转型的人，会率先成为生态中的原住民。而这场转型不是“重新学一个工具”，而是重构认知路径 + 重新定义角色能力边界。

回到最初的哪个问题，那对于普通AI从业者来说，应该怎么做呢，或者说怎么“转型”呢？

接下来，我们针对不同岗位的从业者，来讨论一些可能的转型路径。还是那句话，没人能真正看清未来的方向，我们的建议仅供参考。

1. 工程类岗位：从模型调度者 → 智能体系统工程师

当前技能：会用LangChain/AutoGen/MetaGPT等框架；会部署模型、调API、拼接Prompt链条

转型路径建议： 学习Agent框架底层原理（LangGraph 状态机式Agent流、CrewAI DAG编排等）；了解MCP/A2A协议结构：智能体如何表达能力、声明身份、协同任务；能将自己的工具服务，注册为Agent能力节点，接入更大的Agent网络；熟悉平台层（如阿里云百炼、字节跳动的Agent TARS、OpenAgents）上的Agent构建规范与接口设计。

最终目标角色：→ Agent基础设施构建者 / 多Agent编排开发者 / Agent API工程师。

2.项目运营 & 实施类人员：从AI使用者 → 智能体协作设计师

当前技能：能调工具 / 插件 / Prompt完成自动化任务；能用开源框架搭建基本的流程Agent

转型路径建议：学习如何将人类业务需求 → 拆分成多Agent意图+角色；熟练掌握现有Agent平台搭建能力（MCP平台、AutoGen Studio等）；能用MCP生态的插件/服务完成工具组合和协同调用；建立任务流程图（DAG）、角色行为树（行为蓝图），承担“业务逻辑→Agent任务结构”翻译器角色。

最终目标角色：→ 智能体交互设计师 / 协作系统规划师 / 业务型Agent产品经理。

3.产品与创业方向：从AI功能堆砌者 → 智能体生态构建者

当前技能：熟悉AI产品逻辑与业务场景匹配；能组合模型、工具、工作流做“效率型产品”。

转型路径建议： 学会构建“服务化Agent”——每个Agent都具备独立声明、注册、协作能力；参与制定“智能体之间如何沟通”的规则和标准（如意图协议、任务模板语言等）；将企业已有知识库、工具、系统逐步改造成“Agent可调用能力”；搭建私域Agent网络（公司专属Agent生态），通过协议标准“绑定”未来潜在扩展能力。

最终目标角色：→ 智能体平台化产品负责人 / Agent生态设计者 / 私域智能体网络构建者。

不同路径，但核心相同：你需要从用AI → 构AI → 组织AI。

无论你处在哪个角色，“技能结构升级”都绕不开三个关键词：

哪些平台正在构建“智能体互联网”？

前面说了这么多概念、角色和路径，你可能会问：这些东西现在真的存在吗？有没有平台能上手实践？是不是又是“前沿研究派”的空中楼阁？

不，这场革命已经开场了，而且正逐步变得“可落地”。

国内外，围绕智能体协议与系统构建，已经形成了两大方向：

☆海外：协议标准 + 开源生态在搭建“通用智能体协作层”

1.谷歌主导的A2A协议（Agent-to-Agent）

目标是打造不同平台、不同厂商之间Agent的“通用语言”，目前的支持厂商包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、Workday等50+巨头。其特点是专注于智能体间通信协议层（更像“TCP层”），谷歌A2A协议意味着一个事实：Agent不再是单机工具，而是需要跨系统协同的“服务节点”。

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

改协议更关注“模型 + 工具 + 多Agent”的混合协作流，对应开源生态中的LangGraph、AutoGen、OpenAgents等，强调意图声明、任务调度、插件封装、状态传递。

你可以理解为：A2A 是“说得通”，MCP 是“做得成”，并且两者逐渐合流。

☆国内：平台化MCP基础设施布局全面提速

1.阿里巴巴：“全生命周期MCP服务平台”

阿里云百炼于2025年4月上线全生命周期MCP服务，用户5分钟即可搭建Agent，零运维、零部署，首批上线高德、无影、Notion等50+MCP能力模块。该平台提供“Agent注册 + 服务调度 + 插件组合”的平台化服务体验，适合开发者/项目团队直接使用，构建业务协作型Agent系统

2.腾讯云：知识引擎 + MCP插件生态双线扩张

其大模型知识引擎已支持MCP协议调用，发布“AI开发套件”，降低构建门槛，可接入精选MCP插件，也支持用户上传自定义插件。该平台的目标是成为“企业AI智能体调度中台”，适合中大型应用场景。

3.字节跳动（火山引擎）：工具和平台都在做

字节跳动于2025年4月推出“扣子空间”和开源Agent TARS，实现了任务拆解、多工具调用及任务规划执行，支持MCP并提供开发平台，拓展Agent功能。字节旗下的火山引擎则依托豆包1.5模型推出OS Agent，支持复杂任务操作，整合MCP协议，推出“一句话开发”能力，降低开发门槛，并通过ServingKit推理套件优化成本。

此外，开源社区也在积极布局：

总体来看，Agent协议的基础设施已在成型，普通AI从业者的入场窗口正在打开。我们不是面对一个“遥远的未来”，而是站在一个正在建网的现实中。不管你是开发者、运营、产品、创业者，都有平台、框架、组件可以上手。谁先掌握“智能体如何协作”的语言与工具，谁就占据先发优势。

写在“智能体的TCP/IP时刻”之前

1970年代，TCP/IP协议刚刚诞生时，也曾被视为“看起来没什么用的低层技术”。但正是它，构建了万维网的骨架，塑造了现代互联网的底层秩序。

今天，MCP 协议、A2A协议、Agent注册机制、能力声明语言……它们也许听起来很“工程”、很“早期”，但它们正在做同样一件事：让智能体之间，像网页一样自由协作；让AI之间，像服务器一样互通互认；让“使用AI”变成“组织AI社会”。

智能体互联网已经开始搭建，它不会等我们都准备好了，才开始改变。

而我们现在的选择，决定了未来的角色：我们可以做这个系统的消费者，用别人提供的Agent，接受平台定义的边界；也可以做这个系统的设计者，定义能力、规则、连接方式，成为生态的一部分。

就像当年HTML和HTTP定义了网页的时代，今天的我们，有机会参与定义“智能体之间如何沟通、如何协作、如何共事”。

这是智能体的 TCP/IP 时刻，是 AI 的“网络文明”刚刚开启的元年，也是属于我们每一个人的新职业、新技能、新身份的重构机会。