文章核心观点 - 2025年是智能体（Agent）的工程落地元年，行业经历了从被动问答到主动执行的根本性变革，其发展由关键协议和框架驱动，类似于早期互联网协议推动Web应用爆发 [1] - 智能体正从概念走向生产实践，其价值在于作为“增强组件”与现有业务流程融合，而非全知全能的取代者，最终将演变为像数据库一样的新兴基础设施 [7][9] 2025年推动Agent应用爆发的关键协议 - **MCP协议**：由Anthropic发布，旨在标准化AI模型访问外部工具、数据库和服务的方式，类似“USB-C接口”，解决了智能体“看世界、调工具”的语言统一问题，显著减少了集成成本、提升了可靠性并加速了自动化落地 [2][3][4] - **A2A协议**：由谷歌发布，核心目标是定义智能体间的“通用语言”和协作规范，使不同背景的智能体能像微服务一样通过标准化方式互相发现、协商和协调工作，解决了大规模协作系统的互操作问题 [4] - **协议差异与协同**：MCP更强调通用的调用与连接能力，而A2A更聚焦于多智能体协作本身；同时，Manus等框架引入了安全沙箱等技术，解决了代码执行和数据处理的隔离问题，使协作更安全 [5] 多Agent协作面临的工程挑战 - **收敛性困局**：多智能体协作时常出现“无效沟通”和“社交式发散”，导致任务不聚焦甚至出现死循环，造成Token消耗激增和算力资源浪费，推理效果可能不如定义明确的单智能体 [6][7] - **自制能力尚浅**：当前智能体虽有灵性，但离完全自制还有很大差距，其与BPM/RPA的关系是“融合”而非“替代”；实践中需为智能体定义清晰的边界和子系统，将其作为处理“不那么确定”子任务的节点集成到现有工具流中 [7] Agent产生真实价值的落地场景 - **AI编程**：是目前落地最成熟、收益最可观的领域，能将原本需要一小时的代码编写任务缩短至一分钟生成加十来分钟修改，效率提升巨大 [8] - **自动化运维**：从2024年基于RAG查手册，演进到2025年能“模仿工程师经验”，可自动执行命令定位系统报错，并能感知真实运行环境做出反馈 [8] - **开放世界训练**：随着智能体被装入手机或机器人，面临未知的非实验室环境挑战；行业正通过提供检查点和克隆等基础设施来加速其在开放世界中的训练效率，目标是让AI“知道自己不知道” [8] Agent的演进路径与终极形态展望 - **演进路径**：从攻克编程、运维等确定性场景，到迈向开放世界训练，能力边界在实践中不断拓展，从“专用工具”向“适应环境”演进 [9] - **形态展望分歧**：一种视角认为智能体将演化为在家庭、工厂、无人驾驶等场景中完全自主运行的“高度自制智能体”；另一种更务实的视角则认为短期内智能体会以可进行KPI评估的“数字员工”身份融入企业 [9] - **行业共识**：无论形态如何，智能体将不再仅是特定领域应用，而会成为一种像数据库、中间件一样的“新兴基础设施” [9][10]