AI Agent全球发展呈现两条路线，硅谷与中国在该领域发展差异显著。硅谷逐步拆除影响Agent发展的壁垒，从0到1建立规则。AnthroPic推出MCP开放协议，统一大模型连接应用方式；谷歌发布Agent2Agent（A2A）协议，建立Agent间对话语言。超2000家硅谷企业及国内部分平台加入MCP阵营。
国内AIAgent领域则较为躁动。Manus以“全自动Agent”概念引发资本热潮，而曾经的独角兽澜码科技却遭遇发展危机。不过，这种混乱也带来新增订单需求，客户直接提需求下订单，显示Agent行业正从“概念验证期”迈向“生态定型期”。
中国缺乏MCP的原因 在于软件生态差异。Agent代表全新产业链，构建通用智能体需强大“大脑”和可靠“手脚”。To C和ToB场景对Agent能力要求不同，通用型Agent依赖基础模型能力，创业公司施展空间有限。硅谷软件生态高度标准化和互联互通，催生对标准化接口的需求，MCP大幅降低开发成本。而中国软件生态发展不均衡，导致缺乏类似统一协议标准。
面对MCP与A2A构建的智能体基础设施，国内基模厂商未另起炉灶。部分原因是统一协议可能是阶段性产物，且大厂加入MCP阵营可释放此前优势积累。
硅谷修路，中国造车。硅谷推动统一协议标准，如同“修路”；中国企业专注“造车”，打造特定场景实用解决方案。中国C端Agent尚处早期，多数创业公司聚焦To B领域。ToB领域需求爆发式增长，商业模式清晰，“数字员工”替代传统定制化系统，形成全新商业模式。
中国企业构建Agent采取“由点及面”策略，如语核科技自研工业文档解析引擎，来也科技将RPA与AI结合。这些应用在特定场景中大幅提高工作效率和准确性。
Agent的另一种解法。硅谷协议连接软件生态，弱化传统软件企业地位。中国Agent企业需解决软件碎片化问题，催生了创新技术路径。实在智能尝试“融合拾取技术”，训练塔斯（TARS）垂直大模型，提升Agent在复杂环境中的适应能力。
在生态构建上也出现新机会。汇智智能选择成为行业知识与AI技术的整合者，将数字化行业知识与Agent能力结合。新商业模式或许更适合中国市场现状，中美企业正共同推动Agent走向成熟。
