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Why MCP Won the Agent Tooling Wars (And How It Will Speed Up Agents)

2025/3/28
logo of podcast The AI Daily Brief (Formerly The AI Breakdown): Artificial Intelligence News and Analysis

The AI Daily Brief (Formerly The AI Breakdown): Artificial Intelligence News and Analysis

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
主持人
专注于电动车和能源领域的播客主持人和内容创作者。
Topics
主持人:MCP协议的快速普及是AI代理发展速度的体现,企业更注重快速发展而非争夺基础设施所有权,这将加快AI代理应用的上市速度。未来一年内,许多非技术人员将通过各种工具与MCP协议进行有效互动。MCP是一个开放标准,允许开发者在数据源和AI工具之间建立安全的双向连接,简化了开发过程,如同一个通用的适配器,简化了AI代理访问API的过程。AI代理需要访问工具和资源才能执行有意义的任务,MCP为此提供了支持。OpenAI最初的策略曾引发人们对新的标准之争的担忧,但最终OpenAI选择支持MCP,避免了标准之争。MCP的成功并非因为其技术上的绝对优势,而是因为其网络效应,即广泛的采用率。MCP的成功原因在于其拥有强大的支持者和开放的标准,而OpenAI的方案虽然功能性强,但封闭性限制了其发展。大型实验室提出的标准更容易成功,这与公平无关。Anthropic在AI工程师中的影响力也促进了MCP的普及。重要的是达成共识,而非标准本身。OpenAI和Anthropic的支持为MCP的普及发出了强烈的信号。MCP标准的统一将显著加快新AI代理功能的开发和部署速度。OpenAI选择支持MCP,是因为其认为这比拥有标准本身更有价值,这将显著加快AI代理的发展。

Deep Dive

Chapters
OpenAI's remarkable financial growth, with projected revenue tripling this year to $12.7 billion and potentially doubling again next year, is highlighted. Their upcoming $40 billion funding round, led by SoftBank, would make it the largest venture round in history, further solidifying OpenAI's position in the AI market.
  • OpenAI's revenue projected to reach $12.7 billion this year, tripling from the previous year.
  • Upcoming $40 billion funding round valuing OpenAI at $300 billion.
  • SoftBank leads the funding round with significant investment.

Shownotes Transcript

OpenAI的最新公告证实,MCP(模型上下文协议)已成为AI Agent工具的通用标准。这一转变标志着Agent工具之战的结束,并为AI驱动的Agent的快速发展奠定了基础。有兴趣加入Disruption Incubator?请发送邮件至[email protected]。本节目由以下机构赞助:KPMG – 访问⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://kpmg.com/ai了解更多关于KPMG如何帮助您利用AI解决方案创造价值的信息。Vanta - 简化合规性 - ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://vanta.com/nlw来自Superintelligent的Agent准备情况审核 - 访问https://besuper.ai/申请贵公司的Agent准备情况评分。AI每日简报帮助您了解AI领域最重要的新闻和讨论。在您收听的任何地方订阅播客版本的AI每日简报:https://pod.link/1680633614订阅时事通讯:https://aidailybrief.beehiiv.com/加入我们的Discord:https://bit.ly/aibreakdown </context> <raw_text>0 今天在AI每日简报中,我们将探讨为什么MCP赢得了Agent工具之战,以及它将如何加速Agent。在此之前,在头条新闻中,OpenAI今年的营收预计将达到127亿美元。AI每日简报是一个关于AI领域最重要新闻和讨论的每日播客和视频节目。要加入讨论,请关注我们节目说明中的Discord链接。

欢迎回到AI每日简报头条新闻版,所有您需要的每日AI新闻,大约五分钟即可看完。我们今天有很多关于OpenAI的头条新闻,最大的新闻是该公司预计今年其营收将在付费客户强劲增长的推动下增长三倍。去年,OpenAI的营收为37亿美元,据与彭博社对话的消息来源称,该公司预计今年这一数字将增长三倍以上,达到127亿美元。明年的调整后预测显示,营收将再次增长一倍多,达到294亿美元。

在去年年底,随着这家初创公司准备进行一轮创纪录的后期风险投资融资,OpenAI的增长轨迹成为讨论的热门话题。该轮融资以66亿美元结束,对该公司的估值为1570亿美元。当时流传的宣传材料显示,2025年的营收预测为116亿美元,当时一些人认为这个数字高得令人难以置信。这些预测现在已经上调了10%,而且很难找到质疑该公司增长能力的人。

此外,彭博社还报道称,OpenAI即将完成下一轮融资。据报道,该公司将在本轮融资中筹集400亿美元,估值将达到3000亿美元。对于那些快速计算的人来说,这几乎是上一轮估值的两倍,筹集的资金是上一轮的六倍。

根据PitchBook的数据,这将是有史以来规模最大的风险投资,而且差距相当大。消息人士称,软银将牵头本轮融资,Magnetar Capital、Founders Fund、Altimeter以及其他一些公司也将参与其中。彭博社报道称,这笔交易将分两轮进行。在第一阶段,软银将贡献75亿美元,而一个投资者财团将额外提供25亿美元。剩余的300亿美元将在今年晚些时候提供,软银将贡献225亿美元,一个财团将贡献剩余部分。

在“星门计划”(Project Stargate,其在日本的Agent部署计划)和常规风险投资之间,目前很难追踪软银有多少AI芯片在桌面上。很明显,这是孙正义有史以来押注最大的一笔交易。软银已经完全押注OpenAI的成功,并且他们会在每一个机会上继续加倍下注。

现在,继我们昨天的报道之后,在我们讨论OpenAI发布其新的图像生成模型后所谈论的一切的“宫崎骏化”(studio gibbleification)仍在继续。事实上,它已经完全压倒了时间线,这几乎是我见过的任何事情都无法比拟的。甚至还有元梗在拿这些梗开玩笑。

简而言之,OpenAI创造了一种货真价实的互联网现象,但这造成了一些后勤问题。一个“宫崎骏化”的Sam Altman发帖说:“ChatGPT中的图像比我们预期的要受欢迎得多,而我们的预期已经相当高了。不幸的是,向我们的免费层推出这项功能将被推迟一段时间。”

基本上,过去一年OpenAI的每一次发布都撞上了该公司的计算能力限制,但这一个可能有点不同。该公司已将此功能推广到所有付费层,包括每月20美元的付费层。这不仅与将病毒式现象限制在超高级每月200美元的付费层相比,给服务带来了更大的压力,而且还意味着购买最新的互联网现象的成本要低得多。

对我来说,有趣的是它说明了什么关于人类心理的东西。Peter Yang写道:“另一个人指出,人们如此喜欢输出的结果,以至于没有人抱怨它需要多长时间,这与其他图像生成模型完全不同步。”

说到其他图像生成模型,Ideogram发布了其Ideogram 3.0。你可能听我说过,但由于Ideogram对指令的保真度及其处理文本的能力,它基本上已经完全接管了我业务工作流程中的图像生成。我们很可能会继续测试两者。所以我们将看看这个新的Ideogram模型是否真的能坚持下去。不过,就目前而言,至少在未来一两天内,互联网上的一切都是吉卜力工作室风格的。我不得不说,这并不是最糟糕的事情。

然而,这就是今天的AI每日简报头条新闻版的全部内容。接下来是主要节目。今天的节目由Vanta赞助。信任不仅仅是赢得的,更是被要求的。

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在有限的时间内,本节目的观众可以享受Vanta 1000美元的优惠,网址为vanta.com/NLW。网址是V-A-N-T-A dot com/NLW,可享受1000美元的优惠。

今天的节目由Super Intelligent赞助,更具体地说,是由Super的Agent准备情况审核赞助。如果您已经收听了一段时间,您可能已经听我说过这个了,但基本上,Agent准备情况审核的想法是,这是一个我们创建的系统,可以帮助您对组织中Agent可能取得成功的领域进行基准测试和规划机会。

具体来说,它可以帮助您解决问题,创造新的机会,再次强调,这是完全为您定制的。当您进行此类审核时,您将进行一次基于语音的Agent访谈,我们将与您的一些领导和员工合作,绘制组织内部正在发生的事情,并找出您在Agent旅程中的位置。

这将产生一个Agent准备情况评分,其中包含一组深入的解释、优势、劣势、主要发现,当然还有一组非常具体的建议,然后我们可以帮助您找到合适的合作伙伴来实际执行这些建议。因此,如果您正在寻找一种启动您的Agent战略的方法,请发送电子邮件至[email protected],让我们让您融入Agent时代。

欢迎回到AI每日简报。今天的节目比我们通常的节目在技术上要复杂得多。当然,我将尽力使其完全易于理解和获取,即使对于那些不是开发人员并且不是特别懂技术的人也是如此。但在我们深入探讨之前,我想先给您一些背景信息,说明为什么您应该关注。今天,我们将讨论一个开放协议,它很快就成为构建AI系统,特别是Agent的标准。这至少有两个原因与您这些非开发人员相关。

首先,这样一个名为MCP(模型上下文协议)的协议如此迅速地得到整合,这表明Agent发展得有多快。更具体地说,这表明该领域的公司宁愿以最快的速度前进,也不愿争斗和争夺关键基础设施的所有权。这意味着总的来说,您将看到更多基于Agent的应用程序更快地进入市场。

第二个关注的原因是,我认为你们中相当一部分现在是非技术人员或非开发人员的人,将在明年,是的,我的意思是未来12个月的日历时间内,使用像Lovable或Bolt这样的工具,或像Cursor或Windsurf这样的IDE,以有意义的方式与模型上下文协议进行交互。

目前AI和Agent正在发生巨大转变,能够使用代码进行创作的人数正在急剧增加。因此,MCP甚至可能比您想象的更直接相关。因此,让我们回到MCP,它是什么,这个公告是什么,以及为什么Agent工具之战在开始之前就结束了。首先,什么是模型上下文协议?

早在11月份,Anthropic就宣布了模型上下文协议,即MCP。他们称之为连接AI助手与其数据所在系统(包括内容存储库、业务工具和开发环境)的新标准。MCP试图解决一个非常明确的需求。并且

Anthropic写道:

Matt Pocock在3月初分享了一张关于此的精彩图表。对于那些正在收听节目的朋友们,我表示歉意。我将尝试描述它。基本上,他同时展示了两个图表,两者都显示了像Cursor或Windsurf这样的编码应用程序或IDE如何访问其构建所需的信息。

第一个示意图不涉及模型上下文协议,它显示Cursor必须通过其各自的唯一API与GitHub、Slack和本地文件系统进行交互。另一方面,使用模型上下文协议,MCP正在执行每个唯一API之间的交互,而使用Cursor的最终用户只需要通过统一的API与MCP进行交互。简而言之,它使构建变得更容易。

Anthropic写道:“MCP是一个开放标准,使开发人员能够在他们的数据源和AI驱动的工具之间建立安全的双向连接。架构很简单。开发人员可以通过MCP服务器公开他们的数据,或者构建称为MCP客户端的AI应用程序来连接到这些服务器。”因此,为了进一步简化这一点,程序员可以为特定工具启动MCP服务器,知道当下一个新的Agent出现时,他们不必重复这项工作。

您可以将MCP视为一个通用的Agent API访问适配器,每个人都可以对其进行构建。MCP服务器有效地将Agent对数据的请求转换为API所需的任何格式。然后,一旦数据交付,它就会将其转换为Agent可读的标准化格式。

这种工具可用于AI Agent可能想要访问的任何内容。这可能包括用于获取软件执行某些操作的API调用、查询数据库以获取特定数据,或读写外部内存以辅助LLM。请记住,如果没有访问工具,LLM除了预测下一个标记之外,实际上什么也做不了。

为了从LLM转变为Agent功能,它们需要访问工具和资源。在MCP发布后的头几个月里,它开始受到关注,并且在2月底到3月期间一直在增长。然而,两周前,即3月11日,OpenAI发布了其大型Agent工具更新,许多人认为我们正在看到一场新的Agent工具之战的开始。OpenAI的发布包括一个名为Agents SDK的软件开发工具包,

以及一个名为Responses API的标准化工具使用访问点。这些新功能允许Agent构建者利用OpenAI的网络搜索和计算机使用功能。许多人认为这是OpenAI试图构建自己方向的一种尝试。基本上,他们不是仅仅向其模型添加MCP支持,而是构建了一套专有的工具集成。举个例子,最流行的MCP服务器之一是Brave Search,它允许Agent浏览网络。

OpenAI似乎并没有仅仅让开发人员通过MCP访问它,而是将他们锁定在使用OpenAI的专有网络搜索功能上。因此,许多人认为我们将进入一场新的标准大战。USB与苹果的Lightning接口,DVD与蓝光。但是,当然,在这种情况下,没有硬件参与。标准大战完全是关于软件集成的,这意味着支持两者成本要低得多。而这正是OpenAI所决定要做的。

昨天,Sam Altman在推特上写道:“人们喜欢MCP,我们很高兴在我们的产品中添加支持。今天在Agents SDK中可用,对ChatGPT桌面应用程序和Responses API的支持即将推出。”现在,需要注意的是,这并非预先确定的。就像我说的那样,MCP从一开始就受到了很好的评价,但仍然存在很多争论。Langchain博客发表了一篇名为“MCP,昙花一现还是未来标准”的文章。

然而,在2月底,来自AI工程师峰会(我在纽约主持的峰会)的一个冗长的教程研讨会,其中包括设计该协议的Anthropic员工,开始在网上疯传,或者至少像针对AI工程师的密集型100分钟视频那样疯传。它解释了MCP的工作原理、如何集成以及如何获得最佳的Agent构建结果。

在此之后,我们开始看到越来越多的MCP服务器被构建。像任何网络一样,支持更广泛工具的服务器越多,开发人员就越有理由留在该生态系统中。换句话说,MCP开始证明了这样一个古老的格言:最终采用哪个标准并不一定取决于哪个标准最好,更多的是取决于它被广泛采用的网络效应。现在已经有数千个MCP服务器,可以轻松访问基本上所有主要的应用程序或工具。

因此,即使在Altman和OpenAI决定发布此公告之前,与运行AI工程师峰会的团队通过SWIX重叠的Latent Space团队也撰写了一篇名为“为什么MCP胜出”的博客文章。他们肯定了我们刚才讨论的同样的想法,写道:

可以公平地说,MCP目前已经获得了足够的临界质量和动力,它已经是23-25年Agent开放标准大战中名义上的赢家。

这篇文章深入探讨了MCP比OpenAI做事方式改进的技术原因,其中一个非常简单的理由是它更符合AI的工作方式。OpenAI正在为不同的任务使用不同的API调用。例如,对Agent想要使用的工具的调用和响应将与查询和接收来自数据库的数据看起来非常不同,而MCP将所有这些都抽象化了,在中间添加了一个通用的解释层,以便所有内容都在相同的标准上可互操作。但这并不是他们论证MCP获胜的唯一原因。

Latentspace指出,MCP不仅拥有强大的支持者,而且还拥有开放标准。OpenAI的解决方案是有效的,但被锁定在公司内部。要获得访问权限,工具和数据公司需要与OpenAI合作进行集成。这也意味着添加内容相对缓慢。在MCP中,Anthropic只是提出了开放标准,并让每个人自己添加。

在谈到为什么这并没有来自最早进入市场的较小公司(如Composio)时,Leighton Space写道:“……对于那些希望最好的想法获胜的理想主义者来说,这可能是最令人沮丧的事情。来自大型实验室的标准比来自任何其他人的标准更容易成功。这没有什么公平可言。如果你的初创公司的财务未来激励你将我锁定在你的标准中,我不会采用它。如果标准的支持者似乎太大,以至于根本不在乎将你锁定在标准中,那么我就会采用它。”

他们认为MCP取得突破的另一个原因是Anthropic已经成为AI工程师事实上的模型和事实上的品牌。我们已经广泛讨论了开发人员用例如何真正成为Anthropic成功的核心,而这在这里也肯定起到了作用。

如果您有兴趣,Latent Space还深入探讨了MCP获胜的其他一些原因,所有这些都非常有趣。它位于付费墙后面,但我强烈推荐每年80美元或任何费用来订阅Latent Space。我发现,即使作为一名非开发人员,虽然它并非专门为我而写,但它仍然是我进入AI工程世界并试图理解市场另一端正在发生的事情的最佳场所。

无论如何,归根结底,MCP获胜的技术和社会原因并不那么重要,至少对于我们现在的听众和观众来说是这样。要点是,现在有一个事实上的Agent工具访问标准,并且采用率可以继续提高。

来自科技早期格式战争的一个重要教训是,最终标准是什么并不重要。重要的是存在共识。我们现在有OpenAI和Anthropic向世界上的每个软件公司发出一个强烈的信号。是时候构建一个MCP服务器并让Agent进来了。

如果您没有参与为Agent编写代码和部署基础设施,您可能不会注意到这种情况的发生,但回顾三个月后,我们可能会看到由于添加了MCP支持而出现大量令人惊叹的新Agent功能。现在每个人都在构建相同的标准,每个人都可以在一个方向上进行优化。很快,Agent构建者将根本不需要构建工具集成。他们只需插入所需的MCP服务器并继续前进。

这意味着这些开发人员将从一开始就拥有优势,并且可以专注于使他们的Agent工作。这就是为什么我对这件事如此兴奋,以及为什么我认为它与您相关的原因,即使您自己不是开发人员。

简而言之,OpenAI认为,在如何更快地让每个人都能朝着真正高效的Agent前进方面,指定一个标准的价值比拥有该标准更有价值。在短短几个月内,我保证您将通过能够部署否则不可能实现的Agent来看到这项技术的益处。无论如何,朋友们,今天的节目就到这里。一如既往地感谢您的收听或观看。直到下次,再见。