文章摘要
硅谷和中国在AI Agent领域的发展路径呈现出显著差异。硅谷通过推动统一协议标准，如Anthropic的MCP和谷歌的A2A，逐步建立AI Agent的互联互通基础设施，类似于“修路”。这些协议旨在整合现有软件生态，降低开发成本，并推动Agent之间的标准化交互。相比之下，中国AI Agent行业则更加注重实际应用场景的落地，尤其是在To B领域，企业通过自主研发和定制化解决方案，快速响应市场需求，类似于“造车”。
硅谷的软件生态高度标准化，SaaS普及率超过80%，这使得统一协议成为Agent发展的必要条件。MCP等协议不仅简化了开发流程，还使得现有SaaS服务能够被Agent调用，形成新的生态格局。而在中国，软件生态发展不均衡，缺乏类似MCP的统一协议标准，导致企业不得不自主研发从数据处理到执行操作的全链条技术栈。这种差异反映了中美两国在数字基础设施发展阶段的不同。
中国AI Agent行业在To B领域的快速发展主要得益于市场需求的爆发性增长。企业客户对AI Agent的热情远超预期，尤其是在制造业和金融领域，Agent项目询单量同比暴增数倍。这些“数字员工”通过替代传统定制化系统，以更高效的方式解决企业痛点，形成了全新的商业模式。例如，语核科技的Agent能够在制造业采购环节将原本需要2-3天的工作压缩至30分钟内完成，同时保持95%的准确性。
技术创新在中国AI Agent行业中也扮演了重要角色。实在智能通过融合RPA和视觉感知技术，开发了“融合拾取技术”，提升了Agent在复杂环境中的适应能力。这种技术不仅突破了传统Computer Vision方案的限制，还显著提高了任务拆解和执行的效率。此外，汇智智能通过整合行业知识与AI技术，打造了1+1大于2的解决方案，进一步推动了Agent在传统行业的应用。
尽管硅谷和中国在AI Agent领域的发展路径不同，但两者都在共同推动Agent生态的成熟。硅谷通过标准化协议构建了智能体世界的“水电煤”基础设施，而中国企业则通过技术创新和场景落地，打造了适应本土市场的实用解决方案。未来，随着Agent技术的进一步发展，无论是加入全球协议体系还是独立发展，中国企业都将面临重要选择。最终，Agent生态的完整运转不仅需要基础设施的完善，更需要一辆辆“车”真正跑起来。
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【原文作者】 硅星人Pro
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