OpenAI、Anthropic、谷歌罕見同框：Agentic Al基金會成立，打響智能體開源標準戰！

整理 | 華衛

剛剛，Linux 基金會正式宣布推出智能體 AI 基金會（Agentic AI Foundation，簡稱 AAIF）。據公告披露，AAIF 定位為 AI 智能體（AI agents）相關開源項目的中立托管平臺，全球幾乎所有科技巨頭均已簽約成為該基金會成員。Anthropic、OpenAI 與 Block 三家公司作為聯合創始成員，將貢獻三大開源項目，構成基金會啟動初期的支柱。

目前，AAIF 基金會的成員名單包括亞馬遜云科技、Anthropic、Block、Cloudflare、谷歌、微軟、OpenAI、思科（Cisco）、IBM、甲骨文（Oracle）、Salesforce、SAP、Snowflake、Hugging Face 等。他們將首次攜手，共同制定 AI 智能體的開放標準。

初代核心標準已定，

無單一成員獨占話語權

當前，AAIF 基金會圍繞三大開源項目構建：Anthropic 的模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）、Block 的 goose 項目，以及 OpenAI 的 AGENTS.md 規范。三者將協同實現 AI 智能體與外部工具的交互標準化，推動跨系統運行能力的統一。

在啟動儀式相關訪談中，Linux 基金會執行董事 Jim Zemlin 直言不諱："我們的目標是避免未來出現 ' 圍墻花園 ' 式的專有技術棧，工具連接、智能體行為與協同調度均被少數平臺鎖定。通過將這些項目納入 AAIF 統籌，我們得以針對 AI 智能體制定專屬的互操作性標準、安全模式與最佳實踐。"同時，Zemlin 表示，“AI 正邁入全新發展階段，對話式系統正向可協同工作的自主智能體演進。短短一年內，MCP、AGENTS.md 與 goose 已成為開發者構建新一代智能體技術的核心工具。”

這三項技術中，MCP 的知名度和成熟度最高，Anthropic 于一年前將其開源。該協議的核心目標是通過標準化方式連接 AI 智能體與數據源，Anthropic 形象地將其稱為 “AI 領域的 USB-C 接口”。借助 MCP，開發者無需為不同數據庫或云存儲平臺單獨搭建定制化集成方案，即可快速對接所有兼容 MCP 協議的服務器。高通 AI 產品負責人 Vinesh Sukumar 透露，“許多生產力與內容創作類任務在邊緣設備上完全可以完成，而借助 MCP 協議，用戶能夠對接多家云服務提供商，高效處理各類復雜任務。”

自發布以來，MCP 已獲得廣泛應用。據 Linux 基金會數據，目前已部署超過 1 萬臺 MCP 服務器，Claude、Cursor 編輯器、微軟 Copilot、Gemini、VS Code 及 ChatGPT 等主流產品均已支持該協議。谷歌在 2025 年 I/O 開發者大會上宣布，將在其開發工具中新增 MCP 支持；此后，谷歌多款產品陸續部署 MCP 服務器，以提升智能體對數據的訪問效率。OpenAI 也在 MCP 發布僅數月后便完成了適配接入。

對此，有網友調侃道，“他們可能已經意識到這類技術的商業化變現一團糟，而且由于自身是唯一沒有開源模型的實驗室，便向開源社區拋出了象征性的好處。”

OpenAI 則貢獻了 AGENTS.md 規范，這一標準于 2025 年 8 月推出，旨在為 AI 編程智能體提供項目專屬指令支持。據披露，該 Markdown 格式標準已被超 6 萬個開源項目采用，Cursor、Devin、GitHub Copilot 及 Gemini CLI 等主流開發框架均已實現兼容。值得注意的是，OpenAI 亦是 MCP 協議的早期支持者。OpenAI 工程師 Nick Cooper 表示，"協議本質上是一種共享語言，能讓不同智能體與系統協同工作，無需開發者重復搭建集成方案。我們需要多種協議通過協商、溝通實現價值共創，而這種開放性與互通性決定了行業絕不會由單一供應商、單一平臺或單一企業壟斷。"

作為 Square 支付平臺與 Cash App 的母公司，金融科技企業 Block Block 將開源 AI 智能體框架 Goose 納入基金會貢獻項目。該框架于 2025 年初發布，通過融合語言模型、可擴展工具及基于 MCP 協議的集成能力，為開發者提供結構化的智能體工作流構建方案。該公司 AI 技術負責人 Brad Axen 稱，goose 的成功證明開源方案完全能與專有智能體在規模化應用中抗衡，目前每周已有數千名工程師使用該框架進行編碼、數據分析與文檔編寫。

Axen 透露，對 Block 而言，開源 goose 具備雙重戰略意義，"推向社區能吸引全球開發者參與優化，我們已有大量開源貢獻者，他們的每一項改進最終都會反哺公司業務" 。同時，將 Goose 捐贈給 Linux 基金會，既能讓 Block 獲得社區層面的壓力測試反饋，又能使其成為 AAIF 愿景的實踐范例，一個可對接 MCP、AGENTS.md 等共享組件的智能體框架。

據介紹，AAIF 的資金來源是“定向基金”，企業可以通過繳納會員費來捐款。但 Zemlin 也強調，資金投入不等于控制權，"項目路線圖由技術指導委員會制定，任何單一成員都無權單方面決定發展方向。"

為何共享標準對

智能體至關重要？

這一年，各大企業爭相將生成式 AI 融入各類產品與業務流程，同時科技巨頭們不斷宣稱已邁入 AI 智能體時代。盡管 AI 智能體模型的發展路徑尚不明朗，但企業在該領域的巨額投入已催生出一批標桿性工具。

UiPath 發布的報告顯示，企業對 AI 智能體的采納率正快速攀升：截至 2025 年年中，約 65% 的組織已啟動智能體系統的試點或部署工作，近九成高管計劃在 2026 年全年增加相關投入。數據表明，多智能體系統（multi-agent systems）能顯著提升業務表現，與傳統流程相比，錯誤率最多可降低 60%，執行效率提升 40%。不過，該報告援引麻省理工學院（MIT）近期研究指出，僅有 5% 的企業從 AI 項目中獲得了實質性財務回報。同時，UiPath 警告稱，96% 的信息技術專家與安全負責人對 AI 智能體帶來的風險升級表示擔憂，呼吁行業盡快采取應對措施。

在此背景下，科技巨頭們似乎達成了共識：推動行業標準化。即便對于支持度最廣的 MCP 協議，其在 OAuth 等基礎技術的適配方式上仍存在較大不確定性。若缺乏行業共識，智能體生態可能陷入 "碎片化" 困境，各系統孤立運行、難以互聯互通，重蹈早期互聯網在開放協議普及前的分散格局。

而 AAIF 基金會的核心使命正在于規避這一風險：通過將 MCP 等協議、goose 等框架及 AGENTS.md 等規范納入中立平臺統籌管理，推動智能體開發框架、云服務提供商與開發者工具的兼容性協同。其目標清晰明確：讓下一代 AI 智能體運行于開放互通的標準之上，且這些標準的管理獨立于任何單一企業。

Linux 基金會也表示，將以開放之名推動這些關鍵技術發展，但按照目前的節奏，該組織或許最終會收納大量尚處萌芽階段的 AI 工具。

此前 Linux 基金會已發起多個項目，旨在支持關鍵技術的中立化與互操作性開發。例如，該組織于 2015 年成立云原生計算基金會（CNCF），最初旨在支持谷歌開源的 Kubernetes 容器編排系統，如今已整合數十款云計算工具。這些工具的認證與培訓服務為基金會提供了穩定的資金來源，但值得注意的是，Kubernetes 在谷歌廣泛推廣時已是一項成熟技術。反觀當前的 AI 領域，MCP、AGENTS.md 等技術雖熱度高漲，但能否在長期發展中保持重要地位，仍有待觀察。

大家怎么看？

現在行業的一個核心疑問是：AAIF 究竟能成為真正的基礎設施，還是僅僅淪為又一個 "品牌聯盟"？

對此，Zemlin 表態稱，"除了標準的采納率，全球廠商的智能體產品是否開發并落地這些共享標準，將是衡量其早期成功的關鍵指標。"在 Cooper 看來，標準的持續演進才是成功的核心："我不希望這些協議成為僵化的存在，被納入基金會后就停滯兩年無進展。它們需要不斷迭代，持續吸收新的行業反饋。"

另一個潛在影響更為微妙：即便采用開放治理模式，某家企業的技術實現方案仍可能因發布速度快或市場占有率高而成為默認標準。不過 Zemlin 認為這未必是壞事，他以開源歷史為例解釋道，"正如 Kubernetes 在容器領域的勝出，這種主導地位源于技術本身的優勢，而非廠商的強制控制。"

在前不久的一場開源峰會上，Zemlin 提出，盡管目前只有少數組織在生產中使用 MCP，但 2026 年將迎來真正的企業自動化浪潮：多智能體工作流、學習型編排、驗證框架以及確定性和非確定性系統的新融合。他強調，“智能體人工智能的規模并不取決于模型的大小，關鍵在于你如何構建解決方案。”

當時，Zemlin 亦針對當前 AI 行業的發展發表了看法：“我認為我們并未處于人工智能泡沫之中，但我們可能正處于 LLM 的泡沫之中。”他表示，盡管開源模型成本更低，功能也幾乎相同，但封閉模型仍然占據了 95% 的收入，導致每年在專有系統上的支出估計高達 248 億美元。

Zemlin 還重點介紹了 PARK 技術棧的興起：PyTorch、AI、Ray 和 Kubernetes。（Ray 是一個開源分布式計算框架，旨在簡化 AI 和機器學習 [ML] 工作負載的擴展。）他認為，正如 LAMP 技術棧定義了早期 Web 時代一樣，這一代 AI 技術棧也將定義未來的技術棧。他聲稱，PARK 正在迅速成為大規模 AI 部署的默認平臺。他將這一時刻比作 Linux 內核的演進，后者源于全球開發者社區的集體壓力，不斷推動各種硬件的效率提升。

同時，有網友擔憂道，“維護協議恐怕是一項吃力不討好的工作。”也有網友對 AAIF 當前的三大核心標準工具提出質疑，“MCP 已經在過時了，效率也太低了。目前 MCP 是行業標準，但這并非永遠如此。”“試過 goose，但什么都做不了。”

社區內還有許多人已開始期待 AAIF 能做出一些貢獻：“AAIF 是否有可能制定一套類似聊天補全 JSON API 的社區共享標準？既然大家似乎都已經在克隆它，如果能有一個公認的標準規范及相應的一致性測試套件就太好了。”

無論如何，對開發者與企業而言，AAIF 基金會的短期價值顯而易見：減少定制化連接器的開發時間，提升跨代碼庫的智能體行為可預測性，同時簡化在高安全需求環境中的部署流程。其長遠愿景似乎也值得期待：若 MCP、AGENTS.md、Goose 等工具成為行業標準基礎設施，AI 智能體領域或將從封閉平臺模式，轉向開放兼容、自由組合的軟件生態。

https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation

https://www.anthropic.com/news/donating-the-model-context-protocol-and-establishing-of-the-agentic-ai-foundation

https://techcrunch.com/2025/12/09/openai-anthropic-and-block-join-new-linux-foundation-effort-to-standardize-the-ai-agent-era/

https://thenewstack.io/linux-foundation-leader-were-not-in-an-ai-bubble/

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