文 | kiki

Manus拉動(dòng)的智能體復(fù)現(xiàn)潮，意外帶火了OpenAI最強(qiáng)競(jìng)對(duì)。

在「AI Agent元年」的討論背后，Anthropic也以另一種方式也被人們重新討論，在諸多復(fù)現(xiàn)Manus的案例中，「MCP」成了新的熱詞。

所謂的「MCP」是Anthropic在去年11月發(fā)布的「模型上下文協(xié)議」，用來連接大模型的外部數(shù)據(jù)和工具，你可以將它視為AI領(lǐng)域的「USB-C接口」，以標(biāo)準(zhǔn)化的形式簡化了AI與外部世界的交互。

商業(yè)世界有句話：“一流企業(yè)買標(biāo)準(zhǔn)、二流企業(yè)賣品牌、三流企業(yè)賣產(chǎn)品?！?/strong>在「做標(biāo)準(zhǔn)」這件事上，Anthropic似乎比OpenAI走得更遠(yuǎn)、更深。

原美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文近期也在「即刻」上發(fā)文稱：“越來越覺得，Anthropic會(huì)替代OpenAI成為AGI擔(dān)當(dāng)”。

與OpenAI的擅長營銷和「大力出奇跡」不同，Anthropic以低調(diào)穩(wěn)健著稱，并不一味追求C端的影響力，他們對(duì)外更專注研究模型的安全性和可解釋性，研究重點(diǎn)更多地集中在B端——更好地向企業(yè)和開發(fā)者銷售模型能力。

以慢為快的Anthropic，能成為AGI擔(dān)當(dāng)嗎？

一、「MCP」出圈背后，Anthropic的「生態(tài)野心」

「MCP」的出圈并非是偶然，自去年11月底發(fā)布后，「MCP」就受到不少企業(yè)和開發(fā)者的關(guān)注。

引發(fā)討論的原因也很簡單，人們一直都關(guān)注「如何讓大模型與外部系統(tǒng)交互」，而Anthropic試圖給出一個(gè)比OpenAI更好的通用化解決方案。

OpenAI針對(duì)這一問題也給出過自己的解決方案，從2023年3月推出GPT Plugins 協(xié)議，首次允許模型以插件形式與外部應(yīng)用交互，再到Function Calling（函數(shù)調(diào)用）機(jī)制的成熟，為了增強(qiáng)模型能力、擴(kuò)充生態(tài)，大模型企業(yè)一直在探索如何將自然語言轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的操作指令，以接入外部世界。

但Function Calling的局限性在于，如果開發(fā)者要調(diào)用和整合多個(gè)不同API時(shí)，就需要「重復(fù)造輪子」——每個(gè)大模型供應(yīng)商各自API都有不同的協(xié)議（接口、異常、方法、參數(shù)、返回值、文檔），這需要單獨(dú)為外部功能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)接口，由于沒有通用標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)成本就變高了。

「MCP」比Function Calling多走了一步——提供了一套API的調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)，通過標(biāo)準(zhǔn)化框架確保生成的函數(shù)調(diào)用在不同的系統(tǒng)中一致有效地執(zhí)行，用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)試圖取代過去碎片化的集成方式。

AutoCoder的開發(fā)者祝威廉提到，「MCP」有兩點(diǎn)價(jià)值，一是Function Calling的標(biāo)準(zhǔn)化，二是，如果所有API都重新以「MCP」來暴露，大模型就可以直接調(diào)用世界上所有的API。

真正驅(qū)動(dòng)「MCP」此輪出圈有兩個(gè)關(guān)鍵動(dòng)力：一是越來越多的頭部AI代碼編輯器，如Cursor、Windsurf都已宣布支持「MCP」協(xié)議。

二是社區(qū)用例的增長。Github上有不少社區(qū)和個(gè)人開發(fā)者開源了自己的MCP Server，很多寫好的MCP Server可以復(fù)用，甚至像Cline這樣的AI編程插件還推出了MCP Marketplace的類「App Store」第三方商店，諸多開發(fā)者也推出了「MCP」目錄導(dǎo)航站，比如獨(dú)立全棧開發(fā)者艾逗筆做的「http://mcp.so」、Smithery MCP等，一個(gè)MCP的外部分發(fā)生態(tài)正在形成。

LangChain創(chuàng)始人Harrison Chase就認(rèn)為，「MCP」主要針對(duì)的是非開發(fā)人員，降低他們開發(fā)Agent的門檻，他認(rèn)為MCP更像是一種插件，但又和OpenAI的GPTs不同，具體有兩個(gè)理由：

一是，MCP的生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于插件的生態(tài)系統(tǒng)；二是當(dāng)前模型能力已經(jīng)變得更好，開發(fā)者能更有效地使用這些工具。

二、以慢為快的Anthropic，深入OpenAI 腹地

一個(gè)有意思的現(xiàn)象是，在國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)中，Anthropic也成了被高頻提起的對(duì)象。

MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰在接受《晚點(diǎn)》采訪時(shí)，就多次提到Anthropic，他拿 OpenAI和Anthropic做對(duì)比，盡管前者用戶規(guī)模是后者的幾十倍，但估值、資金和人才都不過后者的三倍多。

而在「建標(biāo)準(zhǔn)」上，事實(shí)上「MCP」和OpenAI最初推出的Plugins很類似，但OpenAI由于負(fù)擔(dān)更多C端用戶和商業(yè)化目標(biāo)，最終選擇關(guān)閉了Plugins。

一位大模型創(chuàng)業(yè)者向「硅基研究室」形容兩家公司的差異性：“OpenAI以封閉和商業(yè)化尋求模型的廣度，Anthropic則是聚焦模型的深度”。

這或許也是為什么Anthropic推出「MCP」的原因所在。

過去一年間，Anthropic也在以自身的優(yōu)勢(shì)，深入OpenAI的腹地。

首先，和OpenAI不同，Anthropic專注在B端的需求升級(jí)上，他們更有針對(duì)性地向企業(yè)和開發(fā)者銷售其模型賣點(diǎn)——例如更大的上下文窗口、數(shù)據(jù)接口及安全性。

其次，則是代碼能力，Anthropic旗下模型Claude系列以出色的代碼能力收獲了B端企業(yè)客戶的認(rèn)可。被稱為「代碼界Google」的Sourcegraph聯(lián)合創(chuàng)始人Quinn Slack曾提到，他們的客戶大多會(huì)選擇堅(jiān)持使用Anthropic模型，而不是切換到OpenAI。

今年2月末，Anthropic又發(fā)布了新款模型Claude 3.7 Sonnet，延續(xù)了自己在AI Coding上的優(yōu)勢(shì)，Claude 3.7 Sonnet在SWE-bench Verified測(cè)試中也遠(yuǎn)超上一代Claude 3.5 Sonnet和其他競(jìng)爭對(duì)手。

再者，Anthropic也在加碼反攻之態(tài)，不僅大幅擴(kuò)充企業(yè)銷售團(tuán)隊(duì)人數(shù)，也在布局算力投資計(jì)劃。Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席計(jì)算官Tom Brown此前宣布了「雷尼爾計(jì)劃」，他們計(jì)劃將使用一個(gè)擁有數(shù)十萬枚亞馬遜自研芯片的算力集群，芯片數(shù)量是Anthropic現(xiàn)有算力集群的五倍以上。

3月初，Anthropic又完成了新一輪35億美元融資，投后估值達(dá)615億美元，在大模型的巨額融資門檻下，Anthropic還在持續(xù)擴(kuò)充資本彈藥。

某種程度上來說，OpenAI和Anthropic所代表的是兩條通往AGI的道路——一條是更快的商業(yè)化、更廣的用戶覆蓋和更酷的故事，另一條則是更垂直的賽道、更深入的基礎(chǔ)工作，兩條道路沒有優(yōu)劣，只不過在更激烈的模型競(jìng)爭里，這一次的目光聚焦到了Anthropic身上。

參考資料：

1、祝威廉：MCP 到底該怎么理解

2、新智元：MCP協(xié)議詳解：復(fù)刻Manus全靠它，為什么說MCP是Agent進(jìn)化的一大步？

3、阿里云開發(fā)者：從零開始教你打造一個(gè)MCP客戶端

4、LangChain ：MCP: Flash in the Pan or Future Standard