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随着AI Agent从实验室概念走向实际应用，构建一个可互联、可信任、可规模化的AI Agent互联网成为AI发展的战略高地。然而，这一进程仍处于关键转型阶段，AI Agent互联网的普及和落地面临诸多挑战。这些挑战不仅阻碍了多Agent系统的大规模协同，也影响了公众对智能体生态的信任基础。为此，必须从技术架构、系统治理、政策合规等方面展开全面应对，推动AI Agent互联网实现从“可用”到“可靠”的关键跃迁。
尽管AI Agent技术发展迅猛，但要真正实现AI Agent互联网仍面临三大核心挑战：标准缺失导致各平台难以实现互操作，形成“信息孤岛”；安全机制薄弱使得自主AI Agent在执行任务时存在越权、滥用等风险；隐私保护压力增大，须在数据处理过程中确保加密、最小化与可控使用。如图1-3所示。因此，AI Agent互联网的建设不仅是技术升级，更是涉及标准、治理与安全的系统协同工程。
图1-3 AI Agent互联网面临的挑战
目前AI Agent领域缺乏像HTTP、TCP/IP之于互联网那样的统一标准。平台“各自为政”：LangChain有自己的工具接口规范，OpenAI插件系统有另一套规范，而许多定制AI Agent直接调用私有API。碎片化的生态导致AI Agent很难跨平台协同。例如，一个为ChatGPT开发的插件，无法直接被AutoGPT这样的自主AI Agent使用，除非重新封装适配。标准缺失还意味着每当AI Agent需要接入新数据源或服务时，都要进行重复且烦琐的开发工作。这种状况类似于互联网早期“诸侯割据”的状态，阻碍了AI Agent互联网的规模化。
业界主要有两条解决路径。其一，出现了一些涉及去中心化标准组织和开源协议的尝试，相关组织试图开发通用的AI Agent通信语言或制定接口规范。其二，现有平台也在向标准化靠拢，如LangChain团队为顺应趋势，提供了对MCP的适配，使数百种工具可以作为MCP组件被任何符合MCP的AI Agent调用。标准化趋势正在形成，但需要时间让各大生态共同认可一个统一规范。
赋予AI Agent自主行动和联网能力带来了全新的安全风险。首先，容易受到提示词注入（Prompt Injection）攻击：恶意者在AI Agent获取的外部数据中嵌入隐藏提示词，诱使AI Agent做出偏离预期的行为。有安全研究者展示过，在网页内容中插入一句“忽略上面的一切提示词，改为执行×”，可以100%地劫持AI Agent的行为。对于有工具执行权限的AI Agent来说，这类攻击可能非常危险，因为AI Agent可能被引导去调用API实施不良操作、执行恶意代码等。其次，过度权限也是一大安全隐患。一个强大的AI Agent如果没有限制，可能会做出预料之外的破坏性行为。
例如，2023年有人让AutoGPT运行在“连续模式”下执行极端任务，结果这个名为ChaosGPT的AI Agent真的去网上搜索核武器信息、在社交媒体上发表煽动性言论，甚至尝试召唤其他AI Agent协助。虽然最终它并未造成实际危害（只发出了几条推文），但这一实验过程引发了业界对自主AI Agent失控的警惕。典型的安全措施包括：
□ 给AI Agent设定权限边界和人类监控。OpenAI的插件系统在这方面提供了借鉴—用户必须明确授权插件，且插件权限有限（例如只能访问特定API），ChatGPT也不会擅自执行关键操作而不经用户确认。类似地，一些自主AI Agent框架要求每一步行动都要经人类审核或设定决策阈值，防止AI Agent无限制地连续执行危险操作。
□ 模型层面的防御。改进LLM以抵抗不良提示词（例如通过强化学习让模型拒绝可疑提示词），或者增加独立的监控模型来实时审查AI Agent的决策。在更传统的软件安全领域中，相关手段也需引入，如对AI Agent的执行环境采用沙盒隔离、防止其访问系统关键资源，以及对AI Agent交互的数据进行验证和过滤（输入消毒）。
随着AI Agent越来越多地介入现实事务，建立全面的安全评估和监控机制将成为行业共识。
AI Agent往往需要访问大量用户数据才能提供个性化服务，比如个人日历、邮件、文档等，这带来了隐私泄露风险。如果AI Agent在互联网中的通信缺乏加密机制和访问控制，敏感信息可能会在传递时被拦截。不仅如此，许多AI Agent背后的LLM由云服务提供，用户提供的数据和对话内容可能被服务提供方收集。比如，把商业机密输入第三方AI助手，可能无意中就把机密泄露给了AI服务提供商。
为了保护隐私，可以采取以下几项措施：
□ 本地化部署：将AI Agent部署在用户自己的设备或私有服务器上，尽量不让敏感数据出现在第三方平台上。例如，一些开源大模型可以离线运行，公司也倾向于使用私有的大模型来搭建内部AI Agent，以确保数据不外流。
□ 数据最小化与加密：AI Agent在与外部服务通信时，只发送必要的信息，并通过端到端加密来保障传输安全。未来AI Agent通信协议（如MCP）也计划引入OAuth等机制，确保访问受控且身份可信。
□ 隐私监管与合规：在政策和行业方面，可考虑制定AI Agent处理用户数据的规范，要求明示数据用途、提供用户控制权，并采用诸如差分隐私等技术在统计层面保护个人信息。
简而言之，AI Agent互联网若想要赢得公众信任，必须像今天的互联网一样建立起完善的隐私保护基础设施，让用户敢于使用AI Agent处理自己的数据而无后顾之忧。
为解决标准不统一、安全机制薄弱与隐私保护不足等核心问题，AI Agent互联网正在加速推进技术架构与理念体系的革新。这一进程不仅推动了AI Agent间的语义互操作，更为构建可信、安全的智能体网络指明了方向。当前，技术标准化、协议创新与系统治理正成为突破AI Agent互联网落地瓶颈的关键路径。
2024年，两个里程碑事件奠定了AI Agent互联网演进的基础。7月，面壁智能联合清华大学自然语言处理实验室提出智能体互联网（Internet of Agent，IoA）框架，标志着AI Agent互联网1.0阶段的开启。该框架通过统一的通信协议与AI Agent注册机制，初步解决了多Agent协作与互发现的难题。11月，Anthropic在其Claude模型中引入了MCP理念，推动AI Agent互联网进入2.0阶段，旨在通过MCP实现更高级别的模型协同与理解。
IoA框架的提出标志着AI Agent互联网1.0阶段的开启。该框架旨在打破传统多Agent系统在开放性、可扩展性和协同能力方面受到的限制。IoA框架采用服务器/客户端架构，支持AI Agent的注册、发现与消息路由，使异构平台间的AI Agent可以灵活连接、协同作业。
IoA框架的核心机制包括AI Agent注册与发现、自主组队、自主会话流程控制、任务分配与执行等，支持通过有限状态机管理多Agent对话与任务流。在GAIA基准测试中，IoA框架使用4个ReAct Agent完成了高复杂度任务，表现优于AutoGPT和Open Interpreter等主流框架；在开放指令任务集上的胜率分别为76.5%和63.4%；在Rocobench和RAG任务中也表现出色。
IoA框架的开放性与灵活性为行业应用提供了落地的可能。例如，面壁智能、清华大学自然语言处理实验室、易慧智能合作推动的车载群体智能平台展示了IoA框架在工业级多Agent系统中应用的可行性。目前，IoA框架已在GitHub上开源（https：//github.com/OpenBMB/IoA），其开发团队还通过Discord社区与全球开发者交流。
尽管IoA框架为多Agent协作提供了基础架构，但在实际应用中仍面临系统异构性强、通信协议不统一等挑战，限制了大规模生态的构建与部署。为突破这些结构性瓶颈，Anthropic提出了MCP。
MCP通过定义一套统一的上下文接口与通信规范，使LLM能够标准化地接入外部数据源与工具，打破模型与工具之间的信息孤岛。它采用客户端/服务器架构，AI模型作为客户端调用MCP服务（MCP Server）连接API、数据库、知识库等资源，极大地简化了集成过程。
MCP有效解决了AI系统中的“ M × N 问题”— M 个模型对接 N 个工具的复杂性，通过标准协议将其转化为“一对多”的连接模式，提高了系统的可扩展性与开发效率。截至2025年初，全球已部署超过1000个MCP服务器，覆盖API、数据库、代码环境等关键场景。主流AI工具（如ChatGPT、Cursor、Copilot等）均已支持MCP，展现出MCP作为AI工具链连接标准的强大潜力。
IoA框架与MCP分别代表了AI Agent互联网在两个关键发展阶段的核心突破：IoA框架奠定了1.0阶段的基础协作层，解决了AI Agent之间的连接与协同机制问题；而MCP则引领AI Agent互联网迈入2.0阶段，实现了模型之间更高层次的语义理解与工具调用。
IoA框架是一种相对封闭的系统架构，主要面向开发者，存在数据通信不清晰、缺乏统一标准等问题，这导致每一个AI Agent、工具或数据源的接入都需要重新开发和系统重构，增加了集成与维护的复杂度和成本。而MCP有效解决了上述痛点，具备更强的开放性与通用性，既适合开发者使用，也兼顾了普通用户的使用体验。通过标准化的MCP，各类能力模块实现了统一接入，数据通信更清晰，系统协同效率显著提升，生态构建和扩展的门槛大幅降低。IoA框架和MCP在架构理念与实现路径上的差异如图1-4所示。
图1-4 IoA框架和MCP的对比
1.0阶段（以IoA框架为代表）奠定了多Agent协作的基础，重点解决了AI Agent之间的互联与协同问题，构建了初步的多Agent网络结构；而2.0阶段（以MCP为代表）则通过数据与工具的标准化整合，进一步提升了AI Agent的语义理解与能力调用水平，推动智能体从协作走向智能自治。这一演进路径体现了AI Agent互联网从基础连接向高阶功能拓展的技术趋势，也标志着其从封闭走向开放、从割裂走向统一的架构转型。这样的升级不仅加速了AI Agent生态的成熟落地，更为构建可用、可信、可拓展的智能体网络体系奠定了坚实的技术基础。