一、大白话解释 mcp 和 A2A
• MCP（Agent内部通讯协议）：
好比一个Agent（智能体）自己体内的“飞书”。
负责串联内部的地图、浏览器等各类工具，让它们之间能高效协作。
• A2A（Agent间通讯协议）：
当不同Agent需要跨个体协作时（比如你的秘书Agent要对接购物Agent）
就需要类似“企业微信”的通讯协议，这就是A2A——它解决的是Agent之间的“跨组织”沟通问题。
专业视角补充：
单个Agent需集成地图、搜索、计算器等多元服务，这些服务通过MCP协议实现内部数据流转与功能协同。
而随着Agent生态扩张（如用户拥有分工不同的秘书Agent、理财Agent、购物Agent等）
它们之间的跨个体协作需求催生了A2A协议，类似于企业间通过标准化接口实现系统对接。
二、Agent未达爆发节点的核心瓶颈：
一句话：Token成本天花板。
当前Agent落地面临的核心障碍是单次任务的经济可行性问题：
• 成本痛点：以GPT-4为例，复杂任务单次调用成本可能高达数美元（极端场景可达10美金以上）。
这意味着只有少数高价值场景（如企业级财务分析、医疗诊断）能覆盖成本，而C端用户难以接受为日常对话或简单服务支付高价。
• 破局条件：
要么模型效率提升使Token消耗降低50%-90%，
要么Token单价随技术迭代或市场竞争大幅下降（当前趋势是持续降价，但尚未达到C端可接受阈值）。
在此之前，C端大规模应用难以落地。
三、不同玩家的入局门槛：
• 小团队/个人开发者：初期高成本导致试错空间有限，难以支撑持续迭代；
• 融资企业：可通过资本补贴低价获客，短期内可能引发“价格战清场”，本质是现金流竞争而非技术竞争。
技术门槛动态变化：生态完善（如开源框架、低代码工具）正逐步降低开发门槛，但现阶段仍高于普通AI应用，更适合具备资源储备的团队布局。
为何不直接投入Agent开发？
2024年起，Agent赛道已从“潜共识”变为“明牌”，早期竞争聚焦于成本控制与规模扩张，而中小团队缺乏资本护城河，难以在烧钱大战中存活。
战略选择：从AGI视角看Agent生态机会。
核心逻辑转向： 跳出单一Agent开发，从AGI生态构建视角寻找切入点。
四、可以等待什么时机？
周边机会的三大方向：
1. 轻量化工具层：
◦ 开发“Agent模版库”（提供行业通用工作流模板）；
◦ 搭建“Agent导航平台”（聚合分类Agent应用，类似早期的App Store）；
◦ 整理“精选案例库”（降低企业/个人的使用门槛）。
2）垂直场景串联：
针对细分领域（如法律文书处理、跨境电商运营）；
通过A2A协议串联现有Agent能力，形成“套壳式解决方案”，聚焦流程自动化而非底层开发。
3）长期布局：垂直Agent生态
待生态成熟（成本可控、协议标准化）后，针对特定行业（如教育辅导、供应链管理）设计“固定流程Agent”。
通过模块化组合满足深度需求，避免重复造轮子。
我会等生态完善了，后面各种Agent要是起来，包一层，串一个固定流程来满足一个垂直场景，然后做“垂直Agent”。
