原標題：字節扣子空間：AI任務協作新平臺，能否緊扣用戶需求？

　　近日，字節跳動推出了一款名為扣子空間（Coze Space）的通用AI Agent平臺，旨在提升用戶與AI Agent之間的協作效率，助力用戶高效完成各類復雜任務。

　　該平臺的核心能力涵蓋任務自動化、專家Agent生態及MCP擴展集成。據透露，未來扣子空間還將開放開發者平臺，支持開發者將應用發布至該平臺，進一步豐富其功能與生態。

　　在體驗扣子空間的過程中，筆者獲得了邀請碼并進行了初步嘗試。筆者分別設置了兩個任務：一個是內容整理，另一個是研究報告生成。在內容整理任務中，筆者選擇了探索模式，并上傳了四個Word文檔。隨后，筆者告知扣子空間將這幾個文件的內容進行整理。扣子空間迅速響應，并將任務分解為三個步驟。

　　首先，它將幾個文件的內容混合整理成一個新文件；接著，進行了文件格式轉換，將Excel轉為CSV，Word轉為Markdown，再將Markdown轉為TXT；最后，提取了關鍵信息，總結出文件的核心觀點，并梳理邏輯結構，輸出成一個Markdown格式的文檔。整個過程耗時不到30秒，整理出的內容結構清晰，能夠清晰地看到報告的基本框架。

　　然而，內容整理也存在不足之處。整理出的內容不夠詳細，重要信息有所遺漏。當筆者希望了解更多信息并再次向扣子空間發送信息時，它重新開始了一輪探索，這在一定程度上影響了用戶體驗。相比之下，Kimi、Grok或Qwen在內容整理方面表現更為完整，且能夠繼續提問、優化，效率似乎更高。

　　在規劃模式方面，筆者要求扣子空間為一篇關于扣子空間的內容進行規劃，并告知應從哪些方面入手。扣子空間首先提煉了需求，整理成提示詞，并告知筆者第一步是收集信息，第二步規劃文章邏輯，第三步梳理邏輯，最后一步結構化輸出。筆者可以根據提示詞進行修改或直接開始執行。執行步驟清晰明了，但整個過程耗時較長，約13分鐘。

　　在這13分鐘里，筆者能夠清晰地看到扣子空間在深度思考。例如，它會瀏覽各種網站，如人人都是產品經理、鈦媒體、騰訊新聞等。然而，與智譜GLM、Kimi的探索版、Grok3相比，扣子空間的搜索范圍和深度略顯不足。在提出問題后，它匆匆調取了幾個信息源就結束了總結。

　　每輪任務結束后，扣子空間會生成一個Markdown格式的文檔進行存儲，并提供代碼模式供筆者直接下載，透明度較高。最終生成的文檔還包含一個.gsx文件，前者可直接下載，后者可在網站內打開。扣子空間的優勢在于內容全面，文檔字數多達8000字，上下文記憶模型表現良好；同時，它能夠自主規劃并生成網站，可視化能力較強。

　　然而，劣勢同樣明顯。內容深度不夠，抓取信息、生成文本較為表面，純理論、廢話較多，缺乏具體的研究案例。扣子空間目前支持多任務同時進行。筆者新建一個任務后返回主頁面再建一個任務，它依然能夠同步運行。

　　在體驗扣子空間后，筆者對MCP平臺的發展方向產生了思考。MCP平臺的核心在于通過標準化協議重新定義AI應用與外部系統的合作方式。以往，各種任務系統之間的對接十分繁瑣。例如，釘釘審批流程需要單獨對接CRM、ERP系統，開發成本高且更新緩慢；百度千帆AppBuilder在接入企業數據庫時，需要為MySQL、MongoDB分別開發接口。而使用MCP后，只需調用一個預置的“MCP SQL Server”即可實現不同數據庫的對接。

　　字節的扣子空間接入高德地圖服務時使用了MCP協議，旨在縮短開發和工具調用的時間。在開發和維護成本方面，MCP通過組件資產化和生態復用將任務系統開發從“手工作坊”升級為“工業化生產”。例如，支付功能集成使用傳統方式需要5個人天，而使用MCP可能只需0.5個人天；跨平臺數據同步使用傳統方式需要8個人天，而使用MCP只需1個人天。

　　在開放協作生態方面，MCP采用“人在環路”機制。即在任務執行到關鍵節點時，系統會自動觸發人工確認。例如合同審核，最終需要簽字確認。這種方式既利用了自動化的效率，又能在關鍵時刻控制風險，實現兩者的平衡。這種機制使得MCP通過協議中立性和工具可插拔性打破了傳統生態的割據，讓任務系統從封閉走向開放。

　　然而，當前的MCP平臺是否存在“重復造輪子”的問題呢？傳統網絡接口如RESTful API和OpenAPI已經非常成熟，它們作為不同軟件之間的“通信橋梁”使用便捷。而MCP要求將現有接口重新封裝成一個專用的“服務”，這不僅增加了開發成本，還可能未能解決核心的交互問題。例如，直接調用接口生成數據結構更為簡單，而MCP的協議層抽象可能顯得有些“過度設計”。

　　在函數調用機制方面，MCP實現了不同模型之間的統一調用，但在一些高頻輕量的任務中，大家更傾向于使用原廠接口。在簡單的查詢場景中，函數調用依然是最高效的。對開發者而言，學習MCP的協議語法、工具鏈和調試規范增加了復雜度；而傳統的接口調用只需掌握基本的網絡通信技能即可。

　　更重要的是，在多模態數據處理場景下，MCP協議的擴展性目前還存在疑問。協議的復雜度可能已經超出了實際需求。同時，標準化與碎片化的悖論也值得關注。目前各大廠推出的MCP市場服務互不兼容，這可能導致類似Android的碎片化生態，與協議初衷背道而馳。開源社區工具與企業級方案之間存在技術斷層，中小開發者不得不面對適配多套協議的困境。

　　MCP協議的擴展性也存在局限。目前其權限控制只能到會話級別，對于金融、醫療行業有較大制約性。在安全性方面，MCP的“人在環路”機制依賴人工干預，而部分MCP平臺卻希望實現自動化流程，這與技術創新方向有所背離。因為多Agent協作時規劃有效性不足可能導致級聯故障，用戶希望能夠在不滿意時參與進去進行修改。

　　從商業化角度來看，目前MCP市場的應用主要集中在生活服務類工具上，如天氣查詢、地圖導航等。而在制造業領域，如OT系統的接入案例較少，且復雜工業協議中的MCP尚未被突破。雖然Serverless部署降低了運維負擔，但部分平臺的計費模式不夠透明，長期使用成本可能高于自建API。

　　那么，什么樣的MCP平臺具備商業價值且能被中小企業采用呢？筆者無法從宏觀角度給出答案，但從具體使用場景出發可以分享一些感受。假設要用一個MCP平臺搭建高效工作流，如制作PPT或進行用戶研究，筆者更傾向于采用“規劃模式”。即把想法告知系統，通過不斷交互和補充內容，系統能夠記住需求并逐步規劃出一個可行的報告或解決方案。

　　這種模式從用戶角度出發，讓用戶在使用MCP平臺時像在Notion上完成任務一樣自然。例如，在Notion中輸入一個問題，用斜杠調用各種工具，基于問題內容選擇合適的工具完成整個工作流。如果將這種體驗搬到MCP平臺上，即輸入問題后調用不同的AI模型或工具一步步完成任務。

　　因此，開發者需要建立通用任務框架，支持靈活交互，并提升任務的準確性。從企業角度看，假設在釘釘、飛書生態中想使用一個MCP平臺，可以將其用于串聯各個工具形成完整工作流。例如，銷售人員在拜訪客戶后整理信息，使用AI輔助撰寫內容，再調用可視化工具整理成報告，最后調用郵箱工具發送給領導。

　　從這個角度看，MCP平臺的作用是通過協議或API將工具串聯起來形成工作流。因此，一個好的MCP平臺應讓用戶像在Notion上完成任務一樣輕松，同時為開發者提供足夠的擴展性和靈活性。對比字節的扣子空間，它在滿足用戶需求方面邁出了第一步，但在任務過程中的干預靈活性和生態補齊方面還需時間。