Agent時代，大廠們「拆墻」又「筑墻」

第一批碰壁者已經出現了。

來源 |降噪

作者 |劉詩雨

向來以「克制」著稱的微信，終究是向外部Agent低了頭。

此前，用戶翹首以盼騰訊版「龍蝦」QClaw與WorkBuddy，重要原因之一便是只有它們可以通過微信調用。

怎料微信選擇親自「拆墻」，推出「ClawBot」插件，接納包括OpenClaw在內的一眾外部Agent。

一夜之間，技術平權了。

不過，微信目前向外部Agent開放的僅是消息通道，并未像飛書、釘釘等企業協作平臺一樣開放各種內部能力——

即便是騰訊版「龍蝦」也無法接觸微信聊天記錄、公眾號內容等核心數據。

看來「權限與操作」的能力，只能盼望微信正在研發的內部Agent來實現了。

放到更大視角來看，Agent時代，大廠這樣「拆墻」又「建墻」正在成為常態，而第一批碰壁者已經出現了。

01

Agent撞上「權限之墻」

最近，AI創業圈有個論調：「MCP已死，CLI稱王�！�

原因是釘釘、飛書、企業微信等互聯網大廠們紛紛選擇開源了自家的CLI（命令行），而非MCP（模型上下文協議）。

MCP與CLI方案對比 圖源：COBUS GREYLING & AI

簡單說，CLI和MCP都是Agent與外部系統的「管道」。

不同于人類靠GUI（圖形用戶界面）與應用打交道，Agent可以通過「屏幕識別」和「模擬點擊」等方式來完成任務。

但這種方式低效且極易被系統識別為「非真人操作」而禁止使用——這正是豆包手機助手遭遇的困境。

更講武德的方式是走API(應用程序接口)，跳過繁瑣的圖形渲染，直接與應用后臺對話一一

這就需要應用供應商授權，而各家API接口協議不一樣，為了讓這種調用不各自為戰，Anthropic推出MCP(Model ContextProtocol)，是當前AI領域公認的統一接入標準，常被比作AI界的「type-C接口」。

換句話說：API 是業務能力，MCP 是 AI 接入業務能力的標準化插座。

而CLI算是「前朝遺老」，早期計算機交互的主要方式，用文字指令操作軟件，因為其結構化、無冗余的特性，正在成為PC端Agent最順手的操作方式。

但無論是MCP、CLI，還是API，它們都只是調用方式——是工具層的問題，能否真正實現，還要取決于雙方的意愿。

開放決定著「龍蝦」等Agent的技能上限。

目前來看，用戶并非每次指使「龍蝦」干活時都能找到解決方法——

比如說「點外賣」「打車」這類基礎需求，在阿里的AI應用「千問」、美團的AI應用「小美」中可以輕易完成，「龍蝦」卻苦于權限問題只能干瞪眼。

千問和小美的辦事技能

而且「龍蝦」與「龍蝦」之間也有能力差異：

阿里的B端AI應用 「悟空」將淘寶、天貓、1688、支付寶等阿里生態的B端能力統一封裝為可被AI直接調用的Skill和技能包；

字節的ArkClaw深度集成飛書辦公套件，還能調用抖音、今日頭條的獨家插件，飛書也是OpenClaw官方默認的即時通訊（IM）應用；

騰訊專注于打造「龍蝦天團」和上線「龍蝦池」SkillHub，暫未發現其Agent擁有獨家Skill。

在大洋彼岸，國外的AI御三家雖未跟風推出「龍蝦」產品，但也在逐步將「辦事」的能力集成到已有的產品中：

在OpenAI撤回直接購物功能的同時，Gemini正嘗試幫用戶訂餐、買菜和打車（目前僅限于Pixel或三星手機的Gemini應用中），而Claude干脆像OpenClaw一樣可以自動操控用戶的電腦執行任務。

三星在新機發布會上演示的谷歌 Gemini 任務自動化功能

很明顯，現階段Agent的能力上限，不僅與所用的大模型有關，還取決于Agent的權限邊界。

面對Agent「敲門」，各家應用廠商們也是各懷心思。

比如相同的搜索業務，百度大門敞開歡迎外部AI工具調用——

在OpenClaw的官方技能商店 ClawHub上，百度搜索Skill下載量超4.5萬次；

谷歌卻早早地刪除 num=100參數，使得AI工具一次只能抓取前10個結果。

那么問題來了，面對外部Agent，為什么有人「拆墻」，有人「筑墻」？

02

墻的本質是商業模式之爭

起初，Agent代理商們信奉著「用戶授權，即可操作」的原則，試圖造出「AI大一統入口」。

不過，現實很快給出了答案：

墻，不是技術問題，而是利益問題。

在國內，家喻戶曉的沖突便是豆包手機助手與騰訊、阿里系應用之間的紛爭。前者與手機廠商合作，獲得硬件層面系統級的調度與操作應用的權限。

結果上線幾天便被騰訊、阿里系應用封殺，銀行APP也彈出了風險提示。

在國外，典型案例便是亞馬遜起訴AI搜索公司Perplexity——

前者指控后者的AI瀏覽器Comet偽裝成谷歌用戶訪問網站并完成購物流程，認為這是「欺詐」「違反使用條款」「危害用戶的數據安全」。

表面上看，豆包被封是風控問題，Perplexity被告是合規問題，但本質指向同一個問題：

當Agent替用戶完成操作時，平臺的價值鏈被截斷了。

Agent每替用戶完成一次操作，平臺就少了一次廣告曝光、一次數據采集、一次用戶觸達。

Perplexity在反擊文章里指出：

AI只是用戶的工具，企業無權干涉用戶如何使用自己的賬號；

亞馬遜的真正意圖是把用戶數據牢牢握在手中，賣出更多廣告，是「霸凌者」。

Perplexity在博客更新《霸凌不是創新》，稱亞馬遜為「霸凌者」

2026年3月，美國地方法院裁定支持亞馬遜，后Perplexity提起上訴，請求撤銷或暫停執行禁令，目前上訴法院暫時中止了該禁令。

這意味，在法律層面，Agent想要操作應用，尚未規定必須獲得用戶以及應用開發者的雙重授權。

目前，蘋果、小米、三星等硬件廠商在做Agent時都采用了「雙重授權」這一策略，通過系統級接口封裝和標準化協議，讓智能體在規范、可控的路徑下操作應用。

而軟件大廠們即是應用供應商，又是Agent代理商，是否為外部Agent「筑墻」取決于它的「命門」在哪兒。

比如同樣是電商平臺，亞馬遜和Shopify對待外部Agent的態度截然相反。

亞馬遜不惜與Agent代理商打官司，Shopify則與Google、Walmart推出通用商業協議（UCP），主動給外部Agent開放標準化接口。

因為亞馬遜是平臺，賣流量；

Shopify是服務商，賣交易。

前者主要的盈利來源于廣告，依賴用戶在平臺上的每一次點擊與停留；

而后者主要依靠促成交易抽傭，從商家GMV增長中實現增收。

對比中美兩國，大廠「筑墻」固然是商業本能，但墻的「高度」取決于生態結構。

美國平臺多為垂直分工、各守一方；

中國的移動互聯網生態則由多個超級APP主導，大廠通過橫向擴張、縱向整合，把社交、支付、內容、電商、本地生活等多項功能放進同一體系。

在這種結構下，超級應用的「命門」不再是單一業務，而是整套用戶關系與數據。

外部Agent一旦介入，沖擊的不只是廣告流量或一次交易，可能改變整個生態內部的邏輯。

這也使得國內大廠對外部Agent的防御更為系統性。

此前就有某知名日用消費品集團的消費者體驗負責人表示：

他們在海外已經看到一個品牌Agent可以實現跨平臺服務的案例，這是因為很多國外用戶習慣購物前先上Google搜索；

但中國市場，線上購物場景分散、用戶的消費習慣是直接到各電商平臺站內搜索，電商平臺也更注重把控站內流量，所以很難出現一個品牌Agent跨平臺服務用戶。

站在品牌角度，該負責人認為，通過一個個品牌知識庫接入平臺Skill，是更現實的實現方式。

03

Agent的諸侯割據

在科幻電影里，賈維斯可以連接任意終端，操控斯塔克住宅的每一臺設備，還能調度鋼鐵戰甲內部系統。

但在現實的商業版圖中，這種跨平臺、跨終端的Agent「大一統」的幻想正在讓位于「諸侯割據」的現實。

可以判斷，在未來的很長一段時間內，中國很難出現代表「個人操作系統」的通用Agent，倒是平臺內部的「統一入口」會加速成熟。

從國內大廠的近期布局來看，這種趨勢日漸清晰。

阿里發力C端的千問錨定「AI辦事」，在集成購物、外賣、訂票等能力之后，又與自家的高德合作，提供AI「打車」服務；

發力B端的「悟空」，用AI將自家的釘釘重做了一遍，并將阿里的to B能力統一放進去。

字節的豆包仍是中國第一大AI原生應用、也是字節C端規模最大的Agent。

豆包與抖音、剪映、今日頭條等字節系應用深度打通，目前還在內測購物功能。

而吃到這波「龍蝦」很大一部分流量的飛書，也推出了AI助手aily，加速B端AI商業化。

飛書AI助手aily

騰訊則押注「龍蝦」全家桶，連「元寶派」里也可以創建龍蝦bot。

在「龍蝦賽馬」的同時，騰訊內部正在開發的專屬于微信場景的AI Agent，應該具有更大的想象力。

微信早已打通社交、內容和支付三大場景，又通過小程序和視頻號發力電商，產品月活超過11億。

在此基礎上，微信Agent計劃調用平臺內數百萬個小程序，讓用戶在聊天框內就能絲滑完成網約車、外賣、酒店預訂、生活繳費等全場景服務。

這意味著，微信或將能成為AI時代最高頻的超級入口。

百度已不再執著于在應用端爭奪AI入口，而是側重于通過AI解決方案和大模型平臺調用，對外輸出AI能力。

在「龍蝦潮」中，百度不僅端出全家桶，還將核心的百度搜索打造成OpenClaw官方技能商店上全球下載量最大的搜索Skill。

百度龍蝦全家桶

這一路徑選擇同樣基于現實：

在這個字節、阿里與騰訊的年利潤動輒以千億計、AI資本開支同樣以千億計算的時代，百度不足200億元的利潤規模、十年千億元AI投入的處境，已經被徹底擠出頭部陣營。

落到AI應用層，打造一款好用的通用AI助手需要在應用場景、用戶體驗、投入資源上無短板，但文心一言基本都不占優勢。

所以外界會看到，百度正收攏此前分散的入口——

將文心助手深度集成于百度App，并加強百度文庫、網盤的資源投入；

在B端則通過Token調用收費實現AI商業化。

這種戰略選擇有其合理性：

當AI 迅速從「回答問題」走向「完成交易」，百度天然站在鏈路更靠后的位置。

此時百度App可利用AI助手直接輸出整合后的答案，自然嵌入符合篩選條件的商業服務——

如用戶搜機票后，可在搜索結果頁完成機票的比價、預訂、支付全流程。

而百度此前的全棧AI投入亦可以在新到來的Token商業模式中發揮作用，因為自研芯片、框架與模型性能的配合度，將實際影響到每一個Token的價值高低。

在這些AI大廠之外，硬件廠商們也正在試圖通過系統級AI Agent，重新定義AI時代的交互入口。

相比軟件大廠之間的劍拔弩張，掌握底層的硬件廠商們可能會有更多的跨應用、跨終端「辦事」的優勢。

近日就有市場傳聞稱，豆包二代AI手機暫定今年第二季度上新，目前TOP5手機廠商有兩家在與豆包方面洽談。

至于更進一步的Agent to Agent協作——

即賈維斯式的Agent，主流大廠短期內不會放開這個口子，但注定會產生裂縫。

16世紀中葉，英國的一位剪絨工人發明了能夠「代替手工」的起毛機，效率高到讓同行恐慌。

很快，英國國王就頒布了「起毛機禁令」。

不過，隨著第一次工業革命的到來，新機器如潮水般涌入紡織業，「起毛機禁令」也漸漸成了一紙空文。

「墻」，或許只能延緩沖擊到來的時間，卻無法阻止那個遲早會來的世界。

· END ·

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