商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）代理的應用日益普及，業界對其互操作性與標準化的需求也逐漸浮現。為解決這項挑戰，Model Context Protocol (MCP) 和 Agent Skills 兩項關鍵規範正式加入 Agentic AI Foundation (AAIF) 基金會，象徵 AI 代理生態系朝開放標準邁出重要一步。
開放標準推進互操作性
MCP 是一種讓大型語言模型（LLM）能可靠地與外部工具和系統互動的開放協議。而 Agent Skills 則是一種描述 AI 代理如何執行特定任務的程序性指令集，能夠將領域專業知識模組化。兩者納入 AAIF 基金會，目標是提供一個中立的平台，讓包括 Google、Anthropic 和 OpenAI 在內的業界各方能共同協作，避免廠商鎖定，確保 AI 代理在不同開發環境與平台間具備可攜性。Google Open Source Programs Office 的達里爾·杜查爾梅（Daryl Ducharme）與 Google Cloud 的 Kurtis Van Gent 等核心維護者，正積極推動這些規範的演進。
Kurtis Van Gent 指出，建構符合生產環境需求的 AI 代理，除了強大的推理模型外，還需要可靠的外部系統和資料連接，以及執行工具的程序性領域知識。他表示，MCP 將工具商品化，而 Agent Skills 則透過漸進式揭露來解決工具和上下文資訊過度膨脹的問題，僅在任務需要時才載入完整的指令和腳本。他強調，這使得複雜的資料庫任務能更快速、可靠地完成。
應用擴展與潛在風險
AI 代理的應用已深入多個領域。例如，AWS 透過 AI 代理簡化資料庫遷移流程，其 AWS DMS Schema Conversion (DMS SC) 服務運用 AI 代理支援離線模式評估與轉換資料庫架構，大幅縮短遷移時程並降低閒置成本。此外，穩定幣發行商 Tether 也推出 BotPsy AI 代理，這是一個僅 8 億參數的小型模型，卻能在手機等個人裝置上本地執行多步驟任務，表現超越規模達其 2.5 倍的模型。Tether 執行長 Paolo Ardoino 強調，本地運行 AI 有助於減少將個人資訊傳送至中心化供應商的需求，賦予使用者更大的控制權。
然而，AI 代理的快速發展也帶來新的資安與商業風險。資安公司 GitGuardian 發現，惡意 AI 代理如 AntiFox（ARTEX 的分支）已開始鎖定 AWS 環境的憑證，透過自動化手段竊取敏感資料。研究顯示，這些惡意代理能在數十秒內開始搜尋機密資訊，並在約 30 分鐘內發送數百個 API 請求，大幅降低攻擊門檻。傅爾曼大學電腦科學助理教授 Saugat Pandey 也警告，AI 代理的高度自主性及「prompt injection」（提示詞注入）等惡意編程技術，可能導致代理執行預期之外的任務。在商業方面，麥肯錫公司（McKinsey）資深合夥人維克·索霍尼（Vik Sohoni）警告，銀行業在 AI 代理代幣上的開支可能高達勞動成本的 20%，且由於代理的連續互動特性，傳統的成本控制變得較不有效，恐影響銀行自動化帶來的利潤。與此同時，字節跳動（ByteDance）也傳出正積極開發自家的 AI 代理，顯示業界對這項技術的高度關注。
