OpenAI 和 Anthropic 居然合作了?聊聊 Agentic AI 基金会背后的野心

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作者：微信文章
这两天，OpenAI 和 Anthropic 居然坐到了一起，联合 Block 成立了 Agentic AI 基金会（AAIF），把各自的核心开源项目捐给了 Linux Foundation。

看到这个消息，我第一反应是——这背后的野心不小。想想当年的 CNCF 就明白了。
Agentic AI 基金会想干什么

熟悉云原生的朋友应该记得，Kubernetes 刚出来那会儿，容器编排领域也是一片混战。Docker Swarm、Mesos、Kubernetes 三足鼎立，谁也不服谁，而 Kubernetes 还是其中上手最难的。后来 Google 把 Kubernetes 捐给了 Linux Foundation 下面的 CNCF，才逐渐统一了市场。

AAIF 的野心很可能就是成为 AI Agent 领域的 CNCF。

看看白金会员名单就知道了——除了三个联合创始人，AWS、Google、Microsoft、Bloomberg、Cloudflare 全都在列。黄金会员里还有 IBM、Oracle、Salesforce、Docker、JetBrains 这些大厂。大家都想参与，但又都不想让某一家独大。

这个逻辑其实不难理解。AI Agent 正在从实验走向生产，谁来定标准，谁就有话语权。与其让市场碎片化、各搞各的，不如联手把标准定下来。开源是手段，标准才是目的。
三个创始项目

AAIF 成立时，三家公司各自捐了一个项目。
MCP：连接 AI 和工具的“USB 接口”

MCP 是 Anthropic 一年前开源的项目，全称 Model Context Protocol。简单说，它定义了一套标准协议，让 AI 模型能连接外部工具和数据源。你可以把它理解成 AI 世界的 USB 接口——有了统一标准，各种设备才能即插即用。

一年时间，MCP 的增长速度确实吓人。现在已经有超过 10000 个公开的 MCP 服务器，ChatGPT、Cursor、Microsoft Copilot、Gemini、VS Code 这些主流产品全都支持了。Python 和 TypeScript SDK 每月下载量超过 9700 万次。


MCP 一年的重要里程碑
我自己在使用各种 AI 编程和 Agent 产品时也都连接了很多 MCP 服务器，体验确实比以前写一堆适配代码方便地多了。以前要让 Claude 连数据库，得自己写工具函数、处理各种边界情况。现在找个现成的 MCP 服务器，配置一下就能用。

不过 MCP 虽然已经是一个公认的行业标准，它的上下文占用、工具混乱以及大量工具导致的 Agent 性能下降等各种问题最近也都爆了出来。Anthropic 主推的 Skills 有取而代之的趋势。Anthropic 只把快要过气的 MCP 捐给了 Linux Foundation，至于是慷慨捐赠还是顺势甩包袱，就见仁见智了。
goose：本地优先的 Agent 框架

goose 是 Block 在 2025 年初发布的开源 AI Agent 框架。特点是“本地优先”，可以在你自己的机器上运行，基于 MCP 做标准化集成。

一家金融科技公司为什么要做 AI Agent 框架？Block 开源负责人的说法是他们选择站在开放这边。但更实际的原因可能是，Block 内部已经有大量工程师在用 goose 做开发、数据分析和文档工作。开源出来能让社区帮着一起改进，最终受益的还是自己。
AGENTS.md：AI 编程标准文件

AGENTS.md 是 OpenAI 在 2025 年 8 月发布的，目的是统一 AI 编程的指导标准。说它是“标准”可能都抬举了，本质上就是一个 Markdown 文件。

它解决的问题很简单：AI 编程助手在不同项目里工作时，怎么知道这个项目的规范？代码风格、构建步骤、测试要求这些，以前每次都要手动告诉它，现在只要在项目根目录放一个 AGENTS.md 文件，AI 自己会去读。

这个方案被采用得很快，超过 60000 个开源项目已经在用。Cursor、Devin、GitHub Copilot、Gemini CLI、VS Code 这些主流工具都支持了。
背后的商业逻辑

说白了，这事儿的核心就是——标准化能让市场做大，大家都能多赚钱。

对云厂商来说，Agent 跑在哪里？跑在云上。工具调用消耗什么？消耗算力和存储。如果 Agent 市场碎片化，开发者都在观望，市场起不来，云服务也卖不出去。统一标准后，开发者敢大规模投入，AWS、Google、Microsoft 才能规模化卖服务。

对 AI 公司来说，各有各的小算盘。Anthropic 把 MCP 捐出去，表面上是慷慨，实际上可能是趁 Skills 还没完全取代它之前，把包袱甩给基金会，换来“开放标准制定者”的影响力。OpenAI 的 AGENTS.md 更妙，一个 Markdown 文件几乎零维护成本，却能影响所有 Agent 的开发方式。Block 的 goose 则是内部工具外部化，开源后社区帮着改进，最终受益的还是自己。

如果不统一标准，每家都搞自己的协议，碎片化成本最终所有人都要承担。大家联手做标准，市场做大了，都能分一杯羹。
对我们意味着什么

Agentic AI 基金会的野心，是成为 AI Agent 时代的基础设施标准制定者。这个野心足够大，大到让竞争对手愿意暂时放下争斗，一起把蛋糕做大。一个开放、中立、持续演进的标准，对所有参与者都更有利。

短期来看，对开发者好处很明显。统一接口，统一框架，少写适配代码，Agent 开发的工作量可以减轻很多。并且有了 AGENTS.md 让不同的 AI 编程助手在同一个项目里有一致的行为规范，Agent 行为更可预测。goose 这样的框架提供了现成的 Agent 运行环境，部署起来也更简单。

长期来看，AAIF 能不能复现 CNCF 的辉煌还是个问号。最终能不能成功，还要看接下来几年的发展。但至少从现在来看，这是一个好的开始。

如果你也在做 AI Agent 相关的开发，建议现在就开始关注这几个项目。

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好了，今天就聊到这儿。如果你也在探索 AI 工具和云原生技术，欢迎关注 Feisky 公众号，我会定期分享实践中的发现和踩坑经验。