字節(jié)跳動近期推出了通用AI Agent平臺“扣子空間（Coze Space）”，旨在讓用戶與AI Agent高效協作，完成復雜任務。然而，這一新平臺的實際表現如何？它是否真正滿足了用戶需求？本文將通過親身體驗，深入探討扣子空間的功能優(yōu)劣、MCP協議的創(chuàng)新與局限，以及這一平臺在商業(yè)化和生態(tài)建設方面的潛力與挑戰(zhàn)。

昨天（4月19日），字節(jié)推出通用AI Agent平臺扣子空間（Coze Space），目的讓用戶和AI Agent高效協作，完成各種復雜的任務。

核心能力有三個：任務自動化、專家Agent生態(tài)、以及打通MCP擴展集成；據說，未來還將開放開發(fā)者平臺，支持開發(fā)者將應用發(fā)布至扣子空間。

01.

拿到邀請碼，趕緊試了試。新建兩個任務，一個整理內容，另一個生成一個研究報告。

整理內容上，選擇了探索模式。

上傳4個文件，全是Word文檔，跟它說：幫我把這幾個文件里的內容整理一下。它就開始干活了，這個任務它分成了三個步驟。

第一步，它跟我說，把這幾個文件的內容混在一起整，輸出一個新文件；第二步，它說已經把文件格式轉換好了，把Excel轉成CSV，Word轉成Markdown，再把Markdown轉成TXT。

第三步，它說已經提取關鍵信息，總結出文件核心觀點，現在要梳理下邏輯結構，輸出成一個Markdown格式的文檔就可以了。

整個過程大概花了不到30秒。

說到優(yōu)點，整理內容結構清晰，能清楚看到報告基本框架。比如：概述、特點、市場定位、目標、未來規(guī)劃都非常清晰。

缺點也很明顯，內容不夠詳細、大而全，重要東西根本沒提到。要是我想了解更多，再跟它發(fā)信息，它又重新開始一輪探索，這有點尷尬了。

相比之下，Kimi、Grok或者Qwen整理出來的內容更完整，還能接著提問、優(yōu)化，效率好像更高。這是我對探索模式的感受。

再來說說規(guī)劃模式。

我跟它說：現在要寫一篇關于扣子空間的內容。然后請你幫我規(guī)劃一下，告訴我該從哪些方面入手。它第一步挺讓我滿意，把需求提煉出來，整理成提示詞。

并說：第一步要先收集信息，第二步要規(guī)劃文章邏輯，第三步梳理邏輯，最后一步結構化輸出，這些提示詞我可以改，也可以直接點開始。

執(zhí)行步驟也挺清楚，按照上面的提示詞一步步來；不過整個過程時間比較長，因為規(guī)劃步驟多，大概花了13分鐘。

13分鐘里，我能清楚看到它每一步都在深度思考。我還能看到它是怎么思考的。比如：它會去瀏覽各種網站，像人人都是產品經理、鈦媒體、騰訊新聞等。

不過，搜索范圍和深度比智譜GLM、Kimi的探索版、Grok3要差一些。我提一個問題，它匆匆調取三五個信息源，就結束總結了。

每一輪結束后，它會生成一個Markdown格式的文檔存起來。過程中可以點擊右側直接查看，它還提供代碼模式，直接下載，挺透明。

最終生成完，它會形成一個Markdown文檔，還包含一個.gsx文件。前者我可以直接下載，后者能在網站里打開。

說說它的優(yōu)勢，一，內容很全面，文檔大概有8000字，上下文記憶模型還不錯；二，它能自主規(guī)劃并生成網站，可視化能力也挺強。

劣勢也很明顯，內容深度不夠，抓取信息、生成文本都比較表面，純理論、廢話多，沒加入具體的研究案例。

還有一點，它目前支持多任務同時進行。新建一個任務，返回主頁面再建一個，它依然可以同步運行。這就是我對規(guī)劃模式的整體感受。

一句話總結即：能跑通流程，但還有很大的提升空間。

02.

體驗完之后，我感覺MCP平臺是不是卷錯方向了。

MCP（Model Context Protocol）平臺的核心，是用一個標準化協議，重新定義AI應用和外部系統怎么合作。

以前，各種任務系統之間對接很麻煩。

釘釘審批流程要單獨對接CRM、ERP系統，開發(fā)成本高，更新也很慢；百度千帆AppBuilder以前接入企業(yè)數據庫，得為MySQL、MongoDB分別開發(fā)接口。用了MCP之后，直接調用一個預置的“MCP SQL Server”，就能搞定不同數據庫的對接。

字節(jié)扣子空間接入高德地圖服務，用了MCP協議，本質也是為了縮短開發(fā)和工具調用的時間。

再看看開發(fā)和維護成本方面，MCP是組件資產化和生態(tài)復用，把任務系統開發(fā)，從「手工作坊」升級成「工業(yè)化生產」的過程。

比如，支付功能集成，傳統方式要5個人天，用了MCP可能只要0.5個人天；跨平臺數據同步，傳統方式要8個人天，用了MCP只要1個人天。

開放協作生態(tài)這塊，MCP屬于「人在環(huán)路」機制。

什么意思呢？

任務執(zhí)行到關鍵節(jié)點時，系統會自動觸發(fā)人工確認；比如合同審核，最后你要簽字，這樣一來，既利用了自動化的效率，又能在關鍵時刻控制風險，平衡兩者。

這種機制讓MCP通過協議中立性和工具可插拔性，打破了傳統生態(tài)的割據，讓任務系統從封閉走向開放。

所以，MCP平臺的本質是什么？

表面看，它就是一個任務系統。但深層來看，它是通過協議層的抽象，把任務執(zhí)行從“工具驅動”升級為「意圖驅動」。

什么是意圖驅動？

我要查詢訂單狀態(tài)、獲取天氣信息、處理投訴等，MCP通過智能路由，識別出我的意圖，然后在任務執(zhí)行過程中，根據實際情況，進行調整。

如果某個服務不可用，系統可以自動切換到備用服務。鑒于此，這項革新的核心價值可以歸結為三點：

一，降低依賴 ，系統之間不再緊緊綁在一起，改動起來更輕松；

二，靈活應對：流程不是固定的，能隨時根據需求和資源變化調整；

三，開放共享，打破封閉，讓更多工具和資源可以互通復用。

說白了，這種革新，是讓任務系統，從「死板的執(zhí)行工具」，變成「靈活的智能連接器」，能更好地對接AI能力和實際需求。

03.

再看看現在的MCP平臺，有沒有“重復造輪子”的問題？

目前，傳統網絡接口（比如RESTful API和OpenAPI）已經非常成熟，它們像不同軟件之間的“通信橋梁”，用起來很方便。

現在，MCP要求把現有的接口重新封裝成一個專用的“服務”。這不僅增加了開發(fā)成本，還未能解決核心的交互問題。

舉個例子：

直接調用接口生成數據結構（相當于把數據打包成標準格式）其實更簡單，而MCP的協議層抽象，可能顯得有些“過度設計”。

再看看函數調用機制。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，大家還是更傾向于使用原廠接口。在簡單的查詢場景里，函數調用依然是最高效的。

另外，對開發(fā)者來說，學習MCP的協議語法、工具鏈和調試規(guī)范（比如：服務器發(fā)送事件SSE的傳輸配置）增加了不少復雜度；而傳統的接口調用，只要掌握基本的網絡通信技能就夠了。

更重要的是，在多模態(tài)數據處理（比如：同時處理文字、圖片、聲音等復雜數據）這種場景下，MCP協議的擴展性目前還得打個問號；可以說，協議的復雜度可能已經超出了實際需求。

再說說，標準化與碎片化的悖論。

現在很多大廠都在推出自己的MCP市場，但這些服務互不兼容。阿里云只支持通義千問模型，這就導致了一個問題：可能會形成類似Android的碎片化生態(tài)，和協議初衷背道而馳。

開源社區(qū)的工具（比如魔塔社區(qū)）和企業(yè)級方案之間也有技術斷層，中小開發(fā)者不得不面對「適配多套協議」的困境。

另外，MCP的協議擴展性也存在局限。目前它的權限控制只能到會話級別，往深層次的就不支持了，這對于金融、醫(yī)療行業(yè)有很大制約性。

值得一提的是安全性。MCP的「人在環(huán)路」機制依賴人工干預，但現在很多MCP平臺卻希望實現自動化流程，這其實和技術創(chuàng)新的方向有點背道而馳。

因為在多Agent協作時，規(guī)劃有效性不足，會導致級聯故障，一個小問題引發(fā)一連串的大麻煩，你還修改不了；反之，用戶希望的是：哪個環(huán)節(jié)不滿意，都能參與進去。

至于，商業(yè)化問題就更不用說了。

目前MCP市場的應用主要集中在生活服務類工具上（天氣查詢、地圖導航），但在制造業(yè)領域，像OT系統，這樣的接入案例還很少，而且，復雜工業(yè)協議里的MCP也沒有被突破。

雖然Serverless部署降低了運維負擔，但像阿里云這樣的平臺，計費模式不夠透明，長期使用下來的成本可能比自建API還高。

所以，我個人認為，它的商業(yè)價值，還存在驗證性，未來要推動協議標準化和行業(yè)深度適配。

04.

既然這樣，問題來了，什么樣的MCP平臺具備商業(yè)價值？或者說能被中小企業(yè)用起來？

我沒辦法從宏觀角度回答這個問題，但從具體使用場景出發(fā)，可以談談感受。

假設要用一個MCP平臺來搭建一個高效工作流，比如做PPT或者搞用戶研究，那我更喜歡一種叫「規(guī)劃模式」的方式。

所謂規(guī)劃模式，即把想法告訴系統，通過不斷交互和補充內容，系統能夠記住需求，并逐步幫我規(guī)劃出一個可行性的報告或解決方案。

這種模式是從用戶角度出發(fā)，讓用戶在使用MCP平臺時，感覺像在Notion上完成一項任務一樣自然；雖然Notion本質是個協作筆記管理工具，但從底層邏輯來看，它和MCP平臺的使用體驗其實是相通的。

比如：

我在Notion里輸入一個問題，用斜杠（/）調用各種工具，基于問題的內容選擇合適的工具，最終完成整個工作流；如果把這種體驗搬到MCP平臺上，其實是輸入問題后，通過調用不同的AI模型或工具，一步步完成任務。

從這個角度反推，開發(fā)者要做這幾件重要的事：

一，建立通用任務框架；開發(fā)者要先設計一個通用任務框架，可以適用于多種場景；

二，支持靈活交互；在用戶使用過程中，最好能支持暫?；蛘{整任務流程，這樣才能為未來的自動化打下基礎。

三，提升任務的準確性；只有當任務的每個環(huán)節(jié)都能被精準規(guī)劃和執(zhí)行時，才有可能實現真正的自動化。換句話說，中間過程不用人工干預，則很難更聰明。

從企業(yè)角度看也是一樣。假設我在釘釘、飛書的生態(tài)中想用一個MCP平臺，我會怎么用呢？

舉個例子：

我是一名銷售，定期拜訪客戶并形成資料，最后匯報給老板。整個過程可能會是這樣的：

首先是信息沉淀。拜訪完客戶后，把信息整理出來，這一步涉及AI輔助撰寫內容；撰寫完成后，把內容整理成一份可視化報告，這一步要MCP平臺調用可視化工具，最后，我要把這份報告發(fā)到領導的郵箱里，調用郵箱工具。

所以，整個流程用MCP串聯起來是：調用寫作工具、調用可視化工具、調用外部郵箱、定時發(fā)送給工具進行分發(fā)。

從這個角度看，MCP平臺的作用是通過協議或API把這些工具串聯起來，形成一個完整的工作流。

因此，一個好的MCP平臺應該能讓用戶像在Notion上完成任務一樣輕松，同時為開發(fā)者提供足夠的擴展性和靈活性。

再對比字節(jié)的扣子平臺，它扣的緊用戶需求嗎？我覺得第一步做對了，但任務過程的干預還不夠靈活，至于生態(tài)的補齊，這要時間。

以上，是我的看法。