AAIF 一年扩至10个项目：OpenAI、Anthropic、Google 接口仍未统一
在圣何塞举行的 AGNTCon + MCPCon North America 2026 上，Agentic AI Foundation（AAIF）新增了四个项目，使其在成立第一年内从三个创始项目发展到十个项目。这场于 10 月 22 日至 23 日举行的活动紧随同一场地举办的 PyTorch Conference 之后
10月22日至23日，AGNTCon + MCPCon North America 2026 在圣何塞举行，同一场地此前刚办完 PyTorch Conference。Agentic AI Foundation（AAIF）在这场活动上新增四个项目，成立第一年就从三个创始项目扩展到了十个。会议议程的重心也变了，协议新功能不再是主角，安全和身份成了讨论焦点。
AAIF 执行董事 Mazin Gilbert 在开幕演讲中公布了项目动态，同时宣布三个新的治理委员会。四个新项目分别是：Alibaba 贡献的 OpenSandbox，用于安全运行智能体；OpenAI 贡献的 Open Responses，是一项让 LLM 接口实现互操作性的开放规范；
Anthropic 加入的 Agent Skills；以及 Hugging Face 带来的 OpenEnv，这是一个训练和评估智能体的强化学习环境框架。基金会首席技术官 Manik Surtani 在公告中这样概括这一里程碑：“一年前，AAIF 携三个项目成立，并押注智能体 AI 需要一个中立的家园才能蓬勃发展。如今，我们托管着十个项目。”
Surtani 在题为“谁来保持它的开放性？”的演讲中提出，光有许可证并不能保证基础设施保持开放。他拿 Android 和 Kubernetes 作对比：前者始终由一家公司控制，后者被 Google 交给了中立基金会。眼下尚未解决的开放性问题，集中在身份、证明、审计和支付几个方面。
外部媒体的反应相对冷静。The New Stack 提到，Open Responses 已获得 AWS Bedrock、Databricks、Ollama、Nvidia 和 vLLM 支持，可 Anthropic 仍在定义自己的 Messages API，Google 也有自己的 Interactions API。The Register 的报道标题是“供应商关联的 AI 智能体技术被友好且资金充足的基金会接纳”，文章结尾警告：“这种对 AI 智能体充满热情——或者说轻信——的接受速度，对某些行业而言可能有些过快。”
成立仅 11 周的 Tokenomics Foundation，其执行董事 J.R. Storment 在现场告诉观众，别再数 Token 了。按任务算成本比按 Token 算成本更合适，按结果算成本又更进一步，但真正该衡量的是业务价值。
Anthropic 的 MCP 联合创建者 David Soria Parra 认为，现在模型能力已经很强，更需要的是连接能力，而不是帮它们聚焦任务。7月28日的规范加入了无状态服务器，一些开发者担心 MCP 会因此变成又一个普通 API，而部分平台已有约 70% 的流量走这种模式。Soria Parra 宣布 Claude Code 支持 MCP Tasks，工具调用可以持续数分钟、数小时乃至数天，不再局限于数秒。Anthropic 还把 Agent Skills 标准捐给了基金会。该项目的路线图列出五个优先领域，涉及智能体消息、通过 MCP 使用 Skills、身份以及 HTTP 原生传输等方向。
OpenAI 的 Thomas Sarlandie 分享了 ChatGPT 插件目录中 MCP 服务器的生产使用情况。工具数量其实没有上限，但 Schema 过大会被裁剪，参数描述最先被删掉。已发布的服务器里，约四分之三的工具 Schema 小于 1KB；最大的单个工具 Schema 约 260KB，单个服务器能达到 1.4MB。所有没给每个工具加注解的服务器提交，OpenAI 都会拒绝；有了这些注解，ChatGPT 能快速处理只读调用，并在执行破坏性操作前请求确认。只有 56% 的插件用上了服务器指令，Sarlandie 说，这些指令可以安全扩展到约 1,000 个字符。
Chrome 的 Sarah Drasner 介绍了 WebMCP。这是一项拟议中的 Web 标准，目前正在进行源试用，允许网站把工具开放给智能体。智能体可以直接调用已声明的工具，不必去抓取 DOM；Drasner 引用的基准测试显示，操作速度能提升 2.5 至 7.5 倍。只读提示和不受信任内容提示，也能帮智能体挡住藏在用户评论里的提示词注入。Drasner 强调，WebMCP 是对 MCP 的补充，不是取代。
加州大学伯克利分校教授 Dawn Song 判断，短期内前沿 AI 对攻击者的帮助会大于对防御者。她的 CyberGym 基准测试覆盖近 200 个开源项目中的 1,500 多个漏洞，模型现在已经能发现零日漏洞。在 ExploitGym 上，GPT-5.6 Sol 两小时内针对 869 个目标生成了约 230 个可运行的漏洞利用；即便开启标准安全缓解措施，仍能生成 80 多个。攻击者只要找到一个漏洞就够了，因此 Song 呼吁构建默认安全的系统，使用 AI 生成的证明，她还提到一个用于追踪这些能力的新观测平台。
Anthropic 的 Den Delimarsky 是该协议的首席维护者。他说 SDK 累计下载量已达 41.7 亿次，大约一个月前这个数字还是 30 亿次；也正因如此，每一个安全缺口都变得更要紧。116 个一致性测试场景中，约三分之一现在用于测试安全性，企业托管授权功能已经在 Claude 中上线。Delimarsky 展示的身份验证路线图里，该功能标注为稳定；持有证明令牌和工作负载身份联合还在草案阶段；最终目标是让智能体以自己的身份登录。
Goose 的创建者、来自 Block 的 Bradley Axen 现场演示了 Buzz。这是一个开源工作空间，人和智能体可以在里面共用频道。按他的说法，每个智能体都有自己的身份，还带着一份标出归属主人的证明；频道内容它们能读，私信则读不到。Buzz 目前聚集了 8 万个社区，GitHub Star 数为 3.6 万，1.0 版本定在 11 月中旬发布。GitHub 前首席执行官、现 Entire 首席执行官 Thomas Dohmke 则提到，智能体已经把代码审查逼成了瓶颈。他引用行业数据说，用上编码智能体的团队每周大约提交 57 个 Pull Request，其他团队只有 10 个左右。Dohmke 的想法是把智能体会话日志存进 Git，再和提交记录关联起来，这样审查的人就能顺着变更最初的意图去看代码。
Tim O'Reilly 把 MCP 称作 AI 领域的“参与式架构”，认为它接的是 Unix 的传统。他同时指出，AI 经济还缺一套相应的运行机制，就像当年 Web 需要按点击付费的广告和安全支付一样。他把解法落在机制设计上，也就是“逆向博弈论”——先定下想要的结果，再倒推能产生这个结果的规则。他要说的是，信任不该留在模型里，应该放进协议、网关和可验证身份中。
对跑 MCP 服务器的团队，给出的做法很具体：每个工具都加上注解，Schema 保持精简，并且提前想好智能体是带着自己的身份来，而不是借用用户的 Token。演讲里有部分数据还没看到公开的支撑材料，一些安全扩展也还在草案阶段。想深入了解的开发者，可以去看第一天和第二天的主题演讲直播，也可以翻基金会的项目页面。下一届 AGNTCon + MCPCon 定在 2027 年 4 月 28 日至 29 日于旧金山举行，9 月 15 日至 16 日移师伦敦。
