听说字节出了个AI神器，Coze Space，咱也来凑个热闹！
昨天，字节跳动亮出了个新宝贝——（扣子空间）Coze Space，说是能让人和AI Agent 们一起愉快地干活，提高效率。听着挺玄乎，咱也赶紧搞了个邀请码，来试试水。
Coze Space初体验：整理内容和生成报告
上手先建了俩任务：一个是整理文件，一个是生成研究报告。先说这整理内容，我选了“探索模式”。
Duang duang duang，甩给它四个Word文档，跟它说：“帮我把这些文件里的内容整理一下！” 这家伙就开始忙活了，流程分了三步走。
第一步，它说要把几个文件的内容揉一块儿，输出个新文件。第二步，它麻溜地把文件格式给转了，Excel变CSV，Word变Markdown，再把Markdown变TXT。 好家伙，这是要搞事情啊！
第三步，它说已经提炼出关键信息，总结了核心观点，准备梳理逻辑结构，最后输出成Markdown格式的文档。整个过程嗖嗖的，不到30秒搞定！
优点嘛，整理后的内容结构清晰，报告框架一目了然。
下图是扣子内容框架
缺点也挺明显，内容不够深入，有点泛泛而谈，重要的细节没提到。
接下来试试规划模式。
我跟它说：“要写一篇关于Coze Space的文章，你帮我规划一下，从哪些方面入手？” 它第一步让我挺满意，把需求提炼出来，整理成提示词。还说第一步要收集信息，第二步要规划文章逻辑，第三步梳理逻辑，最后一步结构化输出。这些提示词可以改，也可以直接开始。
执行步骤也挺清楚，按照提示词一步步来。不过整个过程耗时较长，因为规划步骤多，大概花了13分钟。
这13分钟里，我能清楚地看到它每一步都在认真思考。我还能看到它是怎么思考的。比如，它会去浏览各种网站，像人人都是产品经理、钛媒体、腾讯新闻等等。 挺敬业的。
不过，搜索范围和深度跟智谱GLM、Kimi的探索版、Grok3比起来，还是差了点意思。我提个问题，它匆匆忙忙调取三五个信息源，就结束总结了。
每一轮结束后，它会生成一个Markdown格式的文档存起来。过程中可以点击右侧直接查看，它还提供代码模式，可以直接下载，挺透明。
最终生成完，它会形成一个Markdown文档，还包含一个.gsx文件。前者我可以直接下载，后者能在网站里打开。
优点是内容全面，文档大概有8000字，上下文记忆模型还不错。它还能自主规划并生成网站，可视化能力也挺强。
劣势也很明显，内容深度不够，抓取信息、生成文本都比较表面，纯理论、废话多，缺乏具体的研究案例。
还有一点，它目前支持多任务同时进行。新建一个任务，返回主页面再建一个，它依然可以同步运行。这就是我对规划模式的整体感受。
一句话总结：能跑通流程，但还有很大的提升空间。
MCP平台：是创新还是重复造轮子？
体验完之后，我开始琢磨，这MCP平台是不是有点方向跑偏了？
MCP（Model Context Protocol）平台的核心是用一套标准协议，重新定义AI应用和外部系统之间的合作方式。
以前，各种任务系统之间对接很麻烦。钉钉审批流程要单独对接CRM、ERP系统，开发成本高，更新也慢；百度千帆AppBuilder以前接入企业数据库，得为MySQL、MongoDB分别开发接口。用了MCP之后，直接调用一个预置的“MCP SQL Server”，就能搞定不同数据库的对接。
字节Coze Space接入高德地图服务，用了MCP协议，本质也是为了缩短开发和工具调用的时间。
再看看开发和维护成本方面，MCP是组件资产化和生态复用，把任务系统开发，从“手工作坊”升级成“工业化生产”的过程。
比如，支付功能集成，传统方式要5个人天，用了MCP可能只要0.5个人天；跨平台数据同步，传统方式要8个人天，用了MCP只要1个人天。
开放协作生态这块，MCP属于“人在环路”机制。 啥意思？任务执行到关键节点时，系统会自动触发人工确认。比如合同审核，最后你要签字。这样一来，既利用了自动化的效率，又能在关键时刻控制风险，平衡了两者。
这种机制让MCP通过协议中立性和工具可插拔性，打破了传统生态的割据，让任务系统从封闭走向开放。
所以，MCP平台的本质是什么？ 表面看，它就是一个任务系统。但深层来看，它是通过协议层的抽象，把任务执行从“工具驱动”升级为“意图驱动”。
什么是意图驱动？ 我要查询订单状态、获取天气信息、处理投诉等，MCP通过智能路由，识别出我的意图，然后在任务执行过程中，根据实际情况，进行调整。 如果某个服务不可用，系统可以自动切换到备用服务。鉴于此，这项革新的核心价值可以归结为三点：
一，降低依赖，系统之间不再紧紧绑在一起，改动起来更轻松；二，灵活应对：流程不是固定的，能随时根据需求和资源变化调整；三，开放共享，打破封闭，让更多工具和资源可以互通复用。
说白了，这种革新，是让任务系统，从“死板的执行工具”，变成“灵活的智能连接器”，能更好地对接AI能力和实际需求。
MCP平台，是不是有点“重复造轮子”？
现在，传统的网络接口（比如RESTful API和OpenAPI）已经非常成熟，它们就像不同软件之间的“通信桥梁”，用起来很方便。 现在，MCP要求把现有的接口重新封装成一个专用的“服务”。这不仅增加了开发成本，还未能解决核心的交互问题。
举个例子： 直接调用接口生成数据结构（相当于把数据打包成标准格式）其实更简单，而MCP的协议层抽象，可能显得有些“过度设计”。
再看看函数调用机制。MCP实现了不同模型之间的统一调用，但在一些高频轻量的任务中，大家还是更倾向于使用原厂接口。在简单的查询场景里，函数调用依然是最高效的。
另外，对开发者来说，学习MCP的协议语法、工具链和调试规范（比如：服务器发送事件SSE的传输配置）增加了不少复杂度；而传统的接口调用，只要掌握基本的网络通信技能就够了。
更重要的是，在多模态数据处理（比如：同时处理文字、图片、声音等复杂数据）这种场景下，MCP协议的扩展性目前还得打个问号；可以说，协议的复杂度可能已经超出了实际需求。
再说说，标准化与碎片化的悖论。
现在很多大厂都在推出自己的MCP市场，但这些服务互不兼容。阿里云只支持通义千问模型，这就导致了一个问题：可能会形成类似Android的碎片化生态，和协议初衷背道而驰。
开源社区的工具（比如魔塔社区）和企业级方案之间也有技术断层，中小开发者不得不面对“适配多套协议”的困境。
另外，MCP的协议扩展性也存在局限。目前它的权限控制只能到会话级别，往深层次的就不支持了，这对于金融、医疗行业有很大制约性。
值得一提的是安全性。MCP的“人在环路”机制依赖人工干预，但现在很多MCP平台却希望实现自动化流程，这其实和技术创新的方向有点背道而驰。 因为在多Agent协作时，规划有效性不足，会导致级联故障，一个小问题引发一连串的大麻烦，你还修改不了；反之，用户希望的是：哪个环节不满意，都能参与进去。
至于，商业化问题就更不用说了。 目前MCP市场的应用主要集中在生活服务类工具上（天气查询、地图导航），但在制造业领域，像OT系统，这样的接入案例还很少，而且，复杂工业协议里的MCP也没有被突破。
虽然Serverless部署降低了运维负担，但像阿里云这样的平台，计费模式不够透明，长期使用下来的成本可能比自建API还高。
所以，我个人认为，它的商业价值，还有待验证，未来要推动协议标准化和行业深度适配。
什么样的MCP平台才能真正落地？
既然这样，问题来了，什么样的MCP平台具备商业价值？或者说能被中小企业用起来？ 我没办法从宏观角度回答这个问题，但从具体使用场景出发，可以谈谈感受。
假设要用一个MCP平台来搭建一个高效工作流，比如做PPT或者搞用户研究，那我更喜欢一种叫“规划模式”的方式。
所谓规划模式，即把想法告诉系统，通过不断交互和补充内容，系统能够记住需求，并逐步帮我规划出一个可行性的报告或解决方案。 这种模式是从用户角度出发，让用户在使用MCP平台时，感觉像在Notion上完成一项任务一样自然；虽然Notion本质是个协作笔记管理工具，但从底层逻辑来看，它和MCP平台的使用体验其实是相通的。
比如： 我在Notion里输入一个问题，用斜杠（/）调用各种工具，基于问题的内容选择合适的工具，最终完成整个工作流；如果把这种体验搬到MCP平台上，其实是输入问题后，通过调用不同的AI模型或工具，一步步完成任务。
从这个角度反推，开发者要做这几件重要的事：
一，建立通用任务框架；开发者要先设计一个通用任务框架，可以适用于多种场景；二，支持灵活交互；在用户使用过程中，最好能支持暂停或调整任务流程，这样才能为未来的自动化打下基础。
三，提升任务的准确性；只有当任务的每个环节都能被精准规划和执行时，才有可能实现真正的自动化。换句话说，中间过程不用人工干预，则很难更聪明。
从企业角度看也是一样。假设我在钉钉、飞书的生态中想用一个MCP平台，我会怎么用呢？ 举个例子： 我是一名销售，定期拜访客户并形成资料，最后汇报给老板。整个过程可能会是这样的：
首先是信息沉淀。拜访完客户后，把信息整理出来，这一步涉及AI辅助撰写内容；撰写完成后，把内容整理成一份可视化报告，这一步要MCP平台调用可视化工具，最后，我要把这份报告发到领导的邮箱里，调用邮箱工具。
所以，整个流程用MCP串联起来是：调用写作工具、调用可视化工具、调用外部邮箱、定时发送给工具进行分发。 从这个角度看，MCP平台的作用是通过协议或API把这些工具串联起来，形成一个完整的工作流。
因此，一个好的MCP平台应该能让用户像在Notion上完成任务一样轻松，同时为开发者提供足够的扩展性和灵活性。
再对比字节的扣子平台，它扣的紧用户需求吗？我觉得第一步做对了，但任务过程的干预还不够灵活，至于生态的补齐，这要时间。
以上，是我的看法。
