近期，多款应用对努比亚M53（豆包手机）的封禁名单持续扩大，微信、支付宝、拼多多、淘宝等主流电商平台，以及多家银行类应用，均在不同程度上限制了用户在该机型上的登录与使用。这一现象背后，折射出智能体AI与现有互联网生态之间的深层矛盾。
以“帮我比价下单”为例，豆包手机助手通过GUI Agent技术，让AI直接解析手机界面元素，模拟用户操作流程，实现从跳转页面到完成结算的全自动化。这种不依赖官方接口的交互方式，虽在技术上具有突破性，却对平台规则、安全边界构成挑战。类似案例还包括亚马逊对Comet AI的警告——后者通过解析网页结构绕过平台推荐体系，直接向用户提供商品筛选建议，引发商业链路争议。
GUI路线的核心困境在于，其试图以“模拟人类操作”的方式突破平台壁垒，却忽视了互联网生态的复杂性。当智能体AI跳过产品逻辑与风控体系，平台将面临三重风险：操作场景失控、数据交互失序、责任归属模糊。工信部中国信通院发布的《端云协同智能体交互双重授权安全指引》明确指出，智能体需同时获得应用方与用户授权，方可合法访问第三方服务，这进一步凸显了GUI模式的合规性短板。
与GUI的“野蛮生长”形成对比，MCP（大模型上下文协议）正成为行业共识。该协议由Anthropic最初为Claude开发，旨在通过统一标准接口降低大模型与外部系统的集成成本。开发者遵循JSON-RPC规范，即可将文件系统、数据库等工具接入AI模型，类似USB-C接口的通用性使其迅速蔓延。2024年中以来，VS Code、OpenAI、Google等企业相继将其纳入技术栈，阿里云、字节跳动等国内厂商也在项目中采用MCP作为互联标准。
MCP的突破性在于，它为智能体AI构建了“能力层”交互框架。以查询订单为例，GUI路线需通过解析界面文本、定位按钮等多步骤完成，而MCP模式下可直接发起“查询-返回-处理”的能力请求，将交互效率提升数个量级。更重要的是，协议层可显性定义权限边界：平台可明确哪些数据可读、哪些操作需二次确认、哪些业务永久封闭，从而在保障用户体验的同时维护生态秩序。
行业对MCP的押注已从技术层面延伸至治理层面。2025年12月，Anthropic将该协议捐赠给Linux基金会，标志着其从企业标准升级为行业基础设施。与此同时，Agentic AI基金会同步推进OpenAI捐赠的AGNTS.md（智能体使用说明标准）与Google捐赠的Block（工作流构建框架），形成“协议-规范-框架”的完整生态。Google推出的远程MCP服务器，更将智能体接入地图、BigQuery等云端服务；阿里云百炼平台则提供全生命周期MCP服务，覆盖从开发到部署的全流程。
尽管MCP代表未来方向，但GUI路线仍具有现实价值。在互联网生态改造完成前，GUI可作为“兜底方案”，确保智能体在未适配环境中维持基础功能。而MCP将逐步承担跨系统、跨平台的底层互联职责，通过清晰权限管理构建有序生态。两者共存的局面下，终端设备上的系统级智能体将扮演协调者角色：理解用户目标，整合设备、平台与服务资源，在规则框架内完成跨生态任务。这种“OS统筹入口、协议沟通服务、模型灵活切换”的模式，或将成为智能体AI的终极形态。
