近期，字节跳动公司推出了一款名为扣子空间（Coze Space）的通用AI Agent平台，旨在通过该平台实现用户与AI Agent之间的高效协作，以应对各类复杂任务。该平台的核心能力涵盖了任务自动化、专家Agent生态以及MCP扩展集成，未来还计划开放开发者平台，允许开发者将应用发布至扣子空间。
为了亲身体验这一创新平台，笔者通过邀请码进入了扣子空间，并尝试了两个任务：一个是内容整理，另一个是研究报告生成。在内容整理任务中，笔者选择了探索模式，并上传了四个Word文档，要求系统对这些文件的内容进行整理。系统迅速响应，将任务分解为三个步骤：首先，将文件内容合并输出新文件；其次，进行文件格式转换；最后，提取关键信息并梳理逻辑结构，输出Markdown格式的文档。整个过程耗时不到30秒，整理后的内容结构清晰，但细节不够丰富，重要信息有所遗漏。
相比之下，在规划模式中，笔者要求系统为写一篇关于扣子空间的内容提供规划建议。系统首先提炼需求，整理成提示词，并提供了详细的执行步骤。虽然整个过程耗时较长，约13分钟，但笔者能够清晰地看到系统在进行深度思考，包括浏览各种网站以收集信息。然而，系统在搜索范围和深度上略显不足，抓取的信息和生成的文本较为表面，缺乏具体的研究案例。
在体验扣子空间的过程中，笔者对MCP平台的发展方向产生了思考。MCP平台的核心在于通过标准化协议，重新定义AI应用与外部系统的合作方式。它旨在降低开发和维护成本，提升任务系统的灵活性和开放性。然而，当前MCP平台在发展过程中也面临一些挑战。一方面，传统网络接口已经非常成熟，MCP要求将现有接口重新封装成专用服务，可能增加了开发成本，且未能解决核心的交互问题。另一方面，MCP的协议扩展性、标准化与碎片化问题以及安全性等方面也存在一定的局限性。
尽管如此，笔者认为MCP平台仍具有巨大的发展潜力。一个具备商业价值的MCP平台应该能够从用户角度出发，提供自然流畅的使用体验，同时为开发者提供足够的扩展性和灵活性。例如，在搭建高效工作流时，用户可以通过规划模式将想法告诉系统，系统能够记住需求并逐步规划出可行性的报告或解决方案。这种体验类似于在Notion等协作笔记管理工具中完成任务，让用户感觉自然且高效。
以销售人员的日常工作为例，他们可以使用MCP平台串联起多个工具，形成一个完整的工作流。从信息沉淀到内容撰写，再到可视化报告生成和邮件发送，整个过程都可以通过MCP平台实现自动化和智能化。这样的平台不仅能够提升工作效率，还能够降低人为错误的风险。
回到扣子空间平台，笔者认为它在满足用户需求方面迈出了重要的一步。然而，在任务过程的干预灵活性和生态补齐方面仍有待提升。未来，随着技术的不断进步和市场的深入发展，扣子空间有望进一步完善其功能和服务，为用户提供更加高效、智能的协作体验。
