纳米 AI 也上了带 MCP Server 的 Agent，交互形式类似 Manus 和扣子空间，上手难度为0。没选择只堆功能数量，而是给出了新的版本答案。上线了上百个 MCP，常用的 MCP 甚至把 API Key都提前买好、配置好、成为默认能力了（真土豪。。。）
“两年前，我们把全部积蓄投入了一块看似理想的地块，却在之后发现规划限制让我们的方案根本无法实现。那是一场代价高昂的教训。"”—— 一位温哥华资深开发商的惨痛回忆，也是UNLOCKLAND 诞生的原点。
上一篇文章聊了聊 Tool、MCP 和 Agent 三者之间的关系。简单来说就是 Agent = LLM + Tools，而 MCP 统一了 Tools 开发和使用的过程。
AI Agent行业的全球图景，中国和硅谷正在走上两条路线。
近日，Github 上有一个开源项目，曝出了 FULL v0、Manus、Cursor、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent 和 VSCode Agent 的完整官方 System Prompt（系统提示词）和内部工具，有超过 6,500 行关于其结构和功能的见解。截至目前，该项目已经斩获了近 2.5 万颗星和 7700 多分叉。
“字节版Manus”有多能打？量子位实测在此。
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
当前，AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围，每当有新的东西发布，便迅速引发广泛关注与高度评价，仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈，从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南，就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”，一时间风头无两。
你是否正在投入大量资源开发基于MCP的Agent，却从未质疑过一个基本假设：MCP真的比传统函数调用更有优势吗？ 2025年4月的这项开创性研究直接挑战了这一广泛接受的观点，其执行摘要明确指出："使用MCPs并不显示出比函数调用有明显改进"。
当大模型改变人类信息交互方式、算力成本不断降低，一个关键问题浮现在每一位企业决策者面前：如何让AI真正成为企业的“智慧大脑”，驱动业务决策全面升级？
