字节扣子空间：AI任务协作新平台，能否紧扣用户需求？

近日，字节跳动推出了一款名为扣子空间（Coze Space）的通用AI Agent平台，旨在提升用户与AI Agent之间的协作效率，助力用户高效完成各类复杂任务。

该平台的核心能力涵盖任务自动化、专家Agent生态及MCP扩展集成。据透露，未来扣子空间还将开放开发者平台，支持开发者将应用发布至该平台，进一步丰富其功能与生态。

在体验扣子空间的过程中，笔者获得了邀请码并进行了初步尝试。笔者分别设置了两个任务：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。随后，笔者告知扣子空间将这几个文件的内容进行整理。扣子空间迅速响应，并将任务分解为三个步骤。

首先，它将几个文件的内容混合整理成一个新文件；接着，进行了文件格式转换，将Excel转为CSV，Word转为Markdown，再将Markdown转为TXT；最后，提取了关键信息，总结出文件的核心观点，并梳理逻辑结构，输出成一个Markdown格式的文档。整个过程耗时不到30秒，整理出的内容结构清晰，能够清晰地看到报告的基本框架。

然而，内容整理也存在不足之处。整理出的内容不够详细，重要信息有所遗漏。当笔者希望了解更多信息并再次向扣子空间发送信息时，它重新开始了一轮探索，这在一定程度上影响了用户体验。相比之下，Kimi、Grok或Qwen在内容整理方面表现更为完整，且能够继续提问、优化，效率似乎更高。

在规划模式方面，笔者要求扣子空间为一篇关于扣子空间的内容进行规划，并告知应从哪些方面入手。扣子空间首先提炼了需求，整理成提示词，并告知笔者第一步是收集信息，第二步规划文章逻辑，第三步梳理逻辑，最后一步结构化输出。笔者可以根据提示词进行修改或直接开始执行。执行步骤清晰明了，但整个过程耗时较长，约13分钟。

在这13分钟里，笔者能够清晰地看到扣子空间在深度思考。例如，它会浏览各种网站，如人人都是产品经理、钛媒体、腾讯新闻等。然而，与智谱GLM、Kimi的探索版、Grok3相比，扣子空间的搜索范围和深度略显不足。在提出问题后，它匆匆调取了几个信息源就结束了总结。

每轮任务结束后，扣子空间会生成一个Markdown格式的文档进行存储，并提供代码模式供笔者直接下载，透明度较高。最终生成的文档还包含一个.gsx文件，前者可直接下载，后者可在网站内打开。扣子空间的优势在于内容全面，文档字数多达8000字，上下文记忆模型表现良好；同时，它能够自主规划并生成网站，可视化能力较强。

然而，劣势同样明显。内容深度不够，抓取信息、生成文本较为表面，纯理论、废话较多，缺乏具体的研究案例。扣子空间目前支持多任务同时进行。笔者新建一个任务后返回主页面再建一个任务，它依然能够同步运行。

在体验扣子空间后，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。以往，各种任务系统之间的对接十分繁琐。例如，钉钉审批流程需要单独对接CRM、ERP系统，开发成本高且更新缓慢；百度千帆AppBuilder在接入企业数据库时，需要为MySQL、MongoDB分别开发接口。而使用MCP后，只需调用一个预置的“MCP SQL Server”即可实现不同数据库的对接。

字节的扣子空间接入高德地图服务时使用了MCP协议，旨在缩短开发和工具调用的时间。在开发和维护成本方面，MCP通过组件资产化和生态复用将任务系统开发从“手工作坊”升级为“工业化生产”。例如，支付功能集成使用传统方式需要5个人天，而使用MCP可能只需0.5个人天；跨平台数据同步使用传统方式需要8个人天，而使用MCP只需1个人天。

在开放协作生态方面，MCP采用“人在环路”机制。即在任务执行到关键节点时，系统会自动触发人工确认。例如合同审核，最终需要签字确认。这种方式既利用了自动化的效率，又能在关键时刻控制风险，实现两者的平衡。这种机制使得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。

然而，当前的MCP平台是否存在“重复造轮子”的问题呢？传统网络接口如RESTful API和OpenAPI已经非常成熟，它们作为不同软件之间的“通信桥梁”使用便捷。而MCP要求将现有接口重新封装成一个专用的“服务”，这不仅增加了开发成本，还可能未能解决核心的交互问题。例如，直接调用接口生成数据结构更为简单，而MCP的协议层抽象可能显得有些“过度设计”。

在函数调用机制方面，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，大家更倾向于使用原厂接口。在简单的查询场景中，函数调用依然是最高效的。对开发者而言，学习MCP的协议语法、工具链和调试规范增加了复杂度；而传统的接口调用只需掌握基本的网络通信技能即可。

更重要的是，在多模态数据处理场景下，MCP协议的扩展性目前还存在疑问。协议的复杂度可能已经超出了实际需求。同时，标准化与碎片化的悖论也值得关注。目前各大厂推出的MCP市场服务互不兼容，这可能导致类似Android的碎片化生态，与协议初衷背道而驰。开源社区工具与企业级方案之间存在技术断层，中小开发者不得不面对适配多套协议的困境。

MCP协议的扩展性也存在局限。目前其权限控制只能到会话级别，对于金融、医疗行业有较大制约性。在安全性方面，MCP的“人在环路”机制依赖人工干预，而部分MCP平台却希望实现自动化流程，这与技术创新方向有所背离。因为多Agent协作时规划有效性不足可能导致级联故障，用户希望能够在不满意时参与进去进行修改。

从商业化角度来看，目前MCP市场的应用主要集中在生活服务类工具上，如天气查询、地图导航等。而在制造业领域，如OT系统的接入案例较少，且复杂工业协议中的MCP尚未被突破。虽然Serverless部署降低了运维负担，但部分平台的计费模式不够透明，长期使用成本可能高于自建API。

那么，什么样的MCP平台具备商业价值且能被中小企业采用呢？笔者无法从宏观角度给出答案，但从具体使用场景出发可以分享一些感受。假设要用一个MCP平台搭建高效工作流，如制作PPT或进行用户研究，笔者更倾向于采用“规划模式”。即把想法告知系统，通过不断交互和补充内容，系统能够记住需求并逐步规划出一个可行的报告或解决方案。

这种模式从用户角度出发，让用户在使用MCP平台时像在Notion上完成任务一样自然。例如，在Notion中输入一个问题，用斜杠调用各种工具，基于问题内容选择合适的工具完成整个工作流。如果将这种体验搬到MCP平台上，即输入问题后调用不同的AI模型或工具一步步完成任务。

因此，开发者需要建立通用任务框架，支持灵活交互，并提升任务的准确性。从企业角度看，假设在钉钉、飞书生态中想使用一个MCP平台，可以将其用于串联各个工具形成完整工作流。例如，销售人员在拜访客户后整理信息，使用AI辅助撰写内容，再调用可视化工具整理成报告，最后调用邮箱工具发送给领导。

从这个角度看，MCP平台的作用是通过协议或API将工具串联起来形成工作流。因此，一个好的MCP平台应让用户像在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。对比字节的扣子空间，它在满足用户需求方面迈出了第一步，但在任务过程中的干预灵活性和生态补齐方面还需时间。