Linux Foundation 於 2025 年 12 月 9 日宣佈成立 Agentic AI Foundation（AAIF），由 Anthropic、OpenAI 及 Block 3 家公司聯合捐贈核心開源項目，並聯同 Amazon Web Services、Google、Microsoft、Bloomberg、Cloudflare 等白金會員參與。AAIF 目標是建立 AI Agent（人工智能代理）的統一開放標準，避免市場走向由封閉式專有系統主導的碎片化局面，讓不同供應商的 AI Agent 能夠互相協作，並在安全可控的環境下運作。
AI Agent 時代來臨 開放標準成關鍵基建
AI Agent 指能夠自主執行任務、作出決策並採取行動的人工智能系統，有別於傳統只能回應查詢的聊天機械人。根據市場研究機構數據，全球 AI Agent 市場規模預計由 2025 年約 77 億美元（約港幣 600.6 億元）增長至 2034 年的 1,056 億美元（約港幣 8,236.8 億元），複合年增長率達 38.5%。Gartner 預測，到 2026 年底，40% 企業應用程式將整合特定任務的 AI Agent，較 2025 年不足 5% 大幅提升。
市場急速擴張令業界意識到標準化的迫切性。Linux Foundation 執行董事 Jim Zemlin 表示，對話式 AI 系統正轉型為可互相協作的自主 Agent，AAIF 成立確保這些項目能在透明穩定的開放治理下發展。他強調業界必須避免出現「封閉圍牆」式專有技術堆疊，令工具連接、Agent 行為及協調功能被少數平台壟斷。
3 大捐贈項目構建 AI Agent 基礎設施
AAIF 獲得的 3 項核心捐贈項目各有不同定位，共同構成 AI Agent 生態系統的基礎架構。
Anthropic 捐贈的 Model Context Protocol（MCP） 是連接 AI 模型與工具、數據及應用程式的通用標準協議。MCP 於 2024 年 11 月推出後迅速獲採用，現已有超過 10,000 個已發佈 MCP 伺服器，涵蓋開發工具至企業應用等各種用途。OpenAI 及 Google DeepMind 均已採納 MCP；GitHub 的 Octoverse 報告顯示，目前有超過 113 萬個公開程式庫導入大型語言模型 SDK，按年增長 178%。Anthropic 產品總監 Mike Krieger 指出，MCP 在 1 年內已成為連接 AI 系統與數據及工具的行業標準，開發者在建構主流 Agent 編程工具，以及企業在 AWS、Google Cloud、Azure 部署時均廣泛使用。
Block 捐贈的 Goose 是一個開源、本地優先（Local-first）的 AI Agent 框架，結合語言模型、可擴展工具及標準化 MCP 整合功能。Goose 於 2025 年初發佈，採用 Apache License 2.0 開源授權，讓開發者可自由選用任何大型語言模型作為後端，並透過 MCP 連接各種外部系統。Block 開源主管 Manik Surtani 表示，未來 10 年定義科技發展走向的技術，可以選擇維持封閉專有、只惠及少數人，或由開放標準、開放協議及開放存取推動，從而惠及所有人。
OpenAI 捐贈的 AGENTS.md 是一個簡單通用標準，為 AI 編程 Agent 提供項目特定指引，讓 Agent 能在不同程式庫及工具鏈中可靠運作。AGENTS.md 於 2025 年 8 月發佈，現已獲超過 60,000 個開源項目及 Agent 框架採用，包括 Amp、Codex、Cursor、Devin、Factory、Gemini CLI、GitHub Copilot、Jules 及 VS Code 等。OpenAI 工程師 Nick Cooper 形容，協議本質上是一種共同語言，讓不同 Agent 及系統能夠協作，開發者無需從零開始重複建構整合功能。
企業應用前景 提升營運效率降開發成本
對企業而言，AAIF 建立的開放標準帶來多重實際效益。PwC 於 2025 年 5 月調查顯示，88% 受訪高層管理人員表示其團隊或業務部門計劃在未來 12 個月因應 Agent 式 AI 而增加 AI 相關預算；79% 表示其公司已採用 AI Agent，而已採用者當中有 66% 表示正獲得可量化的生產力提升。
採用開放標準的 AI Agent 可為企業帶來的優勢不少，包括開發者可減少建構自訂連接器的時間，Agent 行為在不同程式庫之間更加可預測，並能在注重安全的環境中更簡便地部署。MCP 標準化整合功能亦讓 AI Agent 能即時連接內部資料庫、存取託管於不同雲端的新工具，以及與分佈式 Agent 協作完成共同目標。
從行業應用角度而言，客戶服務、銷售及市場推廣、IT 及網絡安全是企業優先部署 AI Agent 的 3 大領域。Menlo Ventures 報告指出，2025 年企業在生成式 AI 支出達 370 億美元（約港幣 2,886 億元），較 2024 年 115 億美元（約港幣 897 億元）增長 3.2 倍，當中應用層佔 190 億美元（約港幣 1,482 億元），超過整體軟件市場 6%。編程已成為部門 AI 支出的最大類別，達 40 億美元（約港幣 312 億元），佔部門 AI 支出 55%。
治理架構確保中立性 技術指導委員會主導方向
AAIF 以「定向基金」模式運作，企業透過會費參與，但 Zemlin 強調資金投入不等於控制權。項目路線圖由技術指導委員會制定，任何單一成員均無法單方面決定發展方向。這種治理模式參照 Linux Foundation 管理 Linux Kernel、Kubernetes、Node.js 及 PyTorch 等關鍵開源項目的經驗，確保基礎設施不會被單一公司控制。
MCP 共同創辦人 David Soria Parra 表示，主要目標是在全球獲得足夠採用率，使其成為事實標準。他認為若能建立一個開放整合中心，讓開發者只需建構一次便可在任何客戶端使用，對所有人都有利。將 MCP 捐贈予 AAIF 正是要表明該協議不會由單一供應商控制。
Block AI 技術主管 Brad Axen 指出，將 Goose 開源有雙重目的：讓其他人協助改進項目，而開源貢獻者的所有改進最終會回饋公司。Goose 每週有數千名工程師使用，涵蓋編程、數據分析及文件撰寫等用途，證明開放方案能在規模上匹敵專有 Agent。
未來展望 建構互通互聯 AI Agent 生態
展望未來，AAIF 成功指標將包括這些標準獲全球供應商 Agent 廣泛採用及實施。Gartner 預測，到 2027 年，3 分之 1 的 Agent 式 AI 實施將結合具備不同技能的 Agent，以管理應用程式及數據環境中的複雜任務；到 2028 年，AI Agent 生態系統將讓專業 Agent 網絡能夠跨多個應用程式及業務功能動態協作。
OpenAI 的 Cooper 期望這些標準能持續演進，而非停滯不前。他表示不希望這些協議加入基金會後便原地踏步 2 年，而是應該不斷演變並接納進一步輸入。雖然在開放治理下，某家公司的實施方案可能因推出最快或獲得最多使用而成為預設標準，但 Zemlin 認為這不一定是壞事，並以 Kubernetes 在容器競賽中「勝出」為例，說明「主導地位源於實力而非供應商控制」。
若 MCP、AGENTS.md 及 Goose 成為標準基礎設施，AI Agent 格局可望從封閉平台轉向開放、可自由組合的軟件世界，重現當年建構現代互聯網的互通系統精神。對開發者及企業而言，這意味着更少重複工作、更可預測的 Agent 行為，以及更簡便的安全部署，讓 AI Agent 真正成為提升生產力的可靠工具。
