人工智能發展到今天，一個新的問題正在浮出水面：如果未來每個人、每家公司甚至每台設備都有自己的AI智能體，這些智能體之間究竟如何認識、連接、溝通和協作？

11月4日，中國信通院聯合華為、阿里、騰訊、小米等20家單位發布《智能體發展自律公約》，提出建設智能體互聯基礎設施，發展智能體註冊與解析、能力描述與發現、意圖理解與轉換、網絡路由與連接、資源調度與計量以及協議兼容與互認等技術與標準。

如果把這件事簡單理解為20家機構成立了一個「AI聯盟」，可能低估了它的意義。

今年5月，國家網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部聯合發布《智能體規範應用與創新發展實施意見》，已經明確提出布局「智能互聯網」，研究智能體註冊平台、數字身份、檢索發現、能力聲明、可信互聯、合規支付和多智能體協同，並提出加強智能體互聯協議等國家和行業標準的推廣應用；7月，中國又在世界人工智能大會期間提出《智能體互信互聯互操作全球合作倡議》，推動多智能體從「可控交互」走向「自主協同」。

把這些動作連在一起看，中國正在做的事情已經不只是發展幾個更聰明的大模型，而是在為一個可能出現的「智能體社會」建設基礎設施。

一、為什麼有了大模型，還需要「智能體互聯網」？

過去三年，AI產業的主要競爭圍繞模型展開：誰的模型參數更大，推理能力更強，成本更低。後來競爭逐漸進入Agent階段，AI開始從「回答問題」走向「執行任務」。

但一個智能體能夠獨立幹活以後，新的瓶頸馬上出現。假設一家製造企業已經擁有採購Agent、生產Agent、財務Agent、銷售Agent和供應鏈Agent，銀行、物流公司、供應商和客戶也都有自己的Agent。

真正高效的生產組織方式，顯然不應該是人繼續在不同AI系統之間複製粘貼信息，而應該讓智能體直接協作：採購Agent發現原材料庫存不足，可以自動尋找供應商；供應商Agent返回價格和交付能力；財務Agent檢查預算；銀行Agent確認授信；物流Agent安排運輸；生產Agent重新調整排產。

但要完成這一切，必須先回答一系列最基礎的問題：一個Agent怎樣證明「我是誰」？怎樣描述「我會什麼」？另一個Agent怎樣找到它？不同企業的Agent使用不同模型和協議，怎樣相互理解？調用服務以後怎樣計費？發生錯誤以後誰負責？

這正是註冊解析、能力發現、身份標識、協議互認、資源計量這些看似枯燥的技術標準真正的價值。

互聯網早期真正改變世界的也不僅僅是電腦性能提高，而是TCP/IP、DNS、HTTP等協議逐步把一台台孤立的計算機連接起來。

今天的Agent，很像互聯網出現之前的一台台計算機。單個Agent解決的是智能問題，Agent互聯網解決的是協作問題。而一旦智能開始形成網絡，產生的價值可能遠遠大於單體智能本身。

二、中國為什麼特別需要做這件事？

這件事對中國尤其重要，因為中美AI競爭的資源稟賦並不完全相同。

美國擁有全球領先的GPU、基礎模型、雲計算平台和軟件生態，中國真正具有世界級比較優勢的，則是完整的製造體系、龐大的供應鏈和極其豐富的實體經濟應用場景。

因此，中國沒有必要把AI競爭簡單理解成「誰的模型排行榜第一」，而是完全可能形成另一條競爭路線：大模型＋智能體＋產業網絡。

中國擁有大量製造企業、電商平台、物流企業、銀行、港口、能源系統和供應鏈網絡。如果這些真實產業系統能夠通過智能體連接起來，AI創造的價值就不再只是替一個員工寫報告、做PPT或者提高20%的工作效率，而是可能降低整個產業鏈的交易成本。

比如一家新能源汽車企業的生產Agent，可以連接零部件供應商Agent；供應商Agent連接物流和原材料Agent；企業資金需求又可以連接銀行Agent。訂單、庫存、生產、融資和物流開始實時協同。

過去企業數字化更多解決的是「企業內部的信息流動」，智能體互聯網未來可能進一步解決「企業之間的智能協同」。

這一步如果能夠實現，中國龐大的製造業和供應鏈規模反而可能成為AI時代最重要的數據和場景優勢。所以，智能體互聯網對中國的價值，不只是多一個AI產業概念，而是有機會把中國實體經濟最強大的產業網絡，轉化成AI時代的競爭優勢。

三、真正的大機會，可能從「賣Token」轉向「賣生產力」

智能體互聯網還有一個更值得關注的商業變化。

今天很多AI公司的商業模式，本質上仍然是賣Token、賣算力、賣模型調用次數。但企業真正關心的從來不是使用了多少Token，而是AI到底創造了多少經濟價值。

如果一個採購Agent每年替企業節約1000萬元採購成本，它的價值顯然不應該簡單按照Token消耗來計算；如果一個銷售Agent帶來1億元新增訂單，它創造的價值也不是調用了多少次模型。因此，智能體真正進入實體經濟以後，AI商業模式很可能從「按算力收費」，逐漸走向「按任務、結果和價值收費」。

這意味着AI產業的價值重心也可能發生變化。底層仍然需要芯片、算力和模型，但上層會逐漸形成Agent開發平台、行業Agent以及智能體網絡基礎設施。身份認證、智能體搜索、通信協議、可信執行、數據授權、支付結算、安全審計和信用評價，都可能成為新的產業層。誰能夠建立智能體之間的連接標準和交易規則，誰就可能擁有AI時代非常重要的基礎設施入口。

這也是為什麼國家層面已經把標準體系、數字身份、可信互聯、合規支付和安全治理同步納入智能體發展框架。智能體具有更高自主性和執行權限，一旦進入企業生產系統，風險就不再只是「回答錯一個問題」，而可能是錯誤下單、錯誤付款、越權調用數據甚至影響現實生產流程。因此，發展與治理必須同步推進。

四、智能體互聯網最終改變的可能不只是AI產業

如果繼續往前推演，智能體互聯網真正值得關注的地方甚至不在技術，而在經濟組織方式。

1937年，經濟學家羅納德・科斯在《企業的性質》中提出了一個後來影響深遠的問題：既然市場可以通過價格機制組織資源，為什麼還需要企業？

他的答案是，因為市場交易本身有成本，因為尋找供應商、比較價格、談判合同、監督履約和處理糾紛都需要成本。當外部交易成本過高，把這些活動納入公司內部，通過管理體系進行協調反而更加有效率。而智能體互聯網正在觸碰的，恰恰就是這些成本。

如果Agent能夠自動搜索、自動比價、自動談判、自動簽約、自動執行甚至自動結算，那麼很多過去必須放在企業內部完成的活動，就可能重新回到市場。

這意味着，A2A最終可能不僅是一套AI通信協議，它可能開始改變企業和市場之間的邊界：工業時代的企業依靠「擁有資源」建立競爭力；互聯網時代的平台企業依靠「連接資源」建立競爭力；到了智能體時代，企業競爭力可能越來越取決於能否實時組織和調用全球最合適的能力。

這就提出了一個比「哪個大模型更聰明」更加深刻的問題：如果未來一個項目可以由幾十個來自不同企業的Agent臨時組成聯盟，自動分工、交易、執行，任務完成後自動解散，那麼，它究竟算市場還是算企業？

科斯近90年前提出的那個問題，正在被AI重新打開。

（作者為香港中小上市公司協會主席）