近期，多款應用對努比亞M53（豆包手機）的封禁名單持續擴大，微信、支付寶、拼多多、淘寶等主流電商平臺，以及多家銀行類應用，均在不同程度上限制了用戶在該機型上的登錄與使用。這一現象背后，折射出智能體AI與現有互聯網生態之間的深層矛盾。
以“幫我比價下單”為例，豆包手機助手通過GUI Agent技術，讓AI直接解析手機界面元素，模擬用戶操作流程，實現從跳轉頁面到完成結算的全自動化。這種不依賴官方接口的交互方式，雖在技術上具有突破性，卻對平臺規則、安全邊界構成挑戰。類似案例還包括亞馬遜對Comet AI的警告——后者通過解析網頁結構繞過平臺推薦體系，直接向用戶提供商品篩選建議，引發商業鏈路爭議。
GUI路線的核心困境在于，其試圖以“模擬人類操作”的方式突破平臺壁壘，卻忽視了互聯網生態的復雜性。當智能體AI跳過產品邏輯與風控體系，平臺將面臨三重風險：操作場景失控、數據交互失序、責任歸屬模糊。工信部中國信通院發布的《端云協同智能體交互雙重授權安全指引》明確指出，智能體需同時獲得應用方與用戶授權，方可合法訪問第三方服務，這進一步凸顯了GUI模式的合規性短板。
與GUI的“野蠻生長”形成對比，MCP（大模型上下文協議）正成為行業共識。該協議由Anthropic最初為Claude開發，旨在通過統一標準接口降低大模型與外部系統的集成成本。開發者遵循JSON-RPC規范，即可將文件系統、數據庫等工具接入AI模型，類似USB-C接口的通用性使其迅速蔓延。2024年中以來，VS Code、OpenAI、Google等企業相繼將其納入技術棧，阿里云、字節跳動等國內廠商也在項目中采用MCP作為互聯標準。
MCP的突破性在于，它為智能體AI構建了“能力層”交互框架。以查詢訂單為例，GUI路線需通過解析界面文本、定位按鈕等多步驟完成，而MCP模式下可直接發起“查詢-返回-處理”的能力請求，將交互效率提升數個量級。更重要的是，協議層可顯性定義權限邊界：平臺可明確哪些數據可讀、哪些操作需二次確認、哪些業務永久封閉，從而在保障用戶體驗的同時維護生態秩序。
行業對MCP的押注已從技術層面延伸至治理層面。2025年12月，Anthropic將該協議捐贈給Linux基金會，標志著其從企業標準升級為行業基礎設施。與此同時，Agentic AI基金會同步推進OpenAI捐贈的AGNTS.md（智能體使用說明標準）與Google捐贈的Block（工作流構建框架），形成“協議-規范-框架”的完整生態。Google推出的遠程MCP服務器，更將智能體接入地圖、BigQuery等云端服務；阿里云百煉平臺則提供全生命周期MCP服務，覆蓋從開發到部署的全流程。
盡管MCP代表未來方向，但GUI路線仍具有現實價值。在互聯網生態改造完成前，GUI可作為“兜底方案”，確保智能體在未適配環境中維持基礎功能。而MCP將逐步承擔跨系統、跨平臺的底層互聯職責，通過清晰權限管理構建有序生態。兩者共存的局面下，終端設備上的系統級智能體將扮演協調者角色：理解用戶目標，整合設備、平臺與服務資源，在規則框架內完成跨生態任務。這種“OS統籌入口、協議溝通服務、模型靈活切換”的模式，或將成為智能體AI的終極形態。
