在模型性能越來越強(qiáng)且趨同的大背景下，知識(shí)庫(kù)、工具成為了AI應(yīng)用的差異性壁壘。

MCP就是規(guī)范Agent與工具的交互而產(chǎn)生。但MCP協(xié)議本身還比較簡(jiǎn)單，在實(shí)際生產(chǎn)中，Agent如何與海量的、異構(gòu)的外部軟件和服務(wù)進(jìn)行有效、安全的連接與操作以及如何管理海量的MCPServer就是一大挑戰(zhàn)。 傳統(tǒng)上為每個(gè)Agent單獨(dú)開發(fā)和維護(hù)工具接口及認(rèn)證邏輯的方式，其復(fù)雜性和低效性已成為制約AI Agent能力規(guī)模化擴(kuò)展的因素之一。

因此，針對(duì)這一挑戰(zhàn)，很多公司都在嘗試在MCP基礎(chǔ)上完善解決方案，比如我們之前提到的docker、cloudflare等（?MCP安裝太麻煩，安全性不高，Docker出手了?，?Cloudflare宣布支持遠(yuǎn)程MCP Server部署，克服諸多問題，普適性進(jìn)一步增強(qiáng)?），今天介紹一個(gè)開源項(xiàng)目 ACI.dev (Agent-Computer Interface) ，他們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域也做了一些有益的探索。

該項(xiàng)目由 Aipotheosis Labs 維護(hù)，其核心目標(biāo)是為AI Agent提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)設(shè)施，以簡(jiǎn)化其與大量外部工具（目前支持超過600種）的集成、認(rèn)證和權(quán)限管理過程，早在MCP還未火爆就已經(jīng)開始了這方面的探索。 ACI.dev 關(guān)注的是AI Agent在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，如何實(shí)際地“調(diào)用”外部能力，它試圖通過提供一個(gè)平臺(tái)化的解決方案，來應(yīng)對(duì)這一過程中涉及的工程復(fù)雜性。

ACI.dev 的核心設(shè)計(jì)原則與提供的能力包括：

• 廣泛的工具集成 (Extensive Tool Integrations)：平臺(tái)預(yù)先集成了超過600種常見的SaaS應(yīng)用和服務(wù)接口，旨在減少開發(fā)者在工具連接和適配上的重復(fù)工作。
• 統(tǒng)一的認(rèn)證與授權(quán)機(jī)制 (Unified Authentication & Authorization)：ACI.dev 包含了對(duì)多租戶認(rèn)證（如OAuth）和密鑰管理的支持，并允許對(duì)Agent訪問工具的權(quán)限進(jìn)行細(xì)粒度控制。這有助于在多用戶或多Agent場(chǎng)景下管理對(duì)外部資源的訪問。
• 多樣化的接入方式 (Flexible Access Methods)：

直接函數(shù)調(diào)用 (Direct Function Calling via SDK)：通過提供的Python SDK，開發(fā)者可以在Agent的業(yè)務(wù)邏輯中直接調(diào)用ACI.dev管理的工具，這種方式與現(xiàn)有的LLM框架有較好的兼容性。

統(tǒng)一MCP服務(wù)器 (Unified MCP Server)：平臺(tái)還提供了一個(gè)實(shí)現(xiàn)了模型上下文協(xié)議（MCP）的服務(wù)接口，AI Agent可以通過此標(biāo)準(zhǔn)接口進(jìn)行工具的發(fā)現(xiàn)和調(diào)用，這為不同Agent系統(tǒng)間的互操作性提供了一種可能。

• 工具發(fā)現(xiàn)與上下文管理 (Tool Discovery & Context Management)：平臺(tái)支持動(dòng)態(tài)工具發(fā)現(xiàn)機(jī)制，幫助Agent在有限的上下文中找到合適的工具。同時(shí)，通過權(quán)限邊界的設(shè)定，可以對(duì)Agent的行為進(jìn)行約束。
• 開源與中立性 (Open Source & Agnosticism)：ACI.dev 的所有組件（后端、前端管理界面、集成代碼）均遵循Apache 2.0許可證開源。其設(shè)計(jì)力求與特定的LLM模型或Agent開發(fā)框架保持獨(dú)立。

下面是一個(gè)cursor作為客戶端調(diào)用ACI統(tǒng)一的MCP Server（aci-mcp-unified）的例子，可以看到，這樣做極大的降低了配置和管理MCP服務(wù)的成本，對(duì)于復(fù)雜企業(yè)級(jí)應(yīng)用非常有幫助。

小結(jié)

ACI.dev在如何解決模型與工具在現(xiàn)實(shí)復(fù)雜環(huán)境下交互的問題上做了范式化的嘗試，通過提供一個(gè)集成了大量工具、內(nèi)置認(rèn)證授權(quán)機(jī)制的中間層平臺(tái)，來降低構(gòu)建能夠與真實(shí)世界應(yīng)用交互的AI Agent的門檻。這種方式對(duì)于企業(yè)級(jí)復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用集成方面有非常大的示范意義，通過不斷沉淀接口工具規(guī)范接入方式，不斷擴(kuò)展Agent能力邊界。

項(xiàng)目地址：?https://github.com/aipotheosis-labs/aci