中信建投：AI Agent投资机遇展望

核心观点：OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP服务协议，后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中，MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式，通过主机、服务器和客户端的解耦，能够大幅降低重复开发成本，同时提升了各类AI工具的互联互通能力，亦为全球复现Manus的关键技术。随着头部公司的加速支持，MCP生态边界有望进一步拓展，加速AI产业发展。

OpenAI官宣加入MCP，Agent数据标准化更进一步。 2025年3月27日凌晨，OpenAI CEO山姆·奥特曼宣布对Agents SDK进行了重大更新，支持了由Anthropic于2024 年底推出的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务协议，同时ChatGPT桌面应用和Responses API也将很快支持MCP服务协议。

正如Anthropic介绍，随着模型推理能力逐步提升，AI Agent已经成为各机构广泛应用的产品之一。而不同的模型和Agent往往存在数据隔离，使得系统难以规模化拓展。此时，MCP作为通用的开放协议，旨在通过标准化接口实现大语言模型（LLM）与外部数据源及工具的无缝集成，使AI模型能够从业务工具、软件、数据库以及应用开发环境等来源中获取数据完成任务，大幅提升了各类AI工具的互联互通能力。

从Function Calling到MCP，工作流解耦价值凸显。 在MCP协议之前，传统AI系统架构主要通过Function Calling模式进行外部工具的调用，此时开发者通常需要完成以下步骤：1）编写详细的prompt，包含工具名称、描述和使用说明；2）定义工具函数（tools）；3）针对不同LLM API适配不同的function calling格式；4）编写工具调用逻辑代码；5）编写工具响应处理逻辑代码。此时，由于模型调用、工具定义、执行逻辑和结果处理都在同一个应用程序中完成，因此每当工具定义发生变化，通常需要重新启动整个服务。此外，不同LLM供应商的Function calling格式存在显著差异，进一步增加了开发和维护成本。

而使用MCP之后，Host（主机）、Server（服务器）和Client（客户端）被解耦为三个独立的组件，各类工具函数可以在服务运行时被动态的添加、修改或删除，解决了传统Function calling重新启动整个服务的难题。同时，尽管此时开发人员仍然需要进行工具函数的开发和描述定义，但工具的调用、响应等均由MCP标准化处理，使得工具库可以被集中管理和维护，不同的应用程序复用下大幅降低重复开发成本。

MCP成为全球复现Manus的关键技术。 3月6日凌晨，通用Agent Manus引发新一轮AI应用落地的想象空间，而后全球团队接连复现，MCP服务在其中起到了关键的作用。以字节3月18日发布的AI Agent TARS为例，其通过支持MCP协议，内置搜索、文件编辑、命令行等多种工具，实现对复杂工作流程的高效处理，同样实现深度研究（Deep Research）、电脑操作（Operator）等多项能力。不过，Manus的开发实际早于MCP，因此并未使用该方式实现Agent调用，而是利用了另一个开源研究成果CodeAct，通过可执行代码操作将Agent调用动作合并统一。

头部公司加速支持，MCP服务有望加速AI产业发展。 MCP服务协议于24年11月开源以来，Block、Apollo、Replit等公司加速支持，直至25年2月，MCP生态进一步爆炸增长，已有超过1000个由社区构建的MCP服务器可供使用。目前MCP市场主要由客户端、服务器、市场和服务器托管解决方案构成。其中，客户端和服务器对应MCP架构中的顶层组件，由市场和托管解决方案将服务向更多开发人员推广。随着MCP生态边界进一步拓展，更多实用工具的适配将促进用户进一步增长，正反馈机制有望加速AI产品落地。

总结： OpenAI 3月27日官宣Agents SDK加入MCP，后续ChatGPT桌面应用和Responses API也将快速支持。在AI Agent中，MCP相较于传统Function Calling外部工具的调用方式，通过主机、服务器和客户端的解耦，大幅降低重复开发成本，同时提升了各类AI工具的互联互通能力，亦为全球复现Manus的关键技术。随着头部公司的加速支持，MCP生态边界有望进一步拓展，加速AI产业发展。

DeepSeek-R1作为开源模型跻身全球第一梯队，加速AI厂商内卷。其中OpenAI 已统一模型路线，在GPT-5中将为免费用户提供可无限使用的“标准智能”；而百度则宣布文心模型将于4月1日开始全面免费，并将在6月30日开源下一代文心4.5系列模型。在用户量激增下DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”提示的背景下，以及腾讯宣布接入DeepSeek模型刺激下，均有望带动API调用量增加和本地化部署需求，1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升；2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。

核心观点：

软件估值处于底部，7月以来涨幅主要定价降息+IT预算修复，此外10月底以来Agent叙事不断强化，市场寻找此前估值处于低位的软件股交易Agent催化修复估值，后续继续等待Agent商业化逻辑。我们认为，过去1-2年的AI商业化尝试让行业形成普遍共识，Chatbot形式交互成本较高，融入企业工作流/用户交互流较困难，需要进一步调整架构以融入流程。Agentforce等产品初步反馈积极，Snowflake看到AI/ML的初步收入，行业展望IT需求边际向好&AI商业化逐步落地，趋势乐观。