谷歌登场后，最重要的AI代理功能变得最无聊

上周在谷歌I/O大会上，该公司宣布将Antigravity重新定位为开发和托管自主AI代理团队的平台，这一宣传很快呈现出熟悉的轨迹。对于过去两个月关注该领域的人来说，接下来的情况颇有似曾相识之感：一次对Antigravity代理的API调用会启动一个远程Linux沙盒，代理在其中进行推理、调用工具、运行代码和浏览网页。用户只需编写AGENTS.md和SKILL.md文件，将其注册为命名代理，无需编写任何编排代码。

过去两个月内，笔者已经看到另外两家供应商发布了几乎相同的产品，这一趋势充分说明了管理型代理运行时的重要性——它已经变得如此重要，以至于变得无足轻重，因为许多实验室都在提供类似服务。

**六周内三次发布相同的运行时**

4月8日，Anthropic将Claude Managed Agents推入公开测试版。其宣传重点是：基础设施——而非智能——已成为生产级代理的瓶颈，因此Anthropic将处理代理循环、沙盒、状态和凭证范围界定。

4月22日，AWS在Bedrock AgentCore中预览了托管框架。该运行时本身早于此版本，于2025年发布，但4月的更新增加了关键组件：一个配置优先的框架，声明模型、工具和指令，无需定制编排代码即可运行循环。

接着，谷歌在I/O大会上通过Gemini API中的Managed Agents再次实现了同样的功能。

三家供应商在六周内推出了几乎相同的运行时形态。每篇发布文章都讲述了同样的故事：构建生产级代理过去需要拼接模型API、沙盒、编排层和托管服务，而管理型版本将这一切简化为配置和少量API调用。当三家公司独立地在六周内趋同于同一产品时，运行时已成为基本前提，而非选择平台的理由。

**Markdown文件成为无人投票的配置标准**

谷歌的Managed Agents通过AGENTS.md和SKILL.md定义。Anthropic去年以Markdown目录形式推出了Agent Skills，如今SKILL.md已成为Claude Code和Managed Agents的关键组件。AGENTS.md是一种开放格式，源自OpenAI Codex、Cursor、Amp、Jules和Factory的工作，目前托管于超过6万个开源仓库，并由Linux基金会管理。AWS也采取了类似方向，为其框架提供了Claude Code、Codex、Cursor和Kiro的预建技能。

因此，代理通过纯文本文件定义，开发者可以阅读、比较差异并提交到Git，没有专有DSL或可视化构建器限制定义。同一个文件几乎无需修改即可描述Claude代理、Gemini代理或AgentCore代理。模型在基准测试上将不断超越彼此，但Markdown配置正悄然成为它们之下的可移植层，就像Dockerfile在所有人达成共识之前就已经成为容器的标准单元。

**对当前开发者的意义**

对于今天选择代理平台的开发者而言，实验室是否拥有管理型代理运行时已不再是决定性因素，因为谷歌、Anthropic和AWS都提供此功能。决策转向了那些“无聊”的问题：数据存放在哪里、会话小时成本是多少、底层运行哪个模型、以及当其他模型更好时离开的难度有多大。

一个诚实的反驳观点是，Markdown的可移植性目前还很浅。为Gemini编写的AGENTS.md仍然假设Gemini的工具语义，迁移到Claude并非不可能。如果实验室故意分化格式以使迁移痛苦，标准在形成之前就会破裂。但激励方向相反：让代理最易于定义的供应商也使其最易于离开，而目前，每家都更想要开发者而非锁定效应。

配置文件是下一场标准之争的战场，因此值得关注。