微信打破多年「克制」传统，向外部Agent开放消息通道，却仍坚守核心数据壁垒。这场Agent时代的权限博弈，正在引发大厂间「拆墙」与「建墙」的拉锯战。从CLI与MCP的技术路线之争，到豆包助手遭遇的封杀风波，背后实则是商业生态的生死博弈。当超级应用遇上AI代理，谁将主宰下一代交互入口？
向来以「克制」著称的微信，终究是向外部Agent低了头。
此前，用户翘首以盼腾讯版「龙虾」QClaw与WorkBuddy，重要原因之一便是只有它们可以通过微信调用。怎料微信选择亲自「拆墙」，推出「ClawBot」插件，接纳包括OpenClaw在内的一众外部Agent。
一夜之间，技术平权了。
不过，微信目前向外部Agent开放的仅是消息通道，并未像飞书、钉钉等企业协作平台一样开放各种内部能力——即便是腾讯版「龙虾」也无法接触微信聊天记录、公众号内容等核心数据。
看来「权限与操作」的能力，只能盼望微信正在研发的内部Agent来实现了。
放到更大视角来看，Agent时代，大厂这样「拆墙」又「建墙」正在成为常态，而第一批碰壁者已经出现了。
最近，AI创业圈有个论调：「MCP已死，CLI称王。」
原因是钉钉、飞书、企业微信等互联网大厂们纷纷选择开源了自家的CLI（命令行），而非MCP（模型上下文协议）。
▲ MCP与CLI方案对比 图源：COBUS GREYLING & AI
简单说，CLI和MCP都是Agent与外部系统的「管道」。
不同于人类靠GUI（图形用户界面）与应用打交道，Agent可以通过「屏幕识别」和「模拟点击」等方式来完成任务。但这种方式低效且极易被系统识别为「非真人操作」而禁止使用——这正是豆包手机助手遭遇的困境。
更讲武德的方式是走API(应用程序接口)，跳过繁琐的图形渲染，直接与应用后台对话一一这就需要应用供应商授权，而各家API接口协议不一样，为了让这种调用不各自为战，Anthropic推出MCP(Model ContextProtocol)，是当前AI领域公认的统一接入标准，常被比作AI界的「type-C接口」。
换句话说：API 是业务能力，MCP 是 AI 接入业务能力的标准化插座。
而CLI算是「前朝遗老」，早期计算机交互的主要方式，用文字指令操作软件，因为其结构化、无冗余的特性，正在成为PC端Agent最顺手的操作方式。
但无论是MCP、CLI，还是API，它们都只是调用方式——是工具层的问题，能否真正实现，还要取决于双方的意愿。
开放决定着「龙虾」等Agent的技能上限。
目前来看，用户并非每次指使「龙虾」干活时都能找到解决方法，比如说「点外卖」「打车」这类基础需求，在阿里的AI应用「千问」、美团的AI应用「小美」中可以轻易完成，「龙虾」却苦于权限问题只能干瞪眼。
▲ 千问和小美的办事技能
而且「龙虾」与「龙虾」之间也有能力差异：阿里的B端AI应用 「悟空」将淘宝、天猫、1688、支付宝等阿里生态的B端能力统一封装为可被AI直接调用的Skill和技能包；字节的ArkClaw深度集成飞书办公套件，还能调用抖音、今日头条的独家插件，飞书也是OpenClaw官方默认的即时通讯（IM）应用；腾讯专注于打造「龙虾天团」和上线「龙虾池」SkillHub，暂未发现其Agent拥有独家Skill。
在大洋彼岸，国外的AI御三家虽未跟风推出「龙虾」产品，但也在逐步将「办事」的能力集成到已有的产品中：在OpenAI撤回直接购物功能的同时，Gemini正尝试帮用户订餐、买菜和打车（目前仅限于Pixel或三星手机的Gemini应用中），而Claude干脆像OpenClaw一样可以自动操控用户的电脑执行任务。
▲ 三星在新机发布会上演示的谷歌 Gemini 任务自动化功能
很明显，现阶段Agent的能力上限，不仅与所用的大模型有关，还取决于Agent的权限边界。
面对Agent「敲门」，各家应用厂商们也是各怀心思。比如相同的搜索业务，百度大门敞开欢迎外部AI工具调用——在OpenClaw的官方技能商店 ClawHub上，百度搜索Skill下载量超4.5万次；谷歌却早早地删除 num=100参数，使得AI工具一次只能抓取前10个结果。
那么问题来了，面对外部Agent，为什么有人「拆墙」，有人「筑墙」？
起初，Agent代理商们信奉着「用户授权，即可操作」的原则，试图造出「AI大一统入口」。不过，现实很快给出了答案：墙，不是技术问题，而是利益问题。
在国内，家喻户晓的冲突便是豆包手机助手与腾讯、阿里系应用之间的纷争。前者与手机厂商合作，获得硬件层面系统级的调度与操作应用的权限。结果上线几天便被腾讯、阿里系应用封杀，银行APP也弹出了风险提示。
在国外，典型案例便是亚马逊起诉AI搜索公司Perplexity，前者指控后者的AI浏览器Comet伪装成谷歌用户访问网站并完成购物流程，认为这是「欺诈」「违反使用条款」「危害用户的数据安全」。
表面上看，豆包被封是风控问题，Perplexity被告是合规问题。但本质指向同一个问题：当Agent替用户完成操作时，平台的价值链被截断了。
Agent每替用户完成一次操作，平台就少了一次广告曝光、一次数据采集、一次用户触达。Perplexity在反击文章里指出：AI只是用户的工具，企业无权干涉用户如何使用自己的账号；亚马逊的真正意图是把用户数据牢牢握在手中，卖出更多广告，是「霸凌者」。
▲ Perplexity在博客更新《霸凌不是创新》，称亚马逊为「霸凌者」
2026年3月，美国地方法院裁定支持亚马逊，后Perplexity提起上诉，请求撤销或暂停执行禁令，目前上诉法院暂时中止了该禁令。
这意味，在法律层面，Agent想要操作应用，尚未规定必须获得用户以及应用开发者的双重授权。
目前，苹果、小米、三星等硬件厂商在做Agent时都采用了「双重授权」这一策略，通过系统级接口封装和标准化协议，让智能体在规范、可控的路径下操作应用。
而软件大厂们即是应用供应商，又是Agent代理商，是否为外部Agent「筑墙」取决于它的「命门」在哪儿。
比如同样是电商平台，亚马逊和Shopify对待外部Agent的态度截然相反。亚马逊不惜与Agent代理商打官司，Shopify则与Google、Walmart推出通用商业协议（UCP），主动给外部Agent开放标准化接口。
因为亚马逊是平台，卖流量；Shopify是服务商，卖交易。前者主要的盈利来源于广告，依赖用户在平台上的每一次点击与停留；而后者主要依靠促成交易抽佣，从商家GMV增长中实现增收。
对比中美两国，大厂「筑墙」固然是商业本能，但墙的「高度」取决于生态结构。美国平台多为垂直分工、各守一方；中国的移动互联网生态则由多个超级APP主导，大厂通过横向扩张、纵向整合，把社交、支付、内容、电商、本地生活等多项功能放进同一体系。
在这种结构下，超级应用的「命门」不再是单一业务，而是整套用户关系与数据。外部Agent一旦介入，冲击的不只是广告流量或一次交易，可能改变整个生态内部的逻辑。这也使得国内大厂对外部Agent的防御更为系统性。
此前就有某知名日用消费品集团的消费者体验负责人告诉《降噪NoNoise》，他们在海外已经看到一个品牌Agent可以实现跨平台服务的案例，这是因为很多国外用户习惯购物前先上Google搜索；但中国市场，线上购物场景分散、用户的消费习惯是直接到各电商平台站内搜索，电商平台也更注重把控站内流量，所以很难出现一个品牌Agent跨平台服务用户。
站在品牌角度，该负责人认为，通过一个个品牌知识库接入平台Skill，是更现实的实现方式。
在科幻电影里，贾维斯可以连接任意终端，操控斯塔克住宅的每一台设备，还能调度钢铁战甲内部系统。但在现实的商业版图中，这种跨平台、跨终端的Agent「大一统」的幻想正在让位于「诸侯割据」的现实。
可以判断，在未来的很长一段时间内，中国很难出现代表「个人操作系统」的通用Agent，倒是平台内部的「统一入口」会加速成熟。
从国内大厂的近期布局来看，这种趋势日渐清晰。
阿里发力C端的千问锚定「AI办事」，在集成购物、外卖、订票等能力之后，又与自家的高德合作，提供AI「打车」服务；发力B端的「悟空」，用AI将自家的钉钉重做了一遍，并将阿里的to B能力统一放进去。
字节的豆包仍是中国第一大AI原生应用、也是字节C端规模最大的Agent。豆包与抖音、剪映、今日头条等字节系应用深度打通，目前还在内测购物功能。而吃到这波「龙虾」很大一部分流量的飞书，也推出了AI助手aily，加速B端AI商业化。
▲ 飞书AI助手aily
腾讯则押注「龙虾」全家桶，连「元宝派」里也可以创建龙虾bot。在「龙虾赛马」的同时，腾讯内部正在开发的专属于微信场景的AI Agent，应该具有更大的想象力。
微信早已打通社交、内容和支付三大场景，又通过小程序和视频号发力电商，产品月活超过11亿。在此基础上，微信Agent计划调用平台内数百万个小程序，让用户在聊天框内就能丝滑完成网约车、外卖、酒店预订、生活缴费等全场景服务。这意味着，微信或将能成为AI时代最高频的超级入口。
百度已不再执着于在应用端争夺AI入口，而是侧重于通过AI解决方案和大模型平台调用，对外输出AI能力。在「龙虾潮」中，百度不仅端出全家桶，还将核心的百度搜索打造成OpenClaw官方技能商店上全球下载量最大的搜索Skill。
▲ 百度龙虾全家桶
这一路径选择同样基于现实：在这个字节、阿里与腾讯的年利润动辄以千亿计、AI资本开支同样以千亿计算的时代，百度不足200亿元的利润规模、十年千亿元AI投入的处境，已经被彻底挤出头部阵营。
落到AI应用层，打造一款好用的通用AI助手需要在应用场景、用户体验、投入资源上无短板，但文心一言基本都不占优势。所以外界会看到，百度正收拢此前分散的入口，将文心助手深度集成于百度App，并加强百度文库、网盘的资源投入，在B端则通过Token调用收费实现AI商业化。
这种战略选择有其合理性：当AI 迅速从「回答问题」走向「完成交易」，百度天然站在链路更靠后的位置，此时百度App可利用AI助手直接输出整合后的答案，自然嵌入符合筛选条件的商业服务，如用户搜机票后，可在搜索结果页完成机票的比价、预订、支付全流程。而百度此前的全栈AI投入亦可以在新到来的Token商业模式中发挥作用，因为自研芯片、框架与模型性能的配合度，将实际影响到每一个Token的价值高低。
在这些AI大厂之外，硬件厂商们也正在试图通过系统级AI Agent，重新定义AI时代的交互入口。相比软件大厂之间的剑拔弩张，掌握底层的硬件厂商们可能会有更多的跨应用、跨终端「办事」的优势。
近日就有市场传闻称，豆包二代AI手机暂定今年第二季度上新，目前TOP5手机厂商有两家在与豆包方面洽谈。
至于更进一步的Agent to Agent协作——即贾维斯式的Agent，主流大厂短期内不会放开这个口子，但注定会产生裂缝。
16世纪中叶，英国的一位剪绒工人发明了能够「代替手工」的起毛机，效率高到让同行恐慌。很快，英国国王就颁布了「起毛机禁令」。不过，随着第一次工业革命的到来，新机器如潮水般涌入纺织业，「起毛机禁令」也渐渐成了一纸空文。
「墙」，或许只能延缓冲击到来的时间，却无法阻止那个迟早会来的世界。
文｜刘诗雨 编辑 | 孙静
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