AI Agent 行业标准的全貌：一个 Java 工程师的视角
先看全景 如果你是一个 Java 后端工程师，想快速理解 AI agent 领域当前的标准化格局，可以这样对标： 通信/配置类型 AI Agent 标准 Java 类比 发起方 治理方 采用状态 Agent ↔ 工具/数据 MCP JDBC Anthropic AAIF (Linux Foundation) ✅ 事实标准 Agent ↔ Agent A2A RMI / gRPC Google Linux Foundation ✅ 快速采用中 项目规则配置 AGENTS.md application.yml OpenAI AAIF (Linux Foundation) ✅ 事实标准 可复用能力包 SKILL.md Maven Plugin Anthropic agentskills.io（开放标准） ✅ 事实标准 应用框架 Goose / Claude Agent SDK / ADK Spring Boot 各家 部分归 AAIF 🔶 多家竞争 微服务治理 Harness Engineering 体系 Spring Cloud — — 🔴 无标准 测试/评估 Agent 评估框架 JUnit — — 🔴 无标准 代码质量治理 Entropy 管理 SonarQube — — 🔴 无标准 上半部分（✅）是已经形成行业共识或事实标准的部分，下半部分（🔶🔴）是尚在探索的前沿。本文主要讲清楚上半部分的全貌，然后展望下半部分的演进方向。 ...