文章转载于腾讯科技

作者：晓静

2011年，Marc Andreessen写下“软件在吞噬世界”。2026 年，Fortune用了一句话总结当前局面：“那个吃掉世界的器材，在被吃掉。 ”

2026年 4 月，Notion的产品团队在官方博客里写了这样一段话：我们收到了大量来自企业客户的要求，他们但愿在AI优先的工作流里使用 Notion，也但愿从 Cursor 和 Claude 这样的工具直接接见Notion的工作区。因而他们颁布了Notion官方MCP Server。

Adobe在2026年4月20日的Summit大会上颁发推出CX Enterprise，这是一套把旗下所有产品的能力重新打包成 Agent Skills 和 MCP 端点的全新架构，合作名单蕴含Anthropic、Google Cloud、Microsoft、OpenAI 和 AWS，Adobe自己的创意与营销工作流从此以可挪用能力的大局存在。

这些公司争相把自己造成Agent可挪用的能力。争相被“AI吞噬”的软件公司到底在想什么？

从前，软件的分发逻辑是“用户打开利用”，用户自动去找工具。此刻，一个新的分发逻辑在成形：当Agent包办用户处置工作时，它会在职务执行过程中决定挪用哪些表部能力。Notion没有自动进入这个逻辑，它的工作区就对Agent不私见。

被本钱“集体抛弃”的软件行业

2026年2月，当Anthropic颁布Claude Cowork、OpenAI颁布Codex for (almost) everything、之后，软件股出现了大幅着落。摩根士丹利分析师 Keith Weiss 把它称为“SaaSpocalypse”，Thomson Reuters 单日暴跌约 16%，LexisNexis母公司 RELX 伦敦股价着落 14%，iShares 科技软件ETF从2025年9月峰致粉计跌超28%。

市场的逻辑是：若是AI Agent能够直接操作任何有界面的软件，就不再必要为每一个SaaS工具支付席位费。IDC预测，到 2028 年，纯正的席位定价 模式将被裁减，70%的软件供给商将不得不重构定价战术，转向消费量、了局或组织能力等新的价值指标。

但这个“SaaS 要死”的叙事，摩根士丹利以为是“过度反映”。他们的钻研汇报里有一句话值妥贴心：在这一轮变局里，处于最佳地位的“最强活带头”，是微软、Salesforce 和 ServiceNow——刚好都是那些没有期待AI来代替自己、而是自动把自己接入 Agent 生态的公司。

Klarna CEO Siemiatkowski自己后来也澄清了这个判断：“我不以为这是Salesforce 的终结，甚至可能相反。更可能发生的是，更少的 SaaS 公司会整合市场，并把他们做的事件提供给其他公司。” 这话注明，软件公司的前途不是“被 AI 代替”，而是“让自己成为AI可挪用的能力”。

Skill和Plugin：一个是内容，一个是容器

在这场转型里，Skill和Plugin是最显性的两个状态，也是软件公司自动接入AI生态时最常用的封装方式。

凭据OpenAI Codex和Anthropic Claude Code的开发者文档，两者的分工是这样的：

Skill是行为的编码体式。 它的物理状态是一个蕴含SKILL.md 文件的目录，用YAML 申明元数据，正文是天然说话写的执行指令，用来通知 Agent 遇到某类工作时应该按什么步骤做、遵守什么规定、挪用哪些工具、输出什么了局。

Agent 处置工作前会先扫描所有Skill的元数据提要，只有决定挪用某个 Skill 时才加载齐全内容，以此节造高低文亏损。Skill的作用域是单个仓库或本地工作区，没有版本号，没有权限申明，没有跨团队分发的机造。

Plugin是封装和分发的容器。 OpenAI Codex文档的原话是：“For reusable distribution of your own skills, prefer plugins。”Plugin 打包的是一个齐全的能力单元：Skills（工作流指令）+ App integrations（表部利用集成）+ MCP server配置（表部系吐洮接）。

Anthropic的Claude Code Plugin在Skills之表还打包了Hooks（执行性命周期的节造节点）、Agents（子 Agent 界说）、Commands（斜杠号令）。Plugin有版本号，有manifest，有权限申明，有 privacyPolicyURL、termsOfServiceURL、品牌色和截图字段，这些字段的存在自身注明Plugin是为一个对表盛开的贸易目录设计的，有能够被审核、被分发、被定价销售的结构。

两者的关系，两家公司文德凤都说得很明显：Skill是本地迭代的创作介质，Plugin是面向分发的流通商品。一家软件公司若是只是颁布了一个MCP Server，它解决的是“Agent 若何衔接我”的问题；若是进一步把工作流知识、执行约束和权限配置打包成 Plugin，它解决的是“Agent 若何用好我”的问题。后者的护城河更深，也更靠近真正的贸易资产。

MCP是衔接的管路，解决的是数据和操作的可达性；Skill 和 Plugin 是行为的容器，解决的是工作若何被实现的知识封装。前者是基础设施，后者才是真正体现专业价值的利用层。若是要说有贸易价值的潜力，Skill和Plugin更像AI时期的App。

图片由AI辅助天生

自动求变的软件们

面对这场变局，软件公司自动造成大模型的“Skill”或“Plugin”或者以MCP“衔接大模型”，但背后的重点并不一样。

微软和 Salesforce 的作为最激进，主张很类似：把自己造成Agent工作流的底座，让其他工具的Skill 在自己这里运行。微软的Declarative Agents框架让企业直接在 Word、Teams、Outlook 里构建专属 Agent，2026年4月进一步让MCP Apps在Copilot 对话窗口里渲染交互式 UI，用户审批用度、查项目进度、对比文档，全程不用跳出谈天界面。monday.com 是首批合作同伴之一。

企业客户的 CRM 数据在 Salesforce 这里，Agent 要处置销售和客服工作就绕不开这些数据，也就绕不开Salesforce的编排层。AgentExchange上架了 200 多家合作同伴的超过1000个Skill和Agent，但真正锁住客户的，是沉淀在Salesforce里的业务数据。

Agentforce 2.0对Sales Development 和Sales Coaching两个Skill直接计费，2 美元/对话，是目前企业级Skill直接定价最清澈的案例。Marc Benioff说，企业必须成为“Agentic Enterprises”，很显著在“说服”用户，这个转型的枢纽应该在 Salesforce 上实现。

ServiceNow从来没有单独卖过一个Skill，但它的逻辑和微软、Salesforce 并无二致。谁的IT 流程、HR流程、财政审批在ServiceNow 上跑，Agent 就在 ServiceNow 的环境里合作，工作流能力的价值天然通过订阅溢价兑现。2025 年 ServiceNow 整年订阅收入超过 130 亿美元，同比增长约 22%。CEO Bill McDermott 在财报电话会议上说，2025年 AI 为公司内部创造了约 5 亿美元的价值，IT 服务台一级工单处置速度比人为快 99%。

Adobe的转型力度在传统软件公司里最大。如文章开头所说，4月Summit 大会上，Adobe把旗下整个 Experience Cloud重构为以Agent Skills和MCP端点为主题的系统，覆盖站点优化、数据洞察、受多创建、内容供给链，提供三种部署模式，支持在 Anthropic、Google Cloud、Microsoft、OpenAI的环境里直接挪用。这套架构的背后，是 Adobe 自己钻研里的一组数字：75% 的企业把数据整合列为 AI 落地的首要阻碍，71% 面对人才缺口，68%以为ROI不清澈。Adobe 把自己的营销和创意工作流封装成可挪用的 Skill，押注的是企业在这三个阻碍刻下愿意为现成的专业工作流付费。

Notion、Stripe、Shopify 的作为则更像是被推着走的。Notion在博客里写，颁布官方MCP Server是由于企业客户要求从Cursor和Claude直接接见工作区。Stripe 在 mcp.stripe.com 运行远程端点，Shopify 上线四个官方MCP Server，只是让 Agent 在处置支付、电商工作时能挪用到自己。这类公司“接入大模型”更像是防御，不产生新收入，但能预防从用户的工作流里隐没。

Docusign走得更深一层。它把签约流程打包成Skill 上架 AgentExchange，而不只是颁布一个 MCP Server。这两者的差距值得说明显：MCP 端点解决的是“Agent 能衔接我”，Skill 封装解决的是“Agent 知路怎么用好我”。Docusign的数据是，Skill 上架后 2025 年 Q4 处置了 200 多个个人报价，签约功夫加快 60%。从接入到封装，是从基础设施往利用层走的一步，这一步的贸易价值差距很显著。

国内公司的接入方式，根基上停顿在MCP层，解决“Agent能衔接我”，还没有太多公司像Docusign那样进一步把工作流知识封装成Skill。好比支付宝的MCP Server解决的是支付的技术衔接，但“Agent若何在分歧业务场景下最优地使用支付宝」剽层工作流知识，目前还没有被系统性地封装。

飞书在盛开平台上线了文档场景的 MCP 能力，钉钉官方团队开源了dingtalk-openclaw-connector，高德地图把导航数据封装成 MCP Server 上架魔搭。魔搭 MCP广场目前收录超过 9000 个服务。

但“Agent 若何在分歧业务场景下用好我」剽一层工作流知识，目前还险些没有公司系统性地封装成 Skill。

“国内还没有OpenAI或Anthropic这样显著当先的模型方牵头走出一些行业范式，大厂有自己的生态，但是在模型能力上，并没有出格当先或凸起的特点。这可能也是利用层公司跟进比力缓慢的原因。”一位科技领域的一级市场投资人通知腾讯科技。

但是，还有手机终端厂商的业务掌管人说，“以来Agent是OS，Skill就是手机APP，我们也在积极地去思虑怎么去推动。”

“Skill目前不足统一尺度，造作门槛低，很难说拥有贸易价值；相比之下，Plugin更像是一个可商用化的状态。但是，若是模型能力进一步提升，是不是模型会吞噬所有。这也是各人目前的会商。”一位软件行业的技术专家暗示，“目前看来，国内的利用层和软件行业各人还在跑通衔接层，这和国内整体Agent生态的成熟杜仔关，也和国内的SaaS生态的繁华水平及竞争的强烈水平和国表有很大差距有关。”

什么Skill真的有贸易价值？

那么，大热的Skill是否拥有贸易价值？Skill、Plugin、或软件内置Agentic AI能力，什么才是可能跑通贸易关环的最大可能性？目前还没有定论。

Gartner 的预测提供了一个宏观坐标：到 2028 年，33% 的企业软件将蕴含Agentic AI 能力，2024年，这个数字还不及1%。但统一份钻研也显示，超过40%的Agentic AI项目将在 2027 年底前被叫停，原因是成本失控、价值不清澈，或风险管控缺失。赢家会高度集中。

能产生真实贸易价值的Skill，有三个共同点：

第一，承载了特定领域的执行知识，而不只是通用流程描述 。Harvey 是最清澈的案例。这家司法 AI 公司底层挪用 Anthropic 和 OpenAI 的模型，但主题价值在于它在模型之上成立的专业层：与 LexisNexis 的内容合作、面向律所的数据隐衷架构、通过雇用前 BigLaw 律师堆集的行业步骤论。Harvey 的系统每天处置超过 40 万个 Agentic 查问，用户自建的自界说工作流超过 2.5 万个。2026 年 3 月，Harvey以110亿美元估值实现 2 亿美元融资。CEO Winston Weinberg暗示：“Harvey 不只是加了司法提醒词的 Claude。它是为司法团队现实工作方式而生的平台，蕴含专业知识、工作流集成、合规基础设施和机构知识。这才是重点。”

第二，蕴含可验证的质量尺度和失败处置逻辑 。Salesforce AgentExchange上的clearMDM提供的Skill，用于Salesforce CRM数据质量管控，起步定价约100 英镑/月/公司，主题是一套专门处置数据洗濯场景的工作流逻辑，蕴含它在各类异常输入下的处置方式。企业买的是不变性和可预期性，不是聪明的提醒词。

第三，具备可审计的执行约束 。模型越强，企业越必要限度它的自主权。一个真正能够在企衣凤落地的Skill，必须能说明显它在什么情况下会执行什么操作，以及在哪些节点会要求人为确认。Adobe 在CX Enterprise 里明确提供了两个分歧级此外人为监督机造，这个设计反映的是企业客户的真实需要。

相比之下，通用写作、通常会议纪要、单一案牍改写这类 Skill，已经被模型原生能力吸收，没有独立的贸易价值。工具加强型的 Skill，好比PPT 天生、Excel 分析、代码重构，更可能的终局是被Office、Notion、GitHub Copilot这类产品直接内置，以职能而非Skill的大局存在。

软件生态将来可能是什么状态

在这之后，还有一个更大的问题：软件生态的结构会造成什么样？

摩根士丹利分析师 Keith Weiss 把 AI 对软件行业的冲击概括为“trinity of software fears”——席位定价受威胁、自建代替表购逻辑倒转、AI 直接进入利用层竞争。但摩根士丹利同时以为，这个忧郁“赐与了软件巨头在这轮创新中参加的能力过少的信誉”，并把微软、Salesforce、ServiceNow 列为最有可能胜出的公司。

IDC 对这场变局的判断是：下一代企业技术栈，将萦绕 AI Agent 而不是 SaaS 界面构建。“今天的技术栈是萦绕 SaaS 界面建设的，明天的技术栈将萦绕与？榛蠖朔务交互的AI Agent建设。” 数据湖和实时数据衔接成为关键使能成分，供给商关系从“以 UI 为中心的参加演变为‘以 Agent 为中心的使能合作’”。

这个判断意味着三类软件会有分歧的走向：

有网络效应和专罕见据的软件，反而会更强。 Airbnb的房东网络、Uber 的司机网络、Palantir的防务数据，这类器材Agent代替不了，AI反而会加强它们处置这些数据和网络的能力。这类公司的应对战术，是自动把自己的数据和主题逻辑封装成Agent可挪用的高价值Skill，不是等Agent绕过它们。

以界面为主题护城河的SaaS，面对真实威胁。 若是用户价值重要来自一个美丽的 UI 和点击流程，而背后没有怪异数据和工作流堆集，那么 Agent 既能够操控这个界面，也能够直接绕过它挪用 API。这类产品的前途，是把自己重组成 Agent 编排层，以权限治理、流程验证和审计能力为主题。

行业垂直软件，是Skill贸易化最清澈的机遇地点。 Harvey在司法行业的蹊径，Rogo在投资钻研行业的蹊径，证了然一件事：当你把一个行衣凤真实工作的执行知识深度编码进 Plugin，通过企业采购渠路触达大客户，这条路的确存在，并且估值数据已经证了然它的贸易规模。

最后回到那批自动Skill化，最重要的可能并不是在“Skill Market”、“Plugin Market”能卖几多钱，影响生死生死的，是当 Agent 包办员工处置工作时，这些能力能否在职务发生的那一刻被挪用到。

这是一场关于软件入口的底子性重构。入口从桌面图标，造成了Agent 在执行工作时的工具挪用列表。那些没有呈此刻这个列内外的软件，会在用户都没意识到的情况下，被静默地绕从前。

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