资讯中提到的MCP Server和Agent Skills，实际上是在将传统软件拆解为AI可调用的原子能力。从技术角度看，这不仅仅是API的简单封装，而是要求软件从数据模型到权限管理都进行重构。以Notion为例，其MCP Server需要暴露特定查询接口，同时保证多租户隔离和速率限制，这在工程实践中极其复杂。我个人的落地经验是，Skill的粒度设计是关键——太细会导致Agent调用链过长，增加延迟和失败率；太粗则丧失灵活性，Agent难以组合出复杂工作流。

对于摩根士丹利所谓的“SaaSpocalypse”，我认为这并非过度反应。SaaS的席位费模式本质上是按人头收费，而Agent调用能力后，用户数不再与用量直接挂钩。IDC预测的70%供应商重构定价策略，实际上是在倒逼软件从“卖工具”转向“卖结果”。但问题在于，如何定义“结果”？是API调用次数，还是任务完成率？这需要行业共同探索。

我想抛两个问题：1. 当Agent调用多个Skill时，如何保证事务一致性（比如金融场景下的原子操作）？2. 传统SaaS的SLI/SLO体系，在Agent驱动的动态调用链下是否还适用？这可能是未来两年工程团队必须啃的硬骨头。