小時候看《鐵甲奇俠》，Tony Stark 身邊總有 J.A.R.V.I.S. 在旁。它可以查資料、計算參數、控制設備，有時候甚至不用開口，它已經知道哪裡出了問題。那時候我一直覺得，這種東西離現實很遠。
最近看到 Model Hardware Standard（簡稱 MHS）這套標準，再聯想到之前的 Model Context Protocol（簡稱 MCP）及具身智能後，我突然覺得，這個未來感十足的 J.A.R.V.I.S.，好像不再只存在於科幻電影中，而是已經慢慢出現一條可以落地的發展路徑。當這些科技拼圖逐漸拼起來之後，每個人或許真的可以擁有屬於自己的 J.A.R.V.I.S.，也就是自己的 AI 助理。
MCP 和 MHS 令我有想像空間的地方
MCP，全名 Model Context Protocol。
如果要用一個簡單的方法理解，我會覺得它有點像 AI 世界的「USB」。
以前每一套系統、資料庫、工具都有自己的對接方法。你可以想像，如果不同電器都有各自的電源插頭，而家裡又沒有統一標準，10 件電器就有 10 種插頭，電線一定七國咁亂。
再回到我們日常使用的工具，例如 Google Drive、Notion、得到大腦、Heptabase、Telegram、Instagram 等，AI 每要跟一個工具對接，就要重新處理一次；想它操作其他系統，又是一堆不同的方法。MCP 想做的，就是慢慢把這些對接方式標準化，讓 AI 更容易理解不同工具可以做什麼，以及怎樣調用。
這件事本身看起來很技術，但後來我諗一諗，真正有意思的可能不是 MCP 本身，而是當愈來愈多服務開始變得「方便 AI 使用」之後，軟件產品的設計邏輯也可能會跟住改變。
MHS，全名 Model Hardware Standard。
Anthropic 與 HHMI Janelia 研究中心合作推出這套標準，簡單來說，就是嘗試幫實驗室儀器建立一套較統一的溝通方式。
以前每部設備都有自己的介面和控制方式，要串起來可能要一個一個接、一個一個寫。但如果 AI Agent 可以透過較標準化的方式，知道有哪些設備、各自可以做什麼，以及能夠執行哪些指令，它就不再只是坐在電腦裡回答問題，而是真的開始有能力「操作」現實世界的設備。
當時我第一個反應就是：這不就是實驗室版的 J.A.R.V.I.S. 嗎？
以前我們講 AI，更多是 ChatGPT 幫你寫文、整理資料、做分析。但如果 AI 開始可以控制工具、設備，甚至協調幾部機器一起完成任務，性質其實已經完全不同。
未來使用軟件的，可能不只是人
現在如果我要安排一次旅行，我可能要自己查機票、比價、看酒店、找餐廳、排交通，再慢慢整理成行程。工具已經很多，但問題是，每一樣仍然要我自己操作。
未來我可能只需要同自己的 AI 助理講：「我想去東京五日，預算兩萬，喜歡食拉麵同壽司，行程唔好太趕。」之後它自己去查機票、看酒店、安排餐廳、整理交通，最後交一份方案給我確認。確認之後，再由 AI 助理連接不同的訂票平台，透過平台提供的 MCP 工具，完成查詢、比價和預訂等工作。
真正要我做的，可能只剩下兩件事：講清楚我要什麼，以及做最後判斷。
去到這一步，AI 就不只是幫我「找資料」，而是真的開始成為服務與服務之間的操作層。
產品未來可能要考慮 AI Agent 優先
以前做數碼產品，我們會很自然地想：頁面怎樣排、按鈕放哪裡、流程幾多步、怎樣減少用戶點擊。某程度上，產品設計一直假設操作產品的是人。
但如果未來大量操作不是由人完成，而是由 AI Agent 完成，優先級可能會開始改變。有些服務未來最重要的，不一定只是「UI 做得好不好看」，而可能是「AI 能不能與供應商進行資料交互」、「API 穩不穩定」、「權限清不清楚」、「出了錯能不能回退」。
換句話說，未來一個產品可能同時要服務兩種用戶：人類，以及代表人類工作的 AI Agent。
這件事對我來說，有趣的地方是：它可能改變的，不只是 AI 工具，而是我們做產品時，第一步應該先設計什麼。
過去我們通常先想操作介面，再思考後面的系統如何配合；未來有些產品可能反過來，先把 MCP Server、API、權限和 Agent 可調用能力設計好，再思考人類需要看到什麼確認介面。
如果真的走到這一步，產品經理的工作重點可能都會跟住變。以前我們最關心的是「如何讓人更容易操作系統」，未來可能還要多問一句：「如何讓 AI 更容易理解和調用系統，同時降低出錯風險？」
過去充滿「未來感」的科技，正在慢慢浮現輪廓
MCP 是接口，AI Model 是大腦，AI Agent 是執行者，設備和系統則開始成為它可以調用的工具。單獨看，每一樣都只是一項技術；但當它們開始接起來，你就會慢慢看到一個輪廓。
J.A.R.V.I.S. 還未出現，但以前覺得完全是科幻的東西，現在至少已經可以看見一些零件。
而這可能是我看 AI 發展最有趣的地方：不只是每天又推出了什麼新模型，而是開始看到，這些原本分散的技術，正在慢慢拼成一套可以真正幫人做事的系統。
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