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Uber 的 MCP 网关与 Salesforce 27 亿美元收购 Cresta:企业智能体进入管道层

Uber 搭建了 MCP Gateway,用来统一 AI 智能体发现和调用内部服务的方式,覆盖 800 多个 MCP 服务器和 5000 个工具,InfoQ 于 11 月 2 日报道。一天后,Salesforce 表示已签署最终协议,收购语音智能体公司 Cresta。

人工智能与模型分析林晓雯发布: 2026年11月3日4 分钟阅读资料来源 12
Uber 的 MCP 网关与 Salesforce 27 亿美元收购 Cresta:企业智能体进入管道层

两件事里,Uber 的做法更值得看。InfoQ 在 11 月 2 日报道,这个网关把注册表和代理分开。注册表存放工具定义、schema、归属方和启用设置。代理把 MCP 请求转成 HTTP、gRPC 或 TChannel 调用,再把结果转换回来。Uber 的工程师称它为一个微服务层。它把已有 API 暴露成 MCP 工具,下面的服务不用改动。

这本质上是治理问题,只是披了架构的外衣。

Uber 的 AutoCrawler 会扫描内部的接口定义注册表。它从 Protocol Buffers 和 Thrift schema 中抽取 API 定义,再用语言模型起草工具描述。新发现的工具默认关闭,等归属团队审核并启用后才可用。Uber 的内部访问控制系统在服务器和工具两个层级上执行授权。网关还会对工具返回内容中的个人身份信息做脱敏。对 Jira 和 Google 这类第三方服务,另有一个服务把内部用户令牌换成第三方认证令牌。

InfoQ 收集到的反应显示,这套设计并不新鲜。微软 CoreAI 的首席软件工程师 Ajay Sharma 在 LinkedIn 上写道,Azure API Gateways「已经这么做了很久」。他称这是「让 LLM 带来的混乱归于秩序的一套配方」。Pipe17 总裁 Kelly Goetsch 在 LinkedIn 帖子中说,Uber 的网关「和我们过去几十年为 API、后来为 GraphQL 建的网关看起来一模一样」。InfoQ 还提到,Uber 为增量发现搭建了 Omni MCP。把几千条工具定义塞进智能体的上下文里效率很低。

Salesforce 买下对话层

Salesforce 的动作用钱说话。公司周一表示已签署最终协议收购 Cresta,后者的语音智能体可以端到端处理客户来电。Salesforce 没有公布价格。据一位知情人士,它同意支付 27 亿美元,Valida Pau 和 Kevin McLaughlin 为 The Information 撰写报道,TNW 转述时称未独立核实这一数字。交易预计在 Salesforce 2028 财年第一季度完成,仍需通过监管审批。

The Information 报道,Cresta 成立九年,起步于斯坦福大学 AI 实验室。Salesforce 列出的企业用户包括 Marriott、Comcast 和 Alaska Airlines。Salesforce Agentforce 与 Service Cloud 执行副总裁兼总经理 Kishan Chetan 说:「语音是服务最难做对的地方,也是对客户最要紧的地方。」Cresta 首席执行官 Ping Wu 说,把平台与 Salesforce 合并,会把「实时对话智能和智能体体验」嵌入 Service Cloud。

这笔交易之前,是 10 月 20 日对 Braze 的 57 亿美元协议,以及收购国家安全软件公司 Rune 的计划,TNW 报道。这个模式是应用层的整合,不是管道层。

人还在回路里

本周还有两条更早的消息可以作参照。CNBC 在 10 月 31 日报道,Meta 和 OpenAI 的基础模型仍然无法可靠地在网页上操作,尤其是打电话这类场景。Marissa Mayer 的 Dazzle AI、Duckbill 和 Wajo AI 等初创公司把失败的任务转给人类外包人员处理。Duckbill 的 Meghan Joyce 描述了一种「和 Uber 不太一样的模式,我们把任务拆成原子级的小块」。Mayer 说,模型「仍然可能缺乏常识」。

MIT Technology Review 的定制内容团队在 11 月 2 日报道,在接受调查的组织中,分析类智能体产出的洞察有 48% 带来了改善业务的行动,一年前这个比例是 37%。55% 的高管把洞察质量差主要归因于缺乏业务背景。另有 52% 表示,他们的智能体产出的洞察太多,根本评估不过来。同一家媒体在 11 月 3 日报道,研究者正在推动「逆向博弈论」,也就是机制设计,用规则把智能体约束住,而不是去检查它们的内部。

成本是另一道刹车。Y Combinator 首席执行官 Garry Tan 在 Walter Isaacson 的 The Builders 播客上发言,TechCrunch 在 11 月 2 日报道了这一期。他说自己一年在 token 上花「大约 20 万到 100 美元」,随后称这笔开销是「一种不是人人都能享有的疯狂特权」。

工具市场继续补齐空缺。YC W24 公司 Momentic 于 11 月 2 日在 Hacker News 上线,其 AI QA 智能体用 YAML 编写端到端测试并在 CI 中运行。由 Veriff 联合创始人 Janer Gorohhov 创办的 Roleo 完成融资,由 Practica Capital 领投,Tech.eu 在 11 月 2 日报道。Nvidia 在 11 月 3 日的博客中介绍了视觉与服务智能体在城市中的部署,包括 ITMAX 的 SamurAI V2,称其到 2027 年将支持 17000 多台摄像头。

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资料来源

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  1. 01Uber Builds MCP Gateway to Govern Access to 800+ Servers and 5,000+ AI Agent ToolsEN
  2. 02Salesforce to buy Cresta and bring its AI voice agents into Service CloudEN
  3. 03Humans are still doing the work behind some AI agentsEN
  4. 04Raising the quality of insights in agentic analyticsEN
  5. 05How "reverse game theory" could keep AI agents in checkEN
  6. 06Y Combinator's Garry Tan uses AI agents so much, he spends up to $200K a year on tokensEN
  7. 07Launch HN: Momentic (YC W24) - Agents that catch bugs by using your appEN
  8. 08Veriff co-founder's Roleo raises €2.9M to expand AI career agent across EuropeEN
  9. 09Cities Worldwide Build and Scale AI Services With NVIDIA Physical and Agentic AIEN
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  12. 12Vom Testanalysten zum Agententeam: Qualitaetssicherung mit klaren LeitplankenEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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