Google 和 Microsoft 正在共同推动 WebMCP——一个由 Chrome 与 Edge 团队开发的浏览器 API，让网站能够向 AI Agent 声明自己可执行的操作。文章对比了 Agent 访问应用的六种方式（原始 API、后端 MCP 服务器、computer use、浏览器自动化、WebMCP、内置助手），指出 WebMCP 是唯一同时满足'使用自己的 Agent、零配置、获得真实具名操作'三个条件的方案。声明式描述优于让 Agent 从像素猜测：无需 API key、登录随浏览器会话免费获得、可用操作随页面状态动态变化、支持 JSON Schema 兼容主流模型。文章还展示了注册工具的 JavaScript 代码与纯 HTML 表单的极简接入方式，认为这可能是多年来 Web 最大的变革。
文章介绍了如何使用 CrewAI、OpenRouter 和 Seltz MCP 服务器构建一个多智能体 GTM（市场进入）研究管道。文章指出 GTM 研究的核心难题在于“连接问题”：触发信号（如新高管入职、融资）与人员背景信息分散在不同数据源中，传统搜索 API 只返回片段，需要大量抓取和拼装。Seltz 作为面向此场景的网络索引，单次调用即可返回完整结构化记录。管道由三个 Agent 组成：Signal Hunter 搜索目标公司的触发事件，People Enricher 获取相关人员的完整职业记录，Outreach Strategist 合并两者输出，生成带个性化首句的排序外联名单。
本文基于对45人工程团队30天的Claude Code使用追踪，剖析了其账单构成：真实用户提示仅占输入token的14%，其余为静态系统开销、CLAUDE.md与Skills、MCP服务器schema、工具结果回放及历史上下文等配置性开销。文章指出Uber等大规模部署中人均月支出高达500-2000美元，并介绍了Comet在Opik中推出的Cost Intelligence代理插件，通过token级可观测性帮助团队识别浪费，15分钟审计可削减20-40%账单。
文章讨论了Google和Anthropic将检索从单一应用中移出，转变为独立服务的新趋势。这种分离解决了旧RAG设置中的过时嵌入和基础设施耦合问题。通过将摄取与查询分离，并使用结构化单元代替原始文本块，可以显著减少语料库大小并提高向量相关性。
