很多人把 Agent 的失败归因于“模型不够强”。 但真实情况更像：模型很强，输入太差。 一、什么是“语境缺失”？不是情绪，是工程问题 Agent 需要完成闭环：观察 → 推理 → 行动 → 再观察。 其中最难的不是“推理”，是第一步：观察。 在 Web3/开放互联网环境里，“观察”天然困难： 数据来源跨链/跨平台 格式不一致、时效性极短 噪音与伪信息混在一起 当外部世界被切成碎片，Agent 再聪明也只能在碎片上“补全”。 二、MCP 的价值：把“接入外部世界”标准化 MCP 是一个开放协议，用标准方式让 AI 应用连接外部工具/数据源。官方将其类比为 AI 应用的“USB-C”。 Model Context Protocol+2Anthropic+2 它解决的是： 每个 Agent 不用为每个数据源手写一套集成。 但它不解决： 数据是否可信、是否实时、是否结构化、是否可验证。 三、RSS3 的定位：把“语境”做成开放信息层（Infra） RSS3 在官方文档把自己定义为 Open Information Layer（开放信息层）。 RSS3 Docs+1 这意味着它更像基础设施，而不是单一应用。 你可以把它理解为：把开放网络的内容/行为变成“可组合事件流”，让上层应用/Agent 能直接消费。 两个和“语境”直接相关的官方抓手： 1）AgentData：RSS3 Docs 明确写的是为 AI agents 提供实时数据流能力，让 agents 能持续使用实时数据演进。 RSS3 Docs+1 2）RSS3 MCP Server：官方 GitHub 提供了 mcp-server-rss3（集成 RSS3 API 的 MCP server 实现）。 GitHub 换句话说：MCP 是标准插口；RSS3 让插口接到“可用语境”。 四、全球案例与行业共识：为什么大家都在补“语境层” 这不是 RSS3 一家在讲。 MCP 之所以成立，本质就是行业开始承认：Agent 要走向可用，必须系统性补齐外部工具与数据连接。 Anthropic+1 生态侧也在快速跟进：比如 LangChain/LangGraph 平台对 MCP 的支持更新，说明它正在成为工程化的主流接口之一。 changelog.langchain.com+1 五、Agent 的竞争，将从“模型能力”转向“语境能力” 我这里做一个明确标注的行业判断（非官方事实）： 未来 Agent 的护城河很可能不是“谁更会推理”，而是“谁更稳定地拿到可验证、结构化、低延迟的外部语境”。 而 RSS3 这类开放信息层的意义在于： 它把语境做成 Infra，给所有 Agent/应用复用，而不是困在单一平台的数据黑箱里。 互动问题 如果你在做 Agent： 你更需要“更大模型”，还是“更可靠的语境入口”？为什么？
