2026年Q2，AI Agent能力分发市场正经历第三次范式转移。OpenAI的ChatGPT插件活了13个月就关停，GPT Store的300万GPT被困在围墙花园里，而Anthropic的MCP协议在捐赠给Linux基金会后已获得9700万次下载。与此同时，八大Agent技能市场在半年内涌现，从Skills.sh的npm风格CLI安装到Agensi的安全扫描付费市场，一个比App Store更激进的经济基础设施正在成型——买家和卖家可能都是机器。本文深度解剖这场能力商店之战的六个关键战场。
2023年3月，OpenAI以巨大声势推出ChatGPT插件。Expedia做旅行、Wolfram Alpha做数学、Zapier做自动化——概念简单诱人：第三方开发者构建插件，让ChatGPT获得超越文本生成的能力。
插件架构基于OpenAPI manifest：开发者托管API并编写描述文件，OpenAI审核后上架，用户最多同时启用3个插件。问题迅速暴露：
13个月后，2024年3月19日，插件商店关闭。这是AI历史上最短命的主流生态尝试。
GPT Store用"自定义GPT"替代插件。创建者定义指令、知识文件和Actions，用户获得的是成品体验而非零件。截至2026年，GPT Store已有超过300万创建的GPT，约15.9万个公开可用。
但核心矛盾未解：GPT Actions只在OpenAI生态内工作。为ChatGPT构建的Action不能在Claude、Gemini、Cursor、VS Code中使用。平台锁定意味着开发者的投入被单一平台的命运绑架。
2024年11月25日，Anthropic发布Model Context Protocol（MCP）。2025年12月，MCP被捐赠给Linux基金会下的Agentic AI Foundation，由Anthropic、Block、OpenAI联合领导，Google、Microsoft、AWS、Cloudflare支持。
MCP的哲学与前两代截然相反：构建一次，到处运行。一个MCP Server可以同时服务Claude、ChatGPT、Gemini、Cursor、VS Code、Windsurf、Zed等所有支持该协议的客户端。
图表 1
截至2026年4月，AI Agent技能市场已从2025年12月的1个注册表增长到8个主要平台。
| 平台 | 技能数量 | 策展模式 | 安全审查 | 创作者收益 | MCP支持 | 特色 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Skills.sh | ~2,000 | 社区提交 | 无 | 无 | 无 | Vercel背书，npm风格CLI安装 |
| SkillsMP | 800,000+ | GitHub爬取，≥2星 | 无 | 无 | 无 | 最大目录，质量参差 |
| LobeHub | 169,000+ | 爬取 | 无 | 无 | 无 | 配套AI工具链，Web UI精致 |
| ClaudeSkills.info | 658 | 社区+官方 | 无 | 无 | 无 | 免费为主，含Anthropic官方技能 |
| MCP Market | ~500 | 提交制 | 无 | 无 | 部分 | MCP Server+技能联动 |
| Anthropic官方 | ~20 | 手动策展 | 内部审计 | 无 | 无 | 量少但每条经过Anthropic验证 |
| GitHub插件市场 | 2,500+注册表 | 各自维护 | 无 | 无 | 无 | 分布式，质量两极 |
| Agensi | 200+ | 手动+自动 | 8项安全扫描 | 80/20分成 | curl一键安装 | 安全优先，付费模式 |
SkillsMP的80万数字听起来惊人，直到你发现它是爬取的公开GitHub仓库，唯一过滤条件是"至少2颗星"。大量技能是废弃实验、半成品测试或重复项。Snyk的ToxicSkills研究发现，测试的技能中36%包含提示注入漏洞。对22,511个技能的安全审计发现了140,963个问题——平均每个技能6.3个问题。
这个数字揭示了开放市场的核心悖论：规模越大，风险越集中。
Anthropic在2025年建立了官方MCP Registry（registry.modelcontextprotocol.io），作为公开MCP Server的集中元数据仓库。GitHub在2026年推出了GitHub MCP Registry，整合了代码搜索和社区信号（Star、Fork、Issue）来帮助开发者发现MCP Server。
架构特点：
MCP Server → 注册元数据 → Registry API → 客户端发现 → 能力协商 → 工具调用
MCP协议本身支持三种能力暴露：Tools（带输入输出定义的函数）、Resources（AI可读的数据）、Prompts（可复用模板）。传输层支持stdio（本地进程）和Streamable HTTP（远程服务器，2025年3月协议修订引入）。
变现评估：MCP Registry本身是开源基础设施，但围绕它的增值服务——私有注册表、访问控制、合规审计——构成了企业级付费空间。PulseMCP和M瘤等公司已开始提供企业MCP网关服务。
2026年3月27日，OpenAI为Codex推出插件市场，打包Skills、Apps和MCP Servers为可安装的插件包。Slack、Figma、Notion、Sentry等20+合作伙伴首批入驻。Codex周活已达160万，GPT-5.3发布后增长了3倍。
关键设计：每个Codex插件可包含三个组件——Skills（可复用的提示指令）、Apps（第三方服务集成）、MCP Servers（远程工具/共享上下文）。管理员可通过JSON策略文件控制插件的预装、可用或屏蔽状态。
行业影响：OpenAI是最后一个推出插件架构的AI编码主要厂商，落后于Anthropic的Claude Code和Google的Gemini CLI。但企业治理控制是其差异化武器——在合规敏感的企业环境中，细粒度的插件管控能力可能比生态规模更重要。
如果说MCP解决了"工具连接"问题，SKILL.md解决的是"行为描述"问题。一个SKILL.md文件定义了Agent在特定任务中的行为规范，包括触发条件、执行步骤、输出格式和边界约束。
与传统配置的区别：
# 传统GPT配置 - 绑定在OpenAI平台
name: "Code Reviewer"
instructions: "Review code for bugs..."
tools: [web_search, code_interpreter]
# SKILL.md - 跨Agent可移植
---
name: code-reviewer
trigger: "when a PR is created or updated"
steps:
- analyze: diff content and context
- check: security patterns, style guide, test coverage
- generate: inline comments and summary
output: structured review with severity levels
agents: [claude-code, codex-cli, cursor, gemini-cli]
---
变现潜力：Agensi等平台已实现80/20的创作者分成模式。一个高质量的行业专用Skill（如"Kubernetes部署审核"、"SOC2合规检查"）可一次性定价$5-$50，面向的是企业采购预算而非个人消费者。
Google的A2A（Agent-to-Agent）协议和Anthropic的MCP经常被误认为是竞争关系，实际上它们解决的是不同层级的问题：
图表 2
MCP：Agent与工具/数据源之间的连接。类比USB-C接口——标准化设备与主机的物理连接。97M下载量，覆盖工具发现、函数调用、资源访问。
A2A：Agent与Agent之间的通信。类比蓝牙——设备间的无线协议。50+合作伙伴，支持Agent Card（能力名片）、Task Delegation（任务委派）、共享上下文。
ACP（Agent Communication Protocol）：第三个协议，由Morph等公司推动，侧重Agent之间的结构化消息传递。
实战中的架构选择很明确：Agent需要同时支持MCP（连接工具）和A2A（与其他Agent协作），两者是互补而非替代关系。
Snyk的ToxicSkills研究报告了一个令人不安的数字：测试的Agent技能中36%包含提示注入漏洞。对22,511个技能的全面审计发现了140,963个安全问题。
Agensi提出了8项安全扫描标准： 1. 提示注入检测 2. 数据泄露防护 3. 密钥/凭证暴露检测 4. 危险命令识别 5. 代码混淆检测 6. 外部资源拉取审计 7. 凭证访问权限检查 8. 权限提升防护
对比传统软件供应链：npm的left-pad事件影响了数百万项目，但至少影响范围是可预测的。Agent技能的风险更隐蔽——一个被注入的Skill可能在每次代码生成中悄悄植入后门，且由于Agent的自主执行特性，人类审计者可能永远不会注意到。
企业应对策略： - 私有Registry：企业内部维护经过审计的技能注册表 - JSON策略文件：Codex已支持管理员级别的插件白名单/黑名单 - 沙箱执行：在隔离环境中运行未验证的技能 - MCP网关：通过代理层统一审计所有工具调用
当买家和卖家都可能是机器时，定价模型需要重新发明。
当前市场的主流模式：
| 模式 | 代表平台 | 典型价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 一次性购买 | Agensi | $5-$50/技能 | 专用工具技能 |
| 免费开源 | ClaudeSkills.info | $0 | 通用工作流 |
| 平台绑定 | GPT Store | 免费/订阅 | ChatGPT用户 |
| API调用计费 | MCP Server提供方 | 按请求计费 | 高频工具服务 |
| 订阅制 | 企业私有Registry | 月费/年费 | 团队共享技能库 |
新兴实验模型： - 按结果付费：Agent只在任务成功完成时支付技能费用 - Token经济：去中心化Agent网络中的技能使用激励 - 组合定价：多个技能打包成工作流后的折扣定价 - 动态定价：根据技能使用频率和成功率自动调整价格
Agensi的80/20分成意味着创作者保留80%收入，平台抽取20%。对比App Store的30%抽成和Steam的30%抽成，这个比例有利于吸引高质量创作者。但核心挑战在于：当AI可以自动生成技能时，创作者经济的护城河在哪里？
图表 3
个人开发者/学习者：从ClaudeSkills.info的免费技能起步，配合Anthropic官方目录中的验证技能。不要安装未审计的社区技能——36%的提示注入率不是开玩笑的。
创业团队：在Skills.sh上发布开源技能建立声誉，同时在Agensi上以付费模式提供增强版。MCP Server优先——一次开发覆盖所有AI客户端。
企业团队：建立私有MCP Registry，配合Codex的JSON策略文件做权限管控。采购经过安全审计的技能，优先选择提供SLA的商业技能提供方。
技能创作者：专注垂直领域（金融合规、医疗编码、法律审查），避免通用技能的红海竞争。SKILL.md格式的可移植性意味着你的技能不绑定任何平台——这是对创作者最大的保护。
Agent能力商店的终局不会是"一个赢家通吃的App Store"。MCP的开放协议本质决定了这是一个多层分发的市场——如同今天的npm/Packages生态，有官方Registry、有企业私有镜像、有安全审计增值服务。差异化的关键不在目录大小，而在信任层——谁能提供最可靠的安全审计、最精准的能力匹配、最合理的定价机制，谁就占据价值链的制高点。
当Agent开始自主选购技能时，真正的Agent经济才开始。
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