根据@godofprompt（2025年11月17日）分析，企业级软件正迎来Agentic AI颠覆性增长，预计2026年底AI代理渗透率将从5%激增至40%。通过博弈论分析，这场产业级囚徒困境促使厂商在传统定价与AI驱动的结果型定价之间做出抉择。Intercom和Salesforce等先行者放弃按席位计费，转向按AI结果计价，实现了高采纳率和收入增长，而保守者则面临利润压缩和高客户流失。Stackelberg竞争理论显示，先行者唯有建立数据护城河和生态控制，才能巩固优势。AI模型商品化、MCP协议和界面优势消失，倒逼企业依赖独特数据或合规壁垒。83%高管增加Agentic AI预算，预计AI不仅取代软件，还将大规模替代劳动力，市场规模远超软件本身。但到2027年，40%项目将因成本、价值不清和风险控制不足而失败。市场正在分化为赢家（数据护城河和结果定价）、幸存者（混合模式）和失败者（固守席位定价）。结论指出，纳什均衡下，互相背叛成为主流，企业必须加速AI优先转型和MCP兼容性建设，才能抢占市场先机（来源：@godofprompt, 2025年11月17日）。

据Andrew Ng（@AndrewYNg）发布，deeplearning.ai联合Box公司及其CTO BenAtBox推出了新课程《使用MCP服务器构建AI应用：处理Box文件》。该课程介绍了如何通过Model Context Protocol（MCP）标准，将文件操作任务交给专用服务器，省去自定义集成代码，AI应用可直接调用服务器工具处理Box文件。学员可学习使用Box MCP服务器开发LLM驱动的文档处理应用，并掌握利用Google Agent Development Kit（ADK）设计多智能体系统，以及通过Agent2Agent（A2A）协议实现智能体协作。这种方法大幅提升了AI应用在企业级文件访问和自动化文档处理的效率，为AI行业带来新的业务机会。信息来源：Andrew Ng官方推特。