ANX：面向AI智能体交互的协议优先设计及配套3EX解耦架构

AI智能体作为自主数字行为者需要智能体原生协议；现有方法包括GUI自动化与基于MCP的技能，存在token消耗高、交互碎片化、安全性不足等缺陷，原因在于缺乏统一的上层框架与关键组件，各独立模块皆有缺陷。为解决这些问题，我们提出ANX，一个开放、可扩展、可验证的智能体原生协议与上层框架，集成CLI、Skill与MCP，通过协议创新、架构优化与工具补充来化解痛点。其四项核心创新：1）智能体原生设计（ANX Config、Markup、CLI），具备高信息密度、灵活性与强适应性，以减少token并消除不一致；2）结合Skill灵活性的人机交互，实现双重渲染——既可作为智能体可执行的指令，也可作为人类可读的UI；3）在MCP支持下按需加载轻量应用，无需预注册；4）由ANX Markup支持的机器可执行SOP，消除歧义，保障可靠的长时程任务与多智能体协作。作为系列工作的第一篇，我们聚焦ANX的设计，呈现其带ANXHub的3EX解耦架构，以及初步的可行性分析与实验验证。ANX确保原生安全：绕过LLM的UI到Core通信使敏感数据不进入智能体上下文；仅限人工的确认机制防止自动化滥用。基于Qwen3.5-plus/GPT-4o的表单填写实验显示，相较基于MCP的技能，ANX分别减少47.3%（Qwen3.5-plus）与55.6%（GPT-4o）的token，相较GUI自动化分别减少57.1%（Qwen3.5-plus）与66.3%（GPT-4o）的token，且相较基于MCP的技能执行时间分别缩短58.1%与57.7%。