二次元绘画创作
56.21M · 2026-02-04
随着大型语言模型（LLMs）的飞速发展，人工智能的应用范式正从单一的“对话”模式，逐步演进至能够自主“行动”的智能体（AI Agent）时代。
这些智能体不再仅仅是信息问答的工具，它们被赋予了理解复杂指令、规划任务、调用外部工具乃至与真实世界交互的能力。然而，要让 AI 智能体真正发挥其潜力，实现通用化、可扩展且安全可靠的能力，其背后需要一套高效且灵活的机制来管理和扩展其功能。
在此背景下，Agent Skills 和 Model Context Protocol (MCP)已成为扩展 AI 智能体能力的两大核心技术路径。Agent Skills 侧重于将领域专业知识和工作流以文件化的形式进行封装，强调便携性和可读性；而 MCP 则致力于构建一套标准化的通信协议，旨在将 AI 应用程序与各种外部工具、数据源和系统无缝连接。
两者虽然在设计理念和实现路径上有所差异，但共同的目标都是为了赋能 AI 智能体，使其能够处理更广泛、更复杂的任务。
本文将深入剖析 Agent Skills 和 MCP 的架构设计、核心原理，并详细对比两者的异同与各自的优势，并探讨它们在实际应用中的价值。
Agent Skills，顾名思义，是赋予 AI 智能体特定“技能”的一种机制。它并非一个复杂的框架或协议，而是一种基于文件的、便携式的格式，旨在将特定的领域专业知识、自动化工作流以及可执行代码，以自包含的方式封装在一个个独立的技能目录中。其核心设计哲学在于简化能力扩展的门槛，强调可读性、可移植性与低集成成本。
如果将 AI 智能体比作一个拥有无限学习潜力的学生，那么 Agent Skills 就如同为这个学生准备的一本本精心编撰的“教材”或“操作手册”。与传统Prompt不同，这些手册不仅包含了理论知识（领域专业知识），还提供了具体的实践步骤（自动化工作流）和可供执行的工具（可执行代码）。这种文件化的封装方式，使得技能的创建者可以专注于业务逻辑本身，而无需过多关注复杂的通信协议或部署细节。通过将技能以文件目录的形式组织起来，Agent Skills 实现了高度的模块化，每个技能都是一个独立的单元，可以轻松地进行版本控制、分享和复用。
这种设计理念的优势在于，它极大地降低了 AI 智能体获取新能力的技术壁垒。开发者或领域专家只需遵循一套简单的文件结构规范，即可将自己的专业知识转化为 AI 智能体可理解和执行的技能。这种“即插即用”的特性，使得 AI 智能体能够快速适应新的任务场景，有效应对不断变化的业务需求。同时，由于其文件化的本质，Agent Skills 天然具备良好的可读性，人类开发者可以直观地理解技能的内部逻辑，从而便于调试、维护和协作。
Agent Skills 的核心在于其对 SKILL.md 文件的定义。这个文件是每个技能的“身分证”和“说明书”，它以一种人类可读且机器可解析的格式，详细描述了技能的元数据、使用说明以及如何调用其内部资源。SKILL.md 通常采用 YAML 前置元数据（YAML Front Matter）结合 Markdown 指令的方式编写，这使得它既能承载结构化的信息，又能提供丰富的文本描述。
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name: pdf-processing
description: 从 PDF 文件中提取文本和表格、填写表单、合并文档
version: 1.0.0
author: Example Team
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# PDF 处理技能
## 技能概述
这个技能帮助智能体处理各种 PDF 相关任务，包括文本提取、表格解析、文档合并等操作。
## 何时使用此技能
当用户提出以下需求时激活此技能：
- 从 PDF 中提取文本或数据
- 解析 PDF 中的表格结构
- 合并多个 PDF 文件
- 填写 PDF 表单
- 将 PDF 转换为其他格式
## 前置要求
- 确认环境中已安装 `PyPDF2` 和 `pdfplumber` 库
- 对于 OCR 功能，需要 `pytesseract`
- 检查 PDF 文件是否可访问且未加密
## 操作步骤
### 1. 文本提取
'''python
# 使用 scripts/extract_text.py
python scripts/extract_text.py --input document.pdf --output output.txt
'''
### 2. 表格解析
- 使用 `pdfplumber` 识别表格边界
- 将表格数据转换为 CSV 或 JSON 格式
- 参考 `references/table-parsing-guide.md` 了解复杂表格处理方法
### 3. PDF 合并
'''python
# 使用 scripts/merge_pdfs.py
python scripts/merge_pdfs.py --files file1.pdf file2.pdf --output merged.pdf
'''
### 4. 处理扫描件
- 如果 PDF 是扫描图像，先调用 OCR 功能
- 详细步骤参见 `references/ocr-guide.md`
- 使用 Tesseract 进行文字识别
## 常见问题处理
- **加密 PDF**：提示用户提供密码或使用解密工具
- **损坏文件**：尝试使用 PDF 修复工具
- **大文件**：分批处理，避免内存溢出
## 输出格式
根据任务类型返回：
- 纯文本：`.txt` 文件
- 表格数据：`.csv` 或 `.json` 文件
- 合并文档：新的 `.pdf` 文件
## 参考信息
- `references/pdf-standards.md` - PDF 格式标准说明
- `references/ocr-guide.md` - OCR 最佳实践
- `references/troubleshooting.md` - 常见问题排查
YAML 前置元数据部分通常包含技能的名称、描述、作者、版本、许可证以及所需的兼容性信息等。这些元数据为 AI 智能体提供了关于技能的概览信息，帮助其在众多技能中快速发现和匹配任务需求。例如，一个数据分析技能的元数据可能会声明它需要 pandas 和 matplotlib 库，以便 AI 智能体在加载前检查环境依赖。
Markdown 指令部分则详细阐述了技能的使用方法、输入参数、预期输出以及任何必要的执行步骤。这部分内容通常以清晰的自然语言编写，辅以代码示例或命令行指令，确保 AI 智能体能够准确理解并执行技能。例如，一个图像处理技能的 Markdown 指令可能会说明如何指定输入图像路径、选择处理模式（如裁剪、缩放）以及输出路径。
Agent Skills 引入了渐进式加载机制，这是其高效性的关键。这个机制将技能的加载过程分为三个阶段：
SKILL.md 中的 YAML 元数据。这一阶段的开销极低，通常只涉及几十到几百个 Token 的处理。智能体可以基于这些轻量级的元数据快速判断技能是否与当前任务相关，从而避免加载不必要的完整技能内容。SKILL.md 中的 Markdown 指令部分。这一阶段提供了技能的详细使用说明，帮助智能体理解如何与技能交互，包括输入参数的格式、执行逻辑等。此时，智能体已经对技能有了较为全面的认识，可以进行更精确的任务匹配和规划。scripts/ 目录下的可执行脚本、references/ 目录下的文档或 assets/ 目录下的数据文件。这种按需加载的策略极大地优化了资源利用率，避免了不必要的内存占用和计算开销，尤其是在拥有大量技能的复杂系统中，其优势更为明显。
这种分阶段加载的模式，使得 Agent Skills 在低开销的技能发现和高效率的按需执行之间取得了良好的平衡，是其实现轻量级、高性能扩展能力的重要基石。
Agent Skills 的生命周期管理相对直观，主要围绕其文件化的特性展开。一个 Skill 从被创建到最终被 AI 智能体使用，通常会经历以下几个核心阶段。
技能创建与打包：开发者或领域专家根据特定的任务需求，编写 SKILL.md 文件，并组织相关的脚本、文档和数据资源，形成一个自包含的技能目录。这个目录可以是一个简单的文件夹，也可以是一个版本控制系统（如 Git）中的仓库。
技能发现（Discovery）：AI 智能体通过扫描预设的技能仓库目录，发现可用的 Skill。在这个阶段，智能体主要读取每个 Skill 目录中的 SKILL.md 文件的 YAML 元数据，以快速了解技能的基本信息，如名称、描述、功能等。这一过程是轻量级的，旨在高效地构建一个可用的技能列表。
技能匹配与选择：当用户提出一个任务请求时，AI 智能体根据任务的语义内容，结合已发现的技能元数据，进行智能匹配。如果初步匹配成功，智能体可能会进一步加载 SKILL.md 的 Markdown 指令部分，以获取更详细的使用说明，从而做出更精确的技能选择决策。
技能激活与加载（Activation & Loading）：一旦某个 Skill 被选中用于执行当前任务，AI 智能体便会“激活”它。这意味着智能体将根据 SKILL.md 中的指令，按需加载该 Skill 所需的脚本、数据或其他外部资源。例如，如果 Skill 包含 Python 脚本，智能体可能会在沙箱环境中执行这些脚本。
技能执行（Execution）：在资源加载完成后，AI 智能体将根据 SKILL.md 中定义的执行流程，调用 Skill 内部的功能。这可能涉及到运行脚本、处理数据、调用外部 API 等操作。Skill 的执行通常在沙箱环境中进行，以确保安全性和隔离性，防止恶意代码对系统造成影响。
结果返回与卸载：Skill 执行完成后，将结果返回给 AI 智能体。智能体处理结果后，该 Skill 的相关资源可能会被卸载，以释放系统资源。由于 Agent Skills 本身是无状态的，每次执行都是一个相对独立的过程，这简化了资源管理和并发执行的复杂性。
这种文件驱动的生命周期管理模式，使得 Agent Skills 具有极高的便携性和可维护性。开发者可以像管理普通文件一样管理 Skill，轻松地进行版本迭代、分享和部署，为 AI 智能体的能力扩展提供了坚实的基础。
在讨论 Agent Skills 时，一个几乎不可避免的问题是：它与我们已经非常熟悉的 Prompt 到底有什么区别？从表面上看，Skill 似乎只是把一段更长、更结构化的指令写进了 SKILL.md，而不是直接塞进对话上下文中。但如果仅仅把 Agent Skills 理解为“高级 Prompt”或“Prompt 模板的文件化版本”，就会低估它在设计理念和能力边界上的根本变化。
传统 Prompt 的核心特征，是一次性的、上下文内的指令。它依附于具体的对话场景存在，随着上下文的结束而自然消失。无论 Prompt 写得多么精巧，它本质上仍然是在“临时塑形”模型的行为，要求模型在当前窗口内按照某种方式思考和回答问题。这种方式的局限很明显：Prompt 难以复用、难以版本化，也很难表达复杂、分阶段的执行逻辑。更重要的是，Prompt 的主要受众始终是模型本身，而不是人与模型之间的共同理解空间。
Agent Skills 则完全不同。Skill 的出发点并不是“这一轮对话要模型怎么做”，而是“当遇到某一类问题时，智能体应当具备怎样的一种能力”。它强调的是长期存在、可被反复调用的能力定义，而不是短期生效的行为引导。SKILL.md 的存在，使得能力第一次脱离了对话上下文，成为一种独立、稳定、可管理的实体。智能体不是在每次对话中被重新“说服”去遵循某个 Prompt，而是在需要时主动选择并加载一个已经定义好的 Skill。
这种差异带来的直接结果，是 Skill 更容易承载复杂的工作流程。一个传统 Prompt 很难清晰地区分“理解任务”“执行步骤”“调用外部资源”“失败时的处理方式”等不同阶段，而 Skill 则可以通过清晰的文本结构和按需加载机制，将这些阶段自然拆解。对智能体而言，这不再是一段需要完整记住并严格遵循的长指令，而是一套可以逐步理解、逐步执行的行动指南。这种渐进式的使用方式，显著降低了模型在复杂任务中“走偏”的概率。
从人的角度来看，Skill 与 Prompt 的区别同样重要。Prompt 往往是写给模型看的，追求的是对模型行为的即时控制；而 Skill 更像是写给未来的合作者看的，无论这个合作者是人还是智能体。它要求表达清晰、边界明确，也因此更适合被审阅、被讨论、被改进。
正因为如此，一个 Skill 往往对应着某种已经被反复验证过的做事方式，可能来自资深工程师、业务专家，甚至是团队长期积累下来的共识。当这些经验被整理成 Skill，它们就不再依附于某个具体的人，而是可以被任何智能体加载、理解和执行。这种从“个人经验”到“可复用能力”的转化，是 Agent Skills 最容易被低估、却最具长期价值的地方。
与此同时，Skill 的轻量化特性也让它在实际落地中显得格外友好。没有复杂的部署流程，没有必须运行的服务，一个目录、一份文件，就足以让智能体获得一项新能力。这种低门槛不仅降低了开发成本，更重要的是，它让更多非工程背景的人也能够参与到智能体能力的构建中来。会写文档的人、懂业务的人、熟悉流程的人，都可以通过 Skill 的形式，把自己的经验直接“教”给 AI。
因此，Agent Skills 并不是对 Prompt 的简单升级，而是一次能力表达范式的切换。Prompt 更像是即时对话中的语言技巧，而 Skill 则是在为智能体构建一套稳定的“做事方法”。当 AI 从“会说话”走向“能办事”，这种从临时指令到可沉淀能力的转变，恰恰构成了 Agent Skills 最核心、也最不可替代的价值。
也正因如此，当你第一次真正理解 Agent Skills 的设计初衷时，往往会产生一种很强烈的感觉：这不只是给 AI 用的技术，而是一种把人类经验系统性传递给智能体的新方式。如果说过去我们是在教模型“回答问题”，那么从 Agent Skills 开始，我们才真正开始教它“怎么把事做好”。
与 Agent Skills 的文件驱动模式不同，Model Context Protocol (MCP) 采取了一种协议驱动的策略，旨在为 AI 应用程序与外部系统之间建立一套标准化的通信桥梁。MCP 的设计理念是成为 AI 时代的“USB-C”，即一个通用、可扩展的接口，允许 AI 智能体无缝地连接并利用各种外部工具、数据源和系统。
其核心在于一个清晰定义的三层架构：AI Host Application (AI 主机应用)、MCP Client (MCP 客户端) 和 MCP Server (MCP 服务器)。
AI Host Application (AI 主机应用)：这一层代表了运行 AI 智能体的主体，例如 Claude Desktop、VS Code 或其他任何需要扩展能力的 AI 应用程序。AI 主机应用是用户与 AI 智能体交互的界面，它负责接收用户指令，并将这些指令转化为对外部能力的需求。它不直接与外部工具交互，而是通过 MCP Client 发送请求并接收响应。
MCP Client (MCP 客户端)：作为 AI 主机应用与 MCP Server 之间的中间层，MCP Client 扮演着关键的协调角色。它负责将 AI 主机应用的请求（例如调用某个工具或查询某个数据源）封装成符合 MCP 规范的 JSON-RPC 2.0 消息，并发送给相应的 MCP Server。同时，它也负责接收 MCP Server 返回的响应，并将其解析后传递给 AI 主机应用。MCP Client 还管理着与 MCP Server 的连接生命周期，包括连接的建立、维护和终止，以及处理潜在的连接中断和重试机制。
MCP Server (MCP 服务器)：MCP Server 是外部能力（工具、数据源、服务）的实际提供者。它可以是一个运行在本地或远程的进程，负责来自 MCP Client 的请求，执行相应的操作（例如调用一个外部 API、查询一个数据库、执行一段代码），并将结果封装成 JSON-RPC 2.0 响应返回给 MCP Client。一个 MCP Server 可以提供多种工具、资源和提示模板，并且可以根据需要进行扩展和部署。例如，一个 MCP Server 可以封装对亚马逊云科技（AWS）服务的调用，或者提供对企业内部数据库的访问接口。
这种三层架构的设计，使得 MCP 能够实现高度的解耦和灵活性。AI 主机应用无需关心外部能力的具体实现细节，只需通过标准化的 MCP 协议进行通信。MCP Client 负责协议的转换和连接管理，而 MCP Server 则专注于提供和管理具体的外部能力。这种分层设计不仅提高了系统的可维护性和可扩展性，也为不同 AI 应用程序之间共享和复用外部能力提供了可能。
MCP 协议的核心在于其定义的三种基本原语，它们共同构成了 AI 智能体与外部世界交互的基石：Tools (工具)、Resources (资源) 和 Prompts (提示)。这些原语不仅定义了 AI 智能体可以“做什么”，还定义了它“可以获取什么信息”以及“如何更好地表达自己”。
Tools(工具) ：工具是 AI 智能体可以执行的外部函数或操作。它们可以是任何可编程的接口，例如调用一个 RESTful API、执行一个数据库查询、发送一封电子邮件、或者控制一个物理设备。MCP Server 负责将这些具体的外部功能封装成 AI 智能体可以理解和调用的“工具”。每个工具都通过 JSON Schema 定义其输入参数和预期输出，确保 AI 智能体能够正确地构造请求并解析响应。例如，一个天气查询工具可能需要一个 location 参数，并返回当前温度和天气状况。工具的存在极大地扩展了 AI 智能体的行动边界，使其能够从纯粹的语言理解和生成，跃升到与真实世界进行有意义的交互。
Resources (资源)：资源是 AI 智能体可以访问和获取的上下文信息。它们可以是各种形式的数据源，例如文档、数据库记录、传感器数据、用户偏好设置等。MCP Server 同样负责管理和暴露这些资源，允许 AI 智能体根据任务需求动态地获取所需信息。与工具类似，资源也可以通过 JSON Schema 定义其结构和访问方式。例如，一个用户配置文件资源可能包含用户的姓名、邮箱和订阅信息。通过访问资源，AI 智能体能够获得更丰富、更准确的上下文信息，从而做出更明智的决策和生成更相关的响应。
Prompts (提示)：提示是可重用的交互模板，用于指导 AI 智能体在特定场景下的语言生成或交互行为。它们通常包含预设的指令、示例对话或格式要求，旨在帮助 AI 智能体更好地理解任务意图，并以符合预期的方式进行响应。例如，一个用于生成会议纪要的提示可能包含会议主题、参与者列表和关键讨论点的占位符。通过标准化和复用提示，可以提高 AI 智能体在特定任务上的表现一致性和效率，减少重复的指令工程工作。
这三大核心原语共同构建了 MCP 强大的能力扩展机制。工具赋予 AI 智能体“手脚”，使其能够执行外部操作；资源赋予 AI 智能体“眼睛和耳朵”，使其能够感知和获取外部信息；而提示则赋予 AI 智能体“思维框架”，使其能够更好地理解和表达。通过 MCP，AI 智能体能够以一种结构化、可控的方式，充分利用这些外部能力，从而实现更高级别的智能和自主性。
MCP 协议的灵活性不仅体现在其核心原语的定义上，更在于其对传输层（Transport Layer）的抽象和支持。为了适应不同的部署环境和性能需求，MCP 协议支持多种传输机制，其中最常见的包括 stdio 和 HTTP/SSE。
stdio (标准输入输出)：这是一种最简单直接的传输方式，通常用于本地进程间通信。AI 主机应用和 MCP Server 可以通过标准输入输出流进行消息交换。这种方式的优点是性能开销极低，几乎没有网络延迟，非常适合在同一台机器上运行的 AI 智能体和 MCP Server 之间的通信。然而，它的缺点是不适合远程通信，且在复杂的并发场景下管理起来可能较为繁琐。
HTTP/SSE (HTTP/Server-Sent Events)：HTTP 是一种广泛使用的网络协议，而 Server-Sent Events (SSE) 则允许服务器向客户端推送事件。结合 HTTP，MCP 可以实现远程通信和更灵活的部署。HTTP/SSE 传输方式的优点是支持跨网络通信，易于与现有的 Web 基础设施集成，并且能够利用 HTTP 的各种特性（如认证、加密）。这使得 MCP Server 可以部署在云端，为多个 AI 主机应用提供服务。其缺点是相对于 stdio 会引入一定的网络延迟和协议开销。
除了这两种常见的传输方式，MCP 协议还允许自定义传输机制，以满足特定场景下的特殊需求。这种开放性确保了 MCP 能够适应未来不断演进的技术栈和部署模式。
连接生命周期（Connection Lifecycle）是 MCP 协议中另一个重要的组成部分，它定义了 AI 主机应用（通过 MCP Client）与 MCP Server 之间通信会话的整个过程。一个典型的 MCP 连接生命周期包括以下几个阶段：
初始化 (Initialization)：MCP Client 向 MCP Server 发送初始化请求，建立连接。这个请求通常会包含 Client 的基本信息和期望的能力。
能力协商 (Capability Negotiation)：MCP Server 响应 Client 的初始化请求，并告知其所提供的工具、资源和提示等能力。Client 和 Server 之间可能会进行一系列的协商，以确定双方都支持的功能集。
就绪通知 (Ready Notification)：在能力协商完成后，Server 会向 Client 发送就绪通知，表明连接已准备好接收和处理请求。
操作 (Operation)：这是连接生命周期中的主要阶段，Client 和 Server 之间进行双向的 JSON-RPC 2.0 消息交换，包括请求、响应和通知。AI 智能体通过 Client 调用 Server 提供的工具和资源，Server 则执行操作并返回结果。
终止 (Termination)：当通信会话结束时，Client 或 Server 可以发起终止请求，优雅地关闭连接。这有助于释放系统资源并确保数据的一致性。
MCP 协议通过对传输层和连接生命周期的精心设计，确保了 AI 智能体与外部系统之间通信的可靠性、安全性和可管理性。这种协议驱动的方法，为构建高度集成和可扩展的 AI 智能体生态系统奠定了坚实的基础。
Agent Skills 和 MCP 作为扩展 AI 智能体能力的两大范式，虽然目标一致，但在设计理念、实现机制和适用场景上却存在显著差异。深入理解这些差异，对于开发者选择合适的技术路径，构建高效、稳定的 AI 智能体至关重要。
Agent Skills 和 MCP 在其核心哲学上展现出根本性的不同。Agent Skills 倾向于静态封装与知识管理，而 MCP 则侧重于动态交互与系统集成。
Agent Skills 的哲学可以概括为“知识即文件，能力即目录”。它将领域专业知识、操作指南和可执行代码视为一种可被文件化、可被版本控制的“知识资产”。这种设计哲学强调便携性、可读性和低门槛的扩展性。一个 Skill 被创建后，其内容相对固定，AI 智能体通过解析 SKILL.md 文件来理解和执行其内部逻辑。这种模式更像是为 AI 智能体提供了一本本“参考手册”或“工具箱”，智能体根据任务需求查阅并使用。因此，Agent Skills 更擅长处理那些知识密集型、流程标准化且相对稳定的任务，例如文档分析、代码审查流程或特定的数据处理工作流。它的“无状态”特性意味着每次执行都是独立的，不依赖于持久化的连接或会话状态。
MCP 的哲学则聚焦于“协议即桥梁，服务即能力”。它将外部工具、数据源和系统视为可被 AI 智能体通过标准化协议动态调用的“服务”。这种设计哲学强调实时性、互操作性和强大的外部集成能力。MCP 更适合处理那些需要实时数据访问、复杂系统集成以及动态能力协商的任务，例如实时坚控、多系统编排或需要与外部 API 频繁交互的场景。它的“有状态”特性使得连接管理和会话保持成为可能，为复杂的交互提供了基础。
简而言之，Agent Skills 关注的是AI 智能体“内部”如何组织和利用自身或本地的能力，而 MCP 则着眼于AI 智能体“外部”如何与广阔的数字世界进行高效、安全的连接与交互。两者并非相互替代，而是相辅相成，共同构成了 AI 智能体能力扩展的完整图景。
为了更直观地理解 Agent Skills 和 MCP 在技术层面的差异，下表从多个关键维度对两者进行了横向对比。
| 维度 | Agent Skills | MCP (Model Context Protocol) |
|---|---|---|
| 架构范式 | 文件驱动，基于文件系统 | 协议驱动，基于客户端-主机-服务器模型 |
| 通信模型 | 直接文件系统访问，无协议开销 | JSON-RPC 2.0，双向消息交换 |
| 状态管理 | 无状态（每次文件读取独立） | 有状态（管理连接生命周期） |
| 集成方式 | 低门槛，通过拖放文件到指定目录 | 中等，需要 SDK 实现和配置 |
| 安全性 | 沙箱执行，白名单机制 | OAuth 2.1 认证，传输层安全 (TLS) |
| 生态系统 | 正在成长中，Anthropic 等平台支持 | 较为成熟，多语言 SDK，预构建服务器，调试工具 |
| 便携性 | 极高，纯文件形式，易于分享和部署 | 中等，需要运行服务器，部署相对复杂 |
| 启动时间 | 极低，仅需读取元数据 | 需连接握手，建立通信链路 |
| 操作延迟 | 文件 I/O 操作 | 网络通信 + 处理开销 |
| 内存开销 | 低，按需加载（Load on demand） | 线性增长，取决于连接数和服务器容量 |
| 可伸缩性 | 线性增长，取决于技能数量 | 取决于服务器容量和架构设计 |
| 最佳应用 | 知识打包、标准化工作流、离线环境 | 外部系统集成、实时数据访问、企业级工作流 |
从上表可以看出，Agent Skills 在便携性、低集成门槛和无状态操作方面表现出色，特别适合于封装相对独立的领域知识和标准化工作流，或者在资源受限、离线环境中运行。其文件驱动的特性使得技能的创建和分享变得异常简单，开发者可以像管理代码库一样管理技能，实现快速迭代和部署。
而 MCP 则在外部系统集成、实时数据交互和企业级应用方面具有显著优势。其协议驱动的模式提供了强大的互操作性，能够将 AI 智能体与各种复杂的外部服务（如数据库、API、遗留系统）无缝连接。MCP 的有状态连接管理和安全机制，使其成为构建高可靠、高性能 AI 智能体应用的关键基础设施。
回看 Agent Skills 与 MCP 的差异，会发现它们并不是在同一条赛道上竞争。MCP 解决的是连接问题，它关心的是如何让 AI 智能体安全、稳定、标准化地接入外部世界；而 Agent Skills 解决的，则是一个更贴近日常工作的问题——智能体到底是以什么形式“学会”一件事的。它们并非相互竞争的关系，而是在 AI 智能体生态系统中扮演着互补的角色。将两者结合使用，可以构建出更加强大、灵活且适应性强的 AI 智能体。
我们可以将 Agent Skills 视为 AI 智能体的**“内部知识库”和“本地工具集”**。它定义了 AI 智能体“应该知道什么”以及“如何处理问题”。例如，一个 Agent Skills 可以封装一套完整的法律文档审查流程，包括如何识别关键条款、如何提取特定信息、以及如何生成合规性报告。这些知识和流程是智能体自身能力的体现，可以在没有外部网络连接的情况下独立运行，或者作为更复杂任务的基础。
而 MCP 则可以看作是 AI 智能体与“外部世界”进行交互的“通用接口”。它定义了 AI 智能体“可以与哪些外部系统交互”以及“如何进行高效、安全的交互”。例如，当 AI 智能体需要查询最新的市场数据、调用第三方支付接口、或者与企业内部的 CRM 系统同步信息时，MCP 就能提供标准化的通信机制。它使得 AI 智能体能够突破自身的边界，利用外部服务的强大能力。
因此，在构建复杂的 AI 智能体系统时，最佳实践往往是采用混合方法：
通过这种方式，AI 智能体可以拥有一个强大且便携的“大脑”（由 Agent Skills 提供），同时也能拥有灵活且高效的“手脚”（由 MCP 提供），从而在各种复杂的应用场景中发挥出最大的潜力。这种协同作用，使得 AI 智能体不仅能够“思考”，更能够“行动”，并与真实世界的数字基础设施无缝融合。
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