文章通过公司运作的比喻，生动解释了AI智能体的四大核心概念：Agent(CEO决策者)、Sub-Agent(部门执行者)、Skills(公司方法手册)和MCP(对外接口)。通过"三个月内上线新产品"的故事，展示了这四个概念如何协同工作：Agent拆解任务，Sub-Agent执行，Skills提供方法，MCP接入外部能力。这种类比帮助读者理解AI智能体的底层逻辑和协作关系。

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开篇：一个让无数人懵圈的问题

最近和做AI的朋友聊天，他甩给我一堆概念：Agent、Sub-Agent、Skills、MCP……我当场就懵了。

“这些东西到底有啥区别？都是干嘛的？”

他想了想，给我讲了个"公司故事"，我瞬间就听懂了。今天，我把这个故事分享给你。

如果你3分钟能看懂一个公司怎么运作，你就能看懂AI智能体的底层逻辑。

先认识四位"同事"

在开始之前，我们先给这四个概念贴个标签：

概念	角色	一句话记住它
Agent	决策者	公司的CEO，理解目标、做规划、统筹全局
Sub-Agent	执行者	各部门负责人，被委派具体任务、专注单一领域
Skills	知识库	公司的SOP手册，告诉大家"怎么把事情做对"
MCP	连接协议	对外合作的标准接口，让公司能接入外部服务

核心区分点在这里：

• Agent 和 Sub-Agent 是"人"（有自主性、能决策）
• Skills 和 MCP 是"人用的工具"（一个是内功心法，一个是对外接口）

搞清楚这一点，后面就容易理解了。

故事开始：老板下了个"死命令"

假设你是公司老板，某天突然拍桌子说：

“三个月内，给我上线一款新产品！”

然后，你就甩手不管了（老板嘛，就是这么任性）。

接下来会发生什么？

第一步：CEO（Agent）开始拆解任务

你的CEO（也就是Agent）接到命令后，不会直接撸起袖子就干，而是先做这三件事：

1. 理解目标 “老板说要上线新产品，具体要做什么？面向谁？解决什么问题？”
2. 翻开公司的Know-how（Skills） “咱们公司以前是怎么做产品的？有什么方法论和风格？” 这就像打游戏前先看看技能树，知道自己有哪些绝招。
3. 拆解任务，分配给各部门（Sub-Agents） “产品经理负责方案，设计师负责界面，工程师负责开发，市场经理负责推广。”

第二步：各部门（Sub-Agents）开始行动

每个部门负责人（Sub-Agent）拿到任务后，也不是瞎搞，而是：

产品经理（Sub-Agent）：

• 先翻《产品方法论》（Skills）→ 知道怎么写PRD
• 输出产品需求文档

设计师（Sub-Agent）：

• 先翻《设计规范》（Skills）→ 知道公司的视觉风格
• 输出设计稿

工程师（Sub-Agent）：

• 先翻《技术规范》（Skills）→ 知道代码标准
• 通过MCP接入云服务商 → 部署服务器
• 通过MCP接入支付平台 → 对接支付功能
• 输出可运行的产品

市场经理（Sub-Agent）：

• 先翻《营销方法论》（Skills）→ 知道推广风格
• 通过MCP接入广告平台 → 投放广告
• 通过MCP接入社交媒体 → 发布内容
• 输出上线推广方案

第三步：你看到了什么？

你发现没有，整个过程中：

1. CEO（Agent）负责"想清楚"
2. 目标是什么、怎么拆、谁来做
3. 部门负责人（Sub-Agent）负责"做出来"
4. 每个人专注自己的领域，执行具体任务
5. 公司手册（Skills）保证"做得对"
6. 每个人做事前先学习相关规范，避免乱来
7. 对外接口（MCP）让"外部能力"接入
8. 需要云服务、支付、广告？统一用标准协议对接

四个概念的"协作关系图"

如果用一张图来表示，大概是这样：

关系总结表：

协作关系	用人话说
Agent 调度 Sub-Agent	CEO把大目标拆解，分配给各部门执行
Agent/Sub-Agent 使用 Skills	每个人做事前，先学习相关的方法论和规范
Agent/Sub-Agent 通过 MCP 对接外部	需要外部能力时，用统一的协议接入第三方
Skills 可以是通用的或私有的	行业通用方法 vs 本公司独家秘籍

一句话记住它们

Agent 是大脑，Sub-Agent 是手脚，Skills 是经验，MCP 是对外语言。

大脑指挥手脚干活，干活时依靠经验来保证质量，遇到需要外部协作的事情，就用统一的语言去对接。

为什么这个比喻这么重要？

因为很多人学AI，最大的困惑就是：

• “Agent和Sub-Agent有啥区别？感觉都是智能体啊？”
• “Skills是不是就是prompt？”
• “MCP又是个什么鬼？”

但如果你用"公司协作"的视角去看：

• Agent vs Sub-Agent → CEO vs 部门负责人（层级不同，职责不同）
• Skills → 公司的方法论和规范（不是临时起意，而是沉淀下来的经验）
• MCP → 对外合作的标准接口（不是什么都自己干，而是用统一方式接入外部能力）

这样一想，是不是清晰多了？

写在最后：从"看懂"到"用好"

理解这四个概念，只是第一步。

真正厉害的，是知道：

• 什么时候用Agent统筹全局
• 什么时候拆分Sub-Agent提高效率
• 什么时候沉淀Skills避免重复劳动
• 什么时候通过MCP接入外部能力

就像一个好CEO，不是事必躬亲，而是知道怎么搭班子、定规矩、建生态。

AI智能体的世界，也是如此。

​最后

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