一、引言：从“什么都会”到“能做成事”

2024 下半年开始，围绕 AI Agent 的技术与产品节奏明显加快：Anthropic 推出 computer use 与 MCP server，各家开启“给 Agent 一台云端电脑”的实践；2025 年，又在 o1、DeepSeek-R1、Manus、各式 Coding Agent 与专用 Agent 平台的推动下，Agent 赛道真正从概念走向了落地竞争。

一线实践暴露出一个共同问题：

• 通用 Agent 看上去什么都能做，但真正“从头做到尾”的成功率并不高。
• 相反，Coding Agent 这种垂直场景 Agent 的交付率却持续上升，用户愿意为其付费，复用率和留存都相对稳健。

这背后折射出的，是一条清晰的演进主线：

MCP 解决“接上世界”的问题，Skills 解决“如何干成活”的问题；上下文工程解决“模型怎么理解当前局面”，Agent 工程解决“整套系统如何稳定地交付结果”。

接下来，从工程视角拆解这条路径，并给出可落地的实践方法与架构图文说明。

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二、MCP 之后：为什么一定会走到 Skills

2.1 MCP：让 Agent 真正“有手有脚”

MCP（Model Context Protocol）的核心价值在于提供了一套通用协议，让模型可以统一地访问各种工具、数据源、服务和文件系统。
对工程团队来说，MCP 带来的直接收益是：

• 工具接入标准化：统一的 Schema、统一的调用方式，避免每家都造一套 Tooling SDK。
• 上下文渠道统一：无论是数据库、HTTP API 还是本地文件，最终都通过 MCP 封装为“上下文与工具能力”。

用一张简化结构图来描述 MCP 视角下的 Agent：

+-------------------------+
|        LLM / Agent      |
+-------------------------+
           |
           | MCP 调用
           v
+-------------------------+
|      MCP Client         |
+-------------------------+
           |
           | MCP 协议
           v
+-------------------------+
|   MCP Servers / Tools   |
|  - Web 浏览器工具       |
|  - 文件系统工具         |
|  - 第三方 API           |
+-------------------------+

在这个阶段，Agent 已经“有了双手双脚”，可以访问浏览器、读写文件、调第三方系统。
但现实很快暴露一个问题：

工具很多、能力很强，但怎么组合工具才能干成一个复杂任务，完全靠每次推理临时“想”，成功率和稳定性都不足。

2.2 Skills：从“工具列表”到“可执行经验”

Skills 的出现，就是为了解决“有一堆工具，却没有可靠 SOP”的问题。
典型的 Skills 形态，可以简单抽象为：

skill-name/
  ├── SKILL.md        # 说明书：用途、前置条件、输入输出、步骤说明
  ├── scripts/        # 可编排的脚本、工作流定义
  ├── examples/       # 典型用法和样例
  └── resources/      # 相关模板、配置、辅助数据

核心理念是：

• 用 人类可读的文档 + 可执行的脚本/工作流，把经验沉淀为可复用的“技能包”。
• Agent 调用技能时，既可以“参考说明书”，也可以“直接执行一整套 pipeline”。

和纯 MCP Tooling 的对比，可以用一张简化对照表来理解：

维度	MCP 工具层	Skills 层
抽象级别	原子工具（读、写、请求一次 API）	复合任务（完整 SOP：多步、多工具）
用户心智	“我有很多 API”	“我有很多能直接完成任务的技能”
复用方式	每次都要重新规划调用顺序	一次规划，多次复用
维护成本	每个工具单独演进	改一次 Skill，可统一升级整条流程

在实际工程实践中，如果不引入 Skills 层，你会遇到典型问题：

• 复杂任务中，LLM 需要在每轮推理中重新“发现”调用顺序，一不小心就“迷路”。
• 任务稍有变化，整套 Prompt + 工具调用逻辑需要完全重写，维护成本极高。
• 团队难以把“一个工程师摸索出的好用流程”分享给整个系统和其他 Agent。

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三、上下文工程：从“多给点信息”到“精确地给对信息”

3.1 为什么上下文工程是 Agent 成败的分水岭

只有在尽可能充分的上下文中，大模型才更有可能做出正确的决策。

但现实恰恰相反：

• 一味堆上下文，容易导致“语境中毒”“注意力涣散”“上下文冲突”等问题。
• Token 成本飙升、推理延迟增加，工程和产品体验都不可接受。

这就是“上下文工程”存在的根本理由——它不是“多给点信息”，而是回答一个更精确的问题：

在当前步骤，应该给模型哪一小块上下文，才能最大化决策质量、最小化干扰和成本？

3.2 上下文的四个核心构件

可以将 Agent 运行时涉及的上下文拆成四个主要构件：

1. 指令（Instructions）
   • 系统 Prompt、角色设定、约束条件、任务目标。
2. 知识（Knowledge）
   • 长期知识库、文档、代码库、RAG 索引等。
3. 工具反馈（Tool Feedback）
   • 最近几轮工具调用结果、浏览器 DOM、文件快照等。
4. 记忆（Memory）
   • 用户偏好、历史任务、长期状态与配置。

在工程实践中，常见的失败模式包括：

• 指令与知识冲突，导致模型“分不清谁更重要”。
• 工具反馈过载，把整个 DOM 或日志全量塞进上下文。
• 长期记忆没有筛选，旧信息和当前任务高度无关。

3.3 四大上下文策略：写入、选择、压缩、隔离

借用 LangChain 总结的视角，可以把上下文工程的核心策略归纳为四类：

1. 写入（Write）
   • 将关键信息写入到“可持久化空间”，例如 Scratchpad、Memory、外部存储，避免完全依赖短期对话历史。
2. 选择（Select）
   • 通过检索（向量搜索、关键字索引等）只选取与当前步骤最相关的知识/记忆。
3. 压缩（Compress）
   • 对长文档、长日志进行摘要、截断、结构化提取，把冗余细节去掉。
4. 隔离（Isolate）
   • 将不同任务或阶段的上下文隔离在不同“通道”/Agent 中，避免互相污染。

可以用一张“上下文流转示意图”来展示这一过程：

            +-------------------+
            |   永久存储层      |
            | - 文档/代码库     |
            | - 用户记忆数据库 |
            +---------+---------+
                      ^
                      | 写入 / 同步
                      |
+---------+   检索    |        压缩      +--------------------+
|  LLM    +<----------+<----------------+  上下文编排器      |
+----+----+           |                 +---------+----------+
     ^                | 选择/过滤                  |
     | 临时上下文     v                            | 隔离不同通道
+----+----------------------+          +-----------+----------+
| 指令 / 工具反馈 /近期对话 |          | 多 Agent / 多任务通道 |
+---------------------------+          +----------------------+

在具体实现中，可以采用以下实用策略：

• 为每一类上下文分配最大 Token 配额，超过阈值时优先做压缩而不是硬截断。
• 指令层保持稳定，不在每轮对话中反复拼接完整指令，而是存储在系统级别。
• 对工具反馈设置“时间窗口”，只保留最近 N 步的结果，并在必要时做结构化提炼（如提取关键字段）。

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四、架构：从上下文工程走向 Agent 工程

4.1 核心思路：给 Agent 一台“云端电脑”

当引入 MCP、浏览器工具、文件系统、第三方 API 等能力后，Agent 已经不再是“一个纯粹的 Chat Bot”，而是：

一套以 LLM 为“决策引擎”、工具为“外设”、持久化存储为“硬盘”的云端个人计算环境。

可以用下面这一张高层架构图来把整个系统串起来：

+--------------------------------------------------------------+
|                        用户入口层                            |
|  - Web / App / CLI / IDE 插件                                |
+--------------------------+-----------------------------------+
                           |
                           v
+--------------------------------------------------------------+
|                       Orchestrator (编排层)                  |
|  - 会话管理 (Session)                                        |
|  - 任务分解与路由 (Task Routing)                             |
|  - Agent/Skill 调度                                          |
+---------+---------------------------+------------------------+
          |                           |
          v                           v
+---------------------+      +-------------------------------+
|   Core Agents       |      |   Skills Registry             |
|  - 主控 Agent       |      |  - SKILL.md 元数据            |
|  - 子任务 Agents    |      |  - Scripts / Workflows        |
+--------+------------+      +-------------------------------+
         |
         v
+--------------------------------------------------------------+
|                     Context & Memory 层                       |
|  - 指令模板库 (Prompts)                                      |
|  - 长期记忆库 (User Memory DB)                               |
|  - 文档/代码索引 (RAG)                                      |
+----------------------------+---------------------------------+
                             |
                             v
+--------------------------------------------------------------+
|                       工具与环境层                            |
|  - MCP Client                                                 |
|    - Browser / computer use                                  |
|    - File System / DB / API                                  |
|  - 沙箱执行环境 (Sandbox)                                    |
|  - 工作区 (Workspace / FS Snapshot)                          |
+--------------------------------------------------------------+

几个关键工程理念：

• 上层是“编排与决策（Orchestrator + Agents + Skills）”，下层是“能力与环境（MCP 工具 + 沙箱 + 工作区）”。
• Context & Memory 层是两者的“缓冲与连接器”，既管理上下文，又沉淀长期状态。
• 工程实践中，真正困难的是编排层 + Context & Memory 层的设计，而不只是“怎么多接几个工具”。

4.2 沙箱、工作区与冷启动：Agent 工程的三大关键点

从工程角度看，“给 Agent 一台云端电脑”至少涉及三个核心问题：

1. 沙箱（Sandbox）

   • 目标：让 Agent 可以“放开手脚”读写文件、开浏览器、跑脚本，但不把真实环境搞崩。
   • 实践要点：
     • 使用容器/虚拟机隔离环境，限定网络访问范围与权限。
     • 对文件系统进行挂载控制，只暴露特定目录。

2. 工作区（Workspace）

   • 目标：为一次任务提供一个独立的“文件系统 + 进程空间”，所有中间产物可重复访问。
   • 实践要点：
     • 用统一的 Workspace ID 标识一次任务，从日志、文件、记忆中交叉索引。
     • 对高价值中间产物（如总结、结构化数据）进行提炼并写入 Memory。

3. 冷启动与快照（Warm Pool & Snapshot）

   • 目标：避免每次任务都从“空容器 + 空浏览器”启动，降低延迟和成本。
   • 实践要点：
     • 维护一组预热好的环境池，包含常用工具、浏览器实例等。
     • 支持任务级别的“工作区快照”，对于长流程任务可以暂停/恢复。

可以用一幅“任务生命周期图”来说明 Agent 在工程系统中的运行流程：

[收到任务] 
    |
    v
[创建/分配 Workspace] 
    |
    v
[加载必要上下文 (指令 + 记忆 + 文档索引)]
    |
    v
[主控 Agent 规划 -> 调用 Skills / 子 Agent]
    |
    v
[通过 MCP 在 Sandbox 中执行工具操作]
    |
    v
[写回中间产物到 Workspace + Memory]
    |
    v
[评估是否完成 / 是否需要人工确认]
    |
    v
[输出结果，关闭或挂起 Workspace]

---

五、交付率工程：为什么 Coding Agent 赢了

5.1 三个前提：明确、封闭、可验证

纵观目前“真正跑起来、有人付费用”的 Agent 产品，Coding Agent 是最典型的一类。
结合实践经验，可以总结其高交付率背后有三个共同前提：

1. 任务明确
   • “修这个报错”“实现这个接口”“优化这段逻辑”，目标清晰，评判标准相对客观。
2. 场景封闭
   • 在 IDE 或特定项目目录内，世界是相对有限的，环境可控。
3. 结果可验证
   • 编译通过、测试通过、运行输出正确，是否成功几乎可以自动判断。

对于工程团队，这三个前提意味着：

• 可以做针对性的上下文工程：只喂当前文件 + 相关依赖 + 报错日志。
• 可以构建很清晰的 Skills：
  • “定位报错 → 搜索根因 → 提交修复 patch → 运行测试 → 回传结果”。
• 可以引入自动评估环节，形成闭环微调或反馈优化。

5.2 借鉴 Coding Agent 的“交付工程”

如果把 Coding Agent 的经验抽象出来，用于其他垂直场景（如数据分析、营销自动化、运维自动化等），可以参考以下工程策略：

• 缩小世界：尽量通过 Workspace、权限、资源限制，构建“可控小宇宙”。
• 定义清晰任务模板：为常见任务设计固定的 Prompt 模板 + Skills 工作流。
• 设计可验证指标：就算无法像编译/测试那样完全客观，也要设计明确的“验收标准”和评分机制。
• 内置回滚与人工干预：对于高风险操作，引入“执行前 Review”“执行后回滚点”等机制。

实践中，如果你发现一个 Agent 场景交付率长期上不去，很大概率是：

任务边界不清晰 + 场景开放度太高 + 系统没有可执行的 Skills SOP。

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六、记忆与数据资产：真正的长期护城河

6.1 模型会同质化，记忆不会

随着基础模型愈发强大且趋于同质，单纯“换个模型”带来的差异越来越小。
在这样的背景下，有两个东西会成为真正的长期护城河：

1. 结构化的任务与技能库（Skills）
2. 积累的用户记忆与数据资产（Memory + 内容库）

以内容创作为例：

• Agent 不仅执行写作任务，还会沉淀：
  • 用户写作风格偏好。
  • 共用的素材库、选题池、过往作品。
  • 不同平台的发文策略、互动数据。
• 这些东西在底层数据库/文件系统中形成一个难以迁移的资产池，即使用户更换前端界面或模型内核，也很难“平移”。

6.2 信任阶梯：从怀疑到依赖

原文中提到，用户与 Agent 的关系大致会经历三个阶段：

1. 怀疑期
   • “你真的能帮我干活吗？”
   • 典型行为：小范围试用，手动复核。
2. 验证期
   • “有些任务你做得还不错，但我会盯着你。”
   • 典型行为：交给 Agent 处理特定任务，持续观察交付质量。
3. 依赖期
   • “这事直接扔给它处理就行，我只管看结果。”
   • 典型行为：Agent 成为日常工作流的一部分，用户会为其付费，甚至围绕它重构自己的工作方式。

在工程实践中，可以主动设计一些“信任加速器”：

• 为关键操作提供“模拟执行模式”（dry-run），先展示计划和预期结果再真正执行。
• 为每次任务生成清晰的“操作日志”和“复盘摘要”，便于用户追踪。
• 将高频成功任务自动沉淀为可见的 Skills，让用户感知系统在学习和进步。

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七、面向工程实践者的落地建议

如果你正在负责或准备构建一个 Agent 系统，结合以上内容，可以考虑从以下几个具体步骤开始：

1. 从一个垂直场景切入
   • 优先选择任务目标明确、结果可验证、环境可控的场景（如内部知识助手、简单运维、固定流程的内容生产等）。
2. 先把 SOP 写成人类可读文档，再抽象为 Skills
   • 不要一开始就指望 LLM“自己想出流程”。
   • 先由人写出 SKILL.md 与步骤，再逐步转成半自动/全自动工作流。
3. 搭建最小可用的上下文工程框架
   • 为指令、知识、工具反馈、记忆四块分别设计存储与配额。
   • 引入基础的检索（Select）与摘要（Compress）能力。
4. 把 Workspace 和 Sandbox 当作一等公民
   • 为每个任务分配独立 Workspace ID，所有日志、文件、记忆都和这个 ID 关联。
   • 对高风险操作必须在沙箱中先演练。
5. 尽早设计“记忆与资产”策略
   • 明确哪些数据要长期保存、如何索引、如何用于个性化。
   • 在产品界面让用户感知这些积累，形成“资产沉淀”的心理预期。

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结语：从“能做什么”到“给你做成什么”

2025 年的 Agent 进化，表面上是 MCP、Skills、computer use、各类 Coding Agent 的百花齐放，实质上是工程范式的转变：

• 从“拼 Prompt 拼工具”到“系统化的上下文工程”。
• 从“做个 Chat Bot”到“给 Agent 配一台云端电脑”。
• 从“炫技式 Demo”到“围绕交付率和信任阶梯去设计工程与产品”。

对于工程实践者而言，真正值得投入精力的不是“再做一个什么都能聊的通用 Agent”，而是：

在一个具体领域，真正把 MCP + Skills + 上下文工程 + Agent 工程打磨到能稳定交付结果，并在长期记忆与数据资产上形成难以替代的护城河。

当这条路走通之后，“Agent 是不是会取代多少岗位”不再是重点——重点在于：
你的系统是否已经做好准备，让这些 Agent 成为可靠的工程组件和业务伙伴，而不是一时的演示玩具。