LLM - 从通用对话到自治智能体：Agent / Skills / MCP / RAG 三层架构实战

本文提出了一种三层智能体系统架构，使大模型从通用聊天工具升级为专业自治系统。架构包含：感知层（Agent负责任务拆解与RAG检索）、决策层（Skills封装领域知识与流程）、执行层（MCP标准化连接外部系统）。MCP作为统一接口协议，通过Tools/Resources/Prompts三种原语连接业务系统；Skills则将专家经验结构化，通过渐进式加载平衡性能与成本。该架构通过分层协作实现&quot

小小工匠

1133人浏览 · 2026-01-08 22:44:11

小小工匠 · 2026-01-08 22:44:11 发布

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概述

在大模型从“能聊天”的通用工具，演进到“能负责结果”的专业自治系统的过程中，一个越来越清晰的共识是：光有一个强大的 LLM 远远不够，需要一整套围绕 Agent、Skills、MCP、RAG 构建的系统化架构。

这套架构既要能连接真实世界的系统与数据，又要能沉淀领域经验、可控地调度外部能力，并在长周期内稳定地产生“可交付结果”。

接下来我将从从架构与产品视角拆解一个三层智能体系统：感知 / 决策 / 执行三层之上，分别落位 Agent、Skills、MCP 与 RAG，并通过真实业务故事说明如何从“一个对话框”进化到“一个能胜任岗位的数字员工”。

从宏观视角看，一个可落地的智能体系统，至少要闭合三件事：看得懂输入、做得出决策、调用得动外部世界。

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可以抽象为三层架构：

感知层：
- 以 Agent 为核心入口，接收自然语言任务，识别意图、理解上下文，并结合 RAG 检索长期知识。
- 负责“听懂用户的需求”，并将其转化为结构化目标与子任务。
决策层：
- 由 Skills 作为主要承载，把“怎么做这件事”以结构化的流程与规范固化下来。
- 解决“面对一个任务，正确且专业的做法是什么”。
执行层：
- 由 MCP 连接数据库、业务系统、API、文件等外部资源，是智能体的“神经与四肢”。
- 决定“能不能真正对业务系统动手，而不是只给建议”。

在这个视角中，Agent 是调度与大脑，Skills 是行业经验，MCP 是执行肌肉，RAG 则是一整套持续更新的长期记忆系统。

架构上可以想象这样一幅图：

左侧：各种业务入口（聊天界面、IDE 插件、工单系统、Webhook）。
中间：一个 Agent Runtime，内部挂载多个 Skills 以及 RAG 子系统，负责任务拆解与工具/技能选择。
右侧下方：通过 MCP 挂接的 BI 系统、数据库、Git、合同系统、第三方 API 等。
右侧上方：企业知识库、日志库、FAQ 文档等，被 RAG 预处理并接入向量数据库。

MCP：AI 的“USB-C 接口”，统一连接外部世界

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如果把大模型视作 CPU，那么 MCP（Model Context Protocol）就像是 AI 世界里的“USB-C 标准接口”：解决的是“AI 如何稳定、标准化地接入各种外部能力”的问题。

协议架构：Host / Client / Server 三元模型

MCP 的基本拓扑可以理解为一个三段式链路：

Host
- 面向用户的 AI 应用本身，可能是聊天工具、IDE 插件、工作台等。
- 负责：会话管理、模型调用、决定要不要使用 MCP 工具。
Client
- Host 内部的连接器，负责与具体的 MCP Server 建立 1:1 通道。
- 处理协议细节：JSON-RPC 2.0 消息、重试、异常处理、鉴权等。
Server
- 每个外部系统或工具的适配层，比如“BI 系统 Server”、“Git Server”、“合同库 Server”。
- 把私有 API 或本地能力抽象成 MCP 标准原语：Tools / Resources / Prompts。

这意味着，在产品与架构视角下可以获得两点关键收益：

对 Host 开发者：不关心具体外部系统的 API 差异，只需做一次 MCP 接入能力。
对工具/系统方：只要实现一个 MCP Server，就能被所有支持 MCP 的 Host 调用。

标准原语：Tools、Resources、Prompts

MCP 把“外部能力”抽象成三种统一原语，帮助大模型更稳定地使用这些能力。

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Tools（可执行工具）
- 形态：有名称、参数 schema、返回结构的“函数”。
- 例子：bi_query_sales(region, time_period, top_n) 查询某区域指定时间段的销售 Top N。
Resources（可读资源）
- 形态：通过 URI 定位，可被读取的文件、数据记录、报表、文档等。
- 例子：file:///data/sales_q3.csv、某份在线合同 PDF 的资源地址。
Prompts（提示模板）
- 形态：可复用的“提示词片段”或任务模板，由用户显式触发（如“代码审查模式”）。
- 例子：code_review 模板，要求输入代码片段，输出统一格式的审查意见。

在这一层，产品设计的关键是：给每一个 MCP Tool 设计清晰的语义描述与参数 schema，让模型“看得懂、用得稳”。

通信方式：适配不同部署形态

为适配不同形态的工具与部署环境，MCP 支持多种传输方案：
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stdio：
- 通过标准输入输出与本地子进程 Server 通信，适合本地 CLI 工具、脚本。
HTTP + SSE：
- 通过 SSE 维持流式通道，用 HTTP POST 做响应，适合跨网络、轻量服务。
Streamable Http：
- 通过单一 HTTP 端点承载 MCP 通信，默认用 POST 返回 JSON，需要流式/多消息时按需升级为 SSE（text/event-stream），适合跨网络、易接入网关与鉴权的服务化部署

从架构角度看，这意味着你可以按系统特点“选最顺手的方式”把遗留系统接进智能体网络，而不用推翻重建已有 API 层。

Skills：把“资深同事的经验”变成可复用能力包

单靠一段长 Prompt，已经难以支撑复杂业务流程。Skills 的核心思想，是把经验、规范和脚本组织成一个结构化的“能力包”，让 Agent 能够可控地调用。

目录结构：一个 Skill 长什么样

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git-commit-helper/  # 技能文件夹（名称与skill name一致）
├── SKILL.md        # 核心入口（必需）
│   ├── YAML元数据  # name/description/allowed-tools（<100 tokens）
│   │   name: git-commit-helper
│   │   description: 生成符合团队规范的Git提交信息
│   │   allowed-tools: Bash
│   └── Markdown指令 # 工作流/规范/异常处理（<5k tokens）
│       1. 运行git diff --staged获取变更
│       2. 首行≤50字（现在时），第二行空行
│       3. 关联Jira编号（如PROJ-123）
├── scripts/        # 可执行脚本（可选，Python/shell）
│   └── extract-staged.py # 提取暂存区变更的脚本
├── references/     # 参考文档（可选，按需加载）
│   └── commit-spec.md # 团队提交规范细则
└── assets/         # 静态资源（可选，不加载到上下文）
    └── commit-template.txt # 提交信息模板

典型 Skill 可以想象为一个小型仓库，至少包含三类内容：

SKILL.md：
- 顶部是 YAML 元数据：名称、描述、允许调用的工具（allowed-tools）。
- 下方是 Markdown 格式的工作流与指令，如“步骤 1 做什么、遇到异常怎么办”。
scripts/：
- 任务中用到的脚本，如提取 Git diff、处理表格、跑规则引擎。
references/ 与 assets/：
- 参考规范文档、模板文件等，不必全部加载到上下文，需要时再按需检索。

这种结构的优势在于：经验与执行逻辑被“物化”为一个可版本化、可审计的实体，而不是散落在每个人的脑子里或者角落里的 Prompt 文档里。

渐进式加载：不把模型“喂撑”

Skill 在运行时并不会一次性把所有内容塞给模型，而是采用“渐进式加载”：

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Level 1：元数据常驻
- Agent 通过这些信息做技能选择与触发。
Level 2：核心指令按需加载
- 当某个 Skill 真正被选中执行时，才把其主要工作流内容送入上下文。
Level 3：资源层按步骤拉取
- 某一步需要具体规范或脚本时，再基于路径或 URI 拉取对应文档或资源。

产品含义是：你可以让一个 Agent 掌握上百个技能，但在某次具体任务中，只让它“专心处理真正相关的那几个”，保证质量与成本的平衡。

安全与边界：allowed-tools 的意义

对于企业与高风险场景，一个重要问题是：智能体到底能做什么，不能做什么？

Skills 的 allowed-tools 正是“能力边界”的声明，例如：

某个审计 Skill：
- allowed-tools: Read, Grep → 只能读文件与检索，不能写文件、更不能访问网络。
某个分析 Skill：
- allowed-tools: Python, SQLite → 可以跑计算与查本地库，但不能调用任意 HTTP。

这给产品与安全团队提供了一个“可控旋钮”，既能释放智能体能力，又能防止越权执行高危操作。

RAG：从“知识截止”到“持续进化的长期记忆”

大模型天然存在知识截止、缺少领域细节的限制，RAG（检索增强生成）是智能体补上“事实依据”与“长期记忆”的关键技术。

技术链路：三步构建“知识管道”

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一个典型的 RAG 流程可以拆成三段：

知识预处理
- 采集企业文档、规范、报告、历史对话等，做清洗与分块。
- 用嵌入模型把文本转成高维向量，构建索引后写入向量数据库（如 FAISS、Chroma 等）。
检索匹配
- 用户提出问题，智能体将其转为向量，在库中按相似度检索出 Top-K 片段。
- 可以按文档类型、时间、标签等做多维过滤，控制召回质量。
增强生成
- Agent 将用户问题与命中的片段拼接为“增强提示词”，显式要求模型“基于这些内容作答并引用来源”。

在架构图中，RAG 像是 Agent 身边的“知识服务”：既不改变模型本身，又能让智能体实时访问最新的制度、案例与数据。

对产品的价值：可信、可追溯、易维护

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RAG 给智能体产品带来至少四点直接收益：

让智能体“知道最新的事”：
- 不必每次变更都重训模型，只需更新知识库，就能让智能体跟上政策 / 产品的更新节奏。
抑制幻觉，提升信任：
- 回答可以附带引用的条款、文档链接，用户能追溯“你依据什么给出这个结论”。
快速定制多场景智能体：
- 法律顾问、客服机器人、技术支持等，只需准备对应知识库，复用同一套 Agent / MCP / Skills 基础设施。
支持自学习闭环：
- 智能体在长期使用中还能持续把高价值对话、纠错案例写回知识库，让整体“越用越聪明”。

Agent：决策引擎与运行时，串起三层闭环

如果说 MCP 是“外设接口”、Skills 是“应用程序”、RAG 是“数据库”，那么 Agent 就是把这一切串起来的“操作系统级运行时与调度器”。

决策流程：以“销售 Top3 查询”为例

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“经理想知道最近一周华东地区销售额 Top3 的产品，并希望有一句话总结与风险提示”。

一个成熟 Agent 的工作流大致如下：

解析任务
- 从自然语言中识别出：区域=华东，时间范围=最近一周，输出要求=Top3 + 总结 + 风险建议。
选择合适 Skill
- 在 Skills 列表中，找到适配场景的 boss_bi_briefing 或类似“销售简报” Skill。
- 加载 Skill 元数据与指令，确认输出结构（如“一句话结论 + 关键指标 + 风险项列表”）。
编排 MCP 调用
- 根据 Skill 中的流程说明，决定调用哪个 MCP Tool，如 bi_query_sales。
- 构造参数：region=“华东”、time_period=“last_7_days”、top_n=3。
获取数据并解释
- 收到 MCP 返回的数据后，根据 Skill 的规范解释数据：
  - 谁是 Top3，各自销售额是多少；
  - 与历史同期/目标对比如何；
  - 有哪些异常波动或库存风险。
组织汇报输出
- 按 Skill 定义的模板生成最终报告：
  - 一句话结论：当前华东销售整体态势如何；
  - 关键数据表格；
  - 可能的风险与建议动作。