在一个复杂的业务系统里，智能的AI Agent正在自主操作着ERP和财务软件，字节跳动的扣子空间通过MCP协议无缝调用着墨迹天气和飞书文档，而360纳米AI的万能工具箱里，上百种工具像乐高积木一样被大模型自由组合。

2025年4月，百度AI开发者大会成为国内AI行业的分水岭。李彦宏在会上宣布百度将“全面拥抱MCP”，发布了首个电商交易MCP和搜索MCP。此后短短一个月内，阿里云百炼、蚂蚁百宝箱、字节扣子空间、360纳米AI等纷纷入局，掀起了一场MCP生态竞赛。

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01 技术基石，智能时代的基础设施

AI行业正经历着从单一模型到复杂系统的范式转移。这个转移的核心是构建一个完整的智能技术栈。传统的大模型如ChatGPT、文心一言等，更像是拥有广博知识的“大脑”，却缺少与现实世界互动的“手脚”。

MCP、Agent和Skills正是为解决这一局限而诞生的关键技术组件。它们共同构成了智能系统从“知”到“行”的完整链条。

从市场规模看，这一转型已势不可挡。2024年全球AI Agent市场规模已达52.9亿美元，预计到2030年将飙升至471亿美元，年复合增长率高达44.8%。

国内企业在这轮变革中反应迅速。除了百度，阿里、腾讯、字节、360等互联网巨头纷纷加入MCP生态建设。其中360纳米AI推出的“MCP万能工具箱”已接入超过110款工具，覆盖办公协作、学术、生活服务等多个场景。

02 MCP，AI世界的通用语言与连接器

MCP是AI技术栈中的连接层。它的全称是Model Context Protocol，即模型上下文协议。可以把它想象成AI领域的“USB-C接口”——一个通用、标准化的连接方案，让不同的大模型能够安全、高效地访问外部系统和数据源。

传统上，每家厂商都使用自己的私有接口来连接AI模型和外部工具，这导致了严重的“数据孤岛”问题。MCP通过标准化的JSON-RPC协议，为AI系统提供了通用可靠的数据访问方式。

在实际应用中，MCP的效果显著。通过MCP调用专业服务，智能体回答投资问题的准确性和具体性大幅提升。

国内平台已形成各自的MCP“朋友圈”：百度系产品接入了百度地图、百度优选、百度网盘等；阿里系产品接入了高德地图；字节则接入了飞书云文档、飞书多维表格、墨迹天气等。

03 Agent，从被动响应到主动执行的智能体

如果说MCP是“管道”，那么Agent就是通过这些管道流动的“智能”。Agent是以大型语言模型为“大脑”的软件系统，能够感知环境、进行决策、自主调用外部工具完成任务。

与传统的RPA或聊天机器人不同，现代Agent的核心是“自主性”和“智能决策”。它不再是被动执行预设脚本的“数字劳工”，而是能理解复杂目标、自主规划的“数字员工”。

国内Agent市场已形成“科技巨头全面布局+初创公司垂直深耕”的竞争格局。智能的Agent采用“模型+视觉+操控”三位一体架构，以大模型为推理核心，搭配智能屏幕语义理解技术和自动化引擎。

在Agent服务的某通信行业案例中，单一场景处理时间从2小时压缩至10分钟；在“采购自动取数”场景中，每年可节省745.55个人天。

04 Skills，垂直领域的专业化技能包

在AI技术栈的最上层，是面向特定领域和任务的Skills。Agent Skills是组织化的指令、脚本和资源文件夹，AI代理可以动态发现和加载以提升特定任务性能。

Skills的核心设计理念是渐进式披露机制。AI智能体在启动时只加载技能的元数据，只有在判断某个技能与当前任务相关时，才会完整加载技能内容。这种机制大幅降低了Token消耗。根据数据，通过渐进式披露，Token消耗从16，000降至500，节省高达96.9%。

国内各大平台都在积极构建自己的技能生态。百度文心智能体平台深度集成行业知识库，在金融风控报告生成、医疗病历分析等垂直场景中展现出精准的任务拆解能力。腾讯云智能体开发平台则首创零代码配置多Agent转交机制，能够构建“专家协同体系”分担任务负载。

05 关系与区别，协同作战的智能技术栈

MCP、Agent和Skills构成了AI从感知到行动的完整技术栈。MCP是基础设施层，提供标准化连接；Agent是控制与执行层，负责决策和任务规划；Skills是专业化应用层，封装领域知识和具体操作。

三者之间最本质的区别在于：

MCP 解决的是“如何连接”的问题，关注数据访问的标准化和实时性；

Agent 解决的是“如何思考与决策”的问题，关注自主性和任务规划能力；

Skills 解决的是“如何专业化执行”的问题，关注领域知识和操作流程的封装。

在实际应用中，三者往往协同工作。例如，当用户要求“分析最近两家外卖公司的财报并给出投资建议”时：

首先，Agent理解用户意图，拆解任务步骤；

接着，通过MCP协议连接金融数据服务；

最后，调用专业的财务分析Skills处理数据并生成报告。

06 国内实践，百花齐放的落地场景

国内AI行业在MCP、Agent和Skills的实践中展现出多样化的路径选择。实在智能的实在Agent 强调无API依赖的解决方案，通过视觉理解技术直接操作软件界面，特别适合政务、制造业等传统系统较多的行业。

字节跳动的扣子空间 则打造了丰富的插件生态，内置超过1万+插件，可一键部署至微信、抖音等平台。其低代码特性显著降低了中小团队与个人的开发成本，目前月活跃用户已超200万。

360纳米AI 的“MCP万能工具箱”主打普惠理念，已接入超过110款工具，覆盖办公协作、学术、生活服务等多种场景。其独特之处在于集成了国内16家大模型厂商的50多款大模型，用户可自由选择不同的大模型基座。

百度文心智能体平台 则深度整合百度生态资源，在中文理解和知识问答方面表现突出。其依托百度知识图谱，回答问题的精准度在行业内处于领先地位。

07 未来趋势，多智能体协同与生态融合

根据北京智源人工智能研究院发布的《2026十大AI技术趋势》，多智能体系统将成为决定AI应用上限的关键。随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言”，能够突破单体智能的天花板。

行业正在从单一智能体向多智能体协同演进。纳米AI已尝试创建多智能体蜂群协同处理任务；腾讯云智能体开发平台则构建了多Agent转交机制，形成专家协同体系。

安全与治理将成为企业级AI应用的核心考量。蚂蚁集团已构建“对齐-扫描-防御”全流程安全体系，推出智能体可信互连技术（ASL）及终端安全框架gPass。实在智能的实在Agent也通过了国家相关安全认证，支持私有化部署。

未来，AI技术栈的各个层级将更加深度融合。MCP协议将进一步标准化，成为智能体时代的“TCP/IP”；Agent将更加专业化，针对不同行业形成差异化解决方案；Skills库将不断丰富，覆盖更多垂直领域和应用场景。

国内某跨境电商企业使用AI技术栈后，商品上架时间从2小时缩短至5分钟。在另一个案例中，用户通过扣子空间结合MCP服务，仅用4分钟就完成了包含天气查询、图片生成、音乐创作和H5页面设计的复杂任务。

这种效率提升的背后，是MCP、Agent和Skills的协同作用。MCP如高速公路般连接各种服务，Agent如智能导航系统般规划最优路径，而Skills则如专业工具包般提供具体解决方案。

当这些技术组件完美协同，AI不再只是聊天机器人，而是真正能够理解、规划并执行复杂任务的“数字员工”。

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