Skills vs MCP：为何“技能包”才是让Agent可靠执行的关键？

Skills的出现，解决了一个根本问题：如何让 AI 不仅懂理论，还能上手实操。它通过结构化封装专业知识和操作流程，让 AI 从“纸上谈兵”变成“实战高手”。对开发者来说，最大的好处是：可控、可复用、可迭代。

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1051人浏览 · 2026-01-26 08:45:00

softkit · 2026-01-26 08:45:00 发布

最近在折腾 Agent 开发，相信大家都经历过这样的崩溃时刻：当你满怀期待地向 Agent 提出一个需求，结果它要么答非所问，要么胡乱执行，最后还一脸无辜地问你“我做得对吗？”（是不是似曾相识！）

Agent 正经历从“被动应答”到“主动执行”的跨越式进化，而 Skills 正是驱动这场变革的核心引擎。你是否也曾被 Agent 的“规则无视”“执行混乱”和“工具不会用”等问题困扰？

本文将从概念解析、工作原理、实践方法到资源推荐，全方位拆解 Skills 这个让 Agent 变得可靠、可控、可复用的“高级技能包”。无论你是开发者还是普通用户，都能在这里找到让 Agent“开窍”的实用指南。

一、Skill：Agent的“专业技能包”

以前我们总抱怨 AI“只会说不会做”，直到 Skills 这个概念出现。简单说，Skills 就是给 AI 装上的“外挂技能包”。

想象一下，你招了个聪明的实习生（Agent），他学习能力强但没经验。这时候你给他一本《Git操作从入门到精通》（Skill），他立马就能帮你管理代码版本了。

一个完整的 Skill 包含三个核心部分：

说明书（SKILL.md）：用大白话告诉 AI 这个技能是干嘛的、怎么用、要注意什么。
可执行脚本：AI 能直接跑起来的代码，比如 .py、.js 文件。
参考资料：辅助这个技能运行的各种文档、模板。

有了 Skills，你的 Agent 就不再是那个“理论派”了，而是能真正动手干活的“实践派”。

简单来说，Skills 就是为 Agent 量身打造的“技能包”，它把完成特定任务所需的领域知识、操作流程、工具调用方式及最佳实践全部封装其中，让 AI 面对特定需求时，能像领域专家一样自主高效执行。

二、Skill如何工作？智能版的“按需加载”

Skills 最聪明的地方在于它的加载机制——需要多少，加载多少。这就像你去图书馆查资料，不会把整个图书馆的书都搬到桌上，而是先看目录，找到需要的书，再翻到具体章节。

Skills的三层分级加载机制：

加载级别	加载时机	Token 消耗	核心内容
L1：元数据	Agent 启动时	约 100 Token / 技能	YAML 格式的名称、描述（技能“名片”）
L2：说明文档	技能被触发时	低于 5000 Token	SKILL.md 中的工作流程、操作指南、示例
L3：资源文件	按需加载	几乎无限制	可执行脚本、配置文件、API 文档等

这种“按需取用”的设计，既避免了上下文冗余，又能保证技能执行的深度。

智能调用四步流程：

Agent 对 Skill 的调用过程，就像专业助理处理工作的全流程：

意图匹配：Agent 先解析用户需求，快速扫描所有 Skill 的元数据，找到最匹配的技能；
读取指南：加载匹配技能的 SKILL.md 文件，掌握详细执行步骤和注意事项；
按需执行：根据指南调用对应脚本、工具或参考资料，逐步推进任务；
反馈结果：完成任务后汇报成果，遇到问题时及时向用户询问。

三、Skills vs MCP：本质区别在哪里？

这里有个常见的误区：很多人把 Skills 和 MCP（模型上下文协议）搞混了。让我用程序员的语言解释一下：

MCP 更像是“函数声明”——告诉你有哪些工具可用，但不教你怎么用。
Skills 则是完整的“开发文档+代码示例”——不仅告诉你有这个功能，还手把手教你什么时候用、怎么用、注意事项是什么。

举个具体例子：假设你要 Agent 帮你查数据库。

MCP方式：Agent 知道有个 query_database() 函数，但不知道具体怎么构造查询语句、怎么处理异常。
Skill方式：Agent 知道“如果你需要查用户数据，先用这个脚本连接数据库，查询模板在这里，常见错误处理方法在这里…”。

我们来个表格直观看看：

对比项	Skills	MCP
定位	任务执行模块	系统连接协议
核心能力	封装脚本和模板，直接执行任务	接入外部数据源、服务
使用方式	按需加载、像插件一样调用	开发者需配置、注册、连接系统
适合人群	日常办公 / 测试 / 文档自动化	企业级系统集成 / 跨平台任务
举例	生成测试报告、转文件格式	自动同步数据到 ERP、CI 系统

MCP 往往过于精简，而 Skills 提供了完整的上下文。

尽管支持延迟加载的 MCP 看似应该表现更优，但它实际上需要在大语言模型（LLM）API 层面进行大量工程优化。而 Skills 体系完全无需这些额外操作，且至少根据我的经验，其表现仍然更胜一筹。

Skills 本质上只是简短的摘要，说明存在哪些 Skills 以及智能体可以在哪个文件中了解更多相关信息。这些摘要会被主动加载到上下文环境中，因此智能体能够在系统上下文（或对话后期的某个位置）知晓自己具备的能力，并获得使用指南的链接。

至关重要的是，Skills 并不会将工具定义实际加载到上下文里。工具本身保持不变：仍然是 bash 和智能体已有的其他工具。智能体从 Skills 中获取的，只是如何更高效地使用这些工具的技巧和方法。由于 Skills 的核心是教会智能体如何使用其他命令行工具及类似实用程序，因此工具之间的串联与协作逻辑并没有本质变化。而让 Claude 系列模型成为优秀工具调用者的强化学习机制，同样能够帮助其掌握这些新发现的工具使用方法。

四、MCP 能否转化为 Skills？

这自然引出一个问题：既然 Skills 如此好用，能否将 MCP（模型上下文协议）完全移出上下文，通过命令行界面（CLI）像 Anthropic 提议的那样调用？答案是可以，但效果并不好。其中一个方案是 Peter Steinberger 开发的 mcporter 工具，它能读取 .mcp.json 文件，并将其中的 MCP 暴露为可调用的工具。

从形式上看，它非常像大语言模型可以调用的命令行工具，但问题在于大语言模型完全不知道有这些工具存在，你需要专门教它。这时你可能会想：为什么不创建一些 Skills 来让大语言模型了解这些 MCP 呢？

但对我来说，核心问题在于 MCP 服务器并不注重 API 稳定性，它们为了节省令牌，正越来越多地将工具定义精简到最低限度。这一点本身合情合理，但与 Skills 模式的需求背道而驰。例如，Sentry MCP 服务器曾一度将查询语法完全改为自然语言，这对智能体来说是个很大的改进，但我之前编写的使用指南反而变成了障碍，而且我并没有立刻发现这个问题。

这实际上与 Anthropic 的延迟工具加载存在相似的弊端：上下文环境中完全没有工具相关信息，你必须创建摘要。我们过去采用的 MCP 工具即时加载方案，最终陷入了一个尴尬的妥协：工具描述既冗长到不适合即时加载，又简短到无法真正告诉智能体如何使用。因此至少在我看来，最终还是需要手动维护这些通过 mcporter 或类似工具暴露的 MCP 工具的 Skills 摘要。

五、最省力的选择

这让我得出了目前的结论：我更倾向于选择最简便的方式，让智能体自行编写工具作为 Skills。这种方式不仅耗时不长，最大的优势在于工具基本处于我的掌控之中。每当工具出现故障或需要新增功能时，我只需让智能体进行调整即可。

Sentry MCP 就是一个很好的例子：它可能是设计最完善的 MCP 之一，但我已经不再使用它了。部分原因是，一旦将其即时加载到上下文，会直接占用约 8000 个 tokens，而通过 mcporter 调用的方案也未能成功。相反，我让 Claude 为我维护一个相关 Skills，虽然这个 Skills 可能存在不少漏洞，需要不断更新，但由于是智能体自主维护，整体效果反而更好。

这种情况很可能会发生变化，但目前而言，手动维护 Skills 以及让智能体自行编写工具已成为我的首选方式。我猜测，支持动态工具加载的 MCP 未来可能会成为趋势，但这需要进行大量协议调整，以引入类似 Skills 的摘要和工具内置指南。同时我也认为，MCP 若能实现协议稳定性，将会极大受益——MCP 服务器随意修改工具描述的做法，与实际调用需求以及 README 文件和 Skills 文件中的外部工具描述无法很好地兼容。

在实际应用中，最强的是组合拳：Skills + MCP = 模块执行 + 系统联动。