AI Agent 是 2026 年 AI 生态中的核心概念之一。它不再只是被动地回答问题，而是一个具备自主决策、规划和执行能力的数字实体。

简单理解，Agent 能做的事情包括:

• 理解用户真正的目标

• 将目标拆解成多个步骤

• 在过程中调用外部工具或数据

• 记住历史上下文和偏好

• 对结果进行判断，并在必要时自我修正

因此，Agent 更像一个可以独立完成任务的“数字员工”，而不是传统意义上的生成式 AI。

一、Agent 的核心组成:它是如何“运转”的?

主流的 Agent 通常由几个关键能力模块构成:

• 感知(Perception)接收用户指令、工具返回结果以及外部环境变化，例如新消息或状态更新

• 规划 / 推理(Planning / Reasoning)将整体目标拆解为可执行步骤，可能采用 ReAct、Chain-of-Thought 或多路径探索等方式

• 行动(Action)实际执行任务的环节，如调用工具、发请求、写代码或与其他 Agent 交互

• 记忆(Memory)包括短期上下文记忆，以及用于保存历史任务、偏好信息的长期记忆

• 反思 / 评估(Reflection / Evaluation)对阶段性结果进行判断，决定是否继续、调整或重新规划

正是这些能力的组合，使 Agent 能够完成复杂、连续的任务，而不是一次性输出。

在真实业务场景中，这种“持续推进 + 动态校验”的能力，是 Agent 能否落地的关键。

在极客跳动过往的大型企业级 AI 项目中，Agent 的规划、记忆与反思机制，往往需要与复杂业务系统深度耦合，这也是许多通用 Agent 框架在实际落地时容易被低估的工程难点。

二、A2A:当一个 Agent 不够用时会发生什么?

单个 Agent 的能力始终是有限的。

有的擅长规划，有的擅长执行，有的更适合特定领域。

A2A(Agent-to-Agent)正是为了解决这一问题而出现的协作协议。

它的目标并不复杂:让不同系统、不同厂商的 Agent，能够像人类同事一样分工合作。

在 A2A 体系中，每个 Agent 会对外发布一张 Agent Card，用于说明:

• 自身身份

• 拥有的 Skills

• 可被访问的接口方式

当一个 Agent 需要协助时，可以通过发现机制找到合适的 Agent，将任务委托出去.任务既可以是自然语言，也可以是结构化数据，执行过程支持多轮交互和实时反馈。

A2A 的出现，使多 Agent 协作从“各自为政”走向标准化。

在跨系统、跨区域的企业级项目中，极客跳动往往会通过多 Agent 分工协作的方式，将复杂业务拆解为可并行推进的子任务，这是 A2A 思想在真实商业环境中的典型体现。

三、MCP:模型如何统一、安全地使用外部工具?

随着 Agent 开始频繁调用外部系统，一个问题变得愈发突出:

不同模型、不同应用之间，工具调用方式高度碎片化。

MCP(Model Context Protocol)正是为了解决这一问题而提出的标准化协议。

它关键的不是“Agent 要不要用工具”，而是“模型应该如何用工具”.而是：模型应该如何安全、规范、可控地使用工具。

MCP 提供了几项关键能力:

• 统一的工具调用规范(输入 / 输出 Schema)

• 上下文与状态管理，避免重复计算

• 权限控制与安全沙箱，防止越权操作

• 插件式扩展能力，支持从简单 API 到复杂系统

• 流式响应与性能优化，适用于实时场景

在 2026 年，MCP 已成为 Agent 基础设施的一部分。没有 MCP 之前，工具调用往往混乱且不可控;统一之后，开发和维护成本显著降低。

在涉及支付、数据合规或多系统联动的项目中，极客跳动通常会基于 MCP 或类似协议进行二次封装，以满足企业对安全性和稳定性的更高要求。

四、MCP、工具调用和函数调用，差别到底在哪?

这三个概念经常被混在一起，但它们实际上处在不同层级：

• 函数调用(Function Calling)最基础的机制，由模型决定是否调用某个函数

• 工具调用(Tool Calling)更广义的能力描述，各家模型都有实现方式，只是叫法不同

• MCP关注的是“标准化”和“协议层”，让模型与工具的交互方式统一、可复用

如果说函数调用和工具调用解决的是“能不能用”，那么 MCP 解决的是“怎么长期、规范地用”。

五、Skills:让 Agent 具备“专业能力”的关键模块

Agent Skills 是将 Agent 能力模块化的重要概念。它可以理解为 Agent 的“技能包”或“能力插件”。

与工具不同，Skills 并不仅仅是执行接口，而更像是专业知识、行为规范与经验示例的组合。

一个 Skill 通常会包含:

• 技能名称与用途说明

• 输入参数的结构定义

• 输出格式的约束

• 示例和最佳实践

• 依赖的工具或子技能

通过 Skills，通用 Agent 可以快速具备某一领域的专业能力。

在 A2A 体系中，Agent Card 的核心信息正是 Skills 列表，它直接决定了 Agent 是否能被发现、被信任以及被协作。

在客服、风控、海外业务等场景中，极客跳动往往会将成熟的业务经验沉淀为 Skills，使 Agent 在输出稳定性和合规性上显著优于“纯 Prompt 驱动”的方案。

六、Tools 和 Skills，并不是同一回事

维度	Tools(MCP 工具)	Agent Skills
本质	可执行的接口	打包的知识与行为模式
作用	直接“干活”	影响思考与决策
执行方式	调用后立即执行	多数被模型内化使用
典型内容	API、数据库、文件操作	SOP、领域知识、示例
适用场景	必须与外部系统交互	需要稳定性与一致性
安全性	强权限与沙箱控制	多为只读，更安全

简单来说:Tools 是 Agent 的“手”，Skills 是 Agent 的“脑”。

七、分清这些概念，才真正谈得上落地

Agent、A2A、MCP 和 Skills 并不是竞争关系，而是清晰的能力分工：

• Agent 负责完成任务

• A2A 负责 Agent 之间的协作

• MCP 负责模型与工具的统一连接

• Skills 负责专业能力的沉淀与复用

真正的落地能力，来自于对这些层级的正确理解与组合使用。

在极客跳动的实践中，Agent 的价值并不体现在单点能力，而体现在是否能与业务系统、组织结构和长期演进路径相匹配。

极客跳动官方网站：https://www.geekdance.cn/