文章详细解析了大模型技术中的四大核心概念：Agent作为能自主决策并执行动作的计算实体，MCP作为实现LLM与外部工具无缝集成的标准化协议，A2A作为促进不同智能体协作的通信框架，以及Agent Skills作为提升AI执行任务专业性的模块化工作手册。这些概念共同构成了大模型应用的基础架构，从单一模型到智能系统，从工具集成到协作能力，再到标准化技能库，层层递进，为构建复杂AI应用提供了完整的解决方案。

---

随着大模型技术的发展，Agent、MCP、A2A，以及近期爆火的Agent Skills各种概念层出不穷，各种文章也看得让人眼花缭乱…

那这些概念到底应该怎么理解？又有何区别？

首先，用几句话总结：

• LLM只是基础组件，而Agent才能构成产品。

• Prompt指导模型当前（单次）任务要做什么；

• Tools决定了Agent能力范围，能干什么；

• Agent则是让模型可以使用Tools，实际去做；

• MCP解决的是如何让他人开发的工具无缝接入；

• A2A解决的是不同智能体协作问题；

• Agent Skills 则是教智能体做事的方法论。

下面让我们详细解读，不同概念之间的含义和区别：

全文2500+字，阅读大约需要15min

Agent（智能体）

智能体是一种能够感知环境、进行自主决策、并利用工具执行动作以达成目标的计算实体。目前，主流的Agent基础架构，一般是基于React架构，包括几个关键组件：

• 感知（Perception）：接收用户指令、工具返回的结果或外部环境变化，进行深入理解。
• 规划（Planning）：思考“第一步做什么，第二步做什么”（Chain of Thought），进行复杂任务拆解和任务规划。
• 执行（Action）：根据规划结果，做具体执行，例如调用API、写代码、搜索网页。
• 反思（Reflection）：反思当前轮执行结果是否正确，是否需要更新规划。
• 记忆（Memory）：包含长期和短期记忆，让模型记住做过什么。

Agent不是大模型时代才有的产物，早在很多年前就已经有Agent的概念，比如早期的AlphaGo…

Agent到底有哪些类别？

Agent发展历程可以概括如下图：

1）Reflex Agent

这是最基础的智能体。它不考虑历史状态，也不规划未来，仅仅根据当前的环境输入直接映射到动作。它像生物的“条件反射”一样工作。

• 工作方式：如果 (感知到 X)，那么 (执行动作 Y)。
• 例子：恒温器（温度高于26度就开机，低于24度就关机）、碰到障碍物就倒退的扫地机器人。
• 特点：速度极快，但极其愚蠢，无法处理复杂或未预见到的情况。

2）Rule-based Agent

比反射Agent稍高级，它内部维护了一个庞大的规则库和内部状态。它根据当前状态匹配规则库中的逻辑来决定行动。

• 工作方式：如果 (状态是 A 且 输入是 B)，那么 (执行动作 C) 并 (更新状态为 D)。
• 例子：早期的专家系统、简单的客服聊天机器人（关键词匹配回复）、传统的游戏AI（如格斗游戏中血少就放大招）。
• 特点：解释性强（知道为什么这么做），但规则库维护困难，面对规则之外的情况（边缘情况）会崩溃，缺乏灵活性。

3）RL-based Agent

通过与环境交互来学习。它没有现成的规则，而是通过执行动作获得奖励（Reward）或惩罚（Penalty），并以此优化自己的策略（Policy），目标是长期回报最大化。

• 工作方式：动作 →环境反馈（奖励/新状态） →更新神经网络参数 →更好的动作。
• 例子：AlphaGo、教机械臂抓取物体；
• 特点：不需要人工编写规则，能发现人类想不到的策略，但需要大量的训练数据（仿真或现实），且训练过程往往是个“黑盒”。

4）LLM-Based Agent

以大语言模型为“大脑”。它不仅能处理文本，还具备规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）的能力。它能理解自然语言指令，并将其分解为子任务执行。这也是近期爆火的“AI Agent”。

5）LMM-Based Agent

核心逻辑：“全感官感知与推理” (Multimodal Perception)。它将视觉、听觉等模态融合到语言模型中进行统一理解和推理，是具身智能（Embodied AI）的核心。

6）AGI Agent

核心逻辑：“像人一样的全能智能” (Human-level General Intelligence)。这是一个目标和概念，而非特定的技术栈。

例如《钢铁侠》里的贾维斯（JARVIS） 或 《流浪地球》里的MOSS。

MCP—模型上下文协议（Model Context Protocol）

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP），由 Anthropic 在 2024 年底推出的一种开放协议，它通过提供一种标准化的接口，旨在通过标准化的接口实现大语言模型 (LLM) 与外部数据源及工具的无缝集成。

用电脑的“USB-C”接口类比MCP，如下图：

MCP不仅仅是一个API或函数调用机制，而是一个完整的协议框架，定义了AI与外部世界交互的全方位标准

适用场景包括：多能力、多模型、外部能力或工具快速接入，或深度整合企业数据与工具

MCP基本结构：

优势：

• 统一标准协议，兼容性高
• 双向实时通信，功能强大
• 即插即用，开发效率高
• 生态成熟度高，外部工具丰富

缺点：

• 学习成本较高
• 调试难度增大
• 维护成本增大

A2A协议（Agent-to-Agent Protocol）

A2A（Agent-to-Agent）是谷歌推出的一个开源协议，目的是让不同AI智能体（Agent）能像人类团队一样高效协作。

简单来说，它就像给AI智能体们定了一套“通用语言”，无论这些智能体是谁开发的、用什么技术，都能通过这套规则互相沟通、分工完成任务。

A2A的核心是“任务驱动+标准化通信”，具体分为三步：

1.能力发现（Agent Card）

• 每个智能体像“求职者”一样，用一张电子名片（Agent Card）介绍自己。
• 名片内容包括：能做什么（如订机票、查数据）、需要什么权限（如访问用户日历）、如何联系（API地址）等。
• 其他智能体通过读取名片，快速找到合适的合作伙伴。

2.任务分配与协作

• 当用户提出需求（如“规划一次旅行”），主智能体（类似项目经理）会拆解任务，并委托给其他智能体。
• 例如：

• 智能体A负责订机票，智能体B负责订酒店，智能体C负责查天气。

• 它们通过A2A协议交换信息（如“用户20号到上海，需要3星级酒店”），无需人类干预。

3.结果整合与反馈

• 各智能体完成任务后，将结果（如机票订单、酒店确认单）返回给主智能体。
• 主智能体整合所有结果，最终反馈给用户（如“旅行计划已生成，请查收”）。

优势：

• Agent智能协作，精细化分工
• 扩展性高，Agent可灵活加入
• 容错性高，不存在单点故障

缺点：

• 系统复杂度高，难以维护调试

• 通信成本高，大量Agent通信

• 延迟高，Agent通信增加延迟

• 可操控性低，Agent内部控制

• 成熟度较低

Agent Skills

Agent Skills（AI代理技能）可以理解为给AI助手准备的“标准化工作手册库”，它通过模块化封装让让AI在执行任务时参考，其实表现得更专业、高效且稳定。

想象你要教一个新同事完成一项复杂工作（比如生成报告、处理客户投诉）。传统方式是每次对话都重复讲解流程，而有了“工作手册库”后，新同事只需翻阅对应手册即可。Agent Skills就是这个“手册库”，它包含：

• 元数据（技能名片）：技能名称、简介（如“数据分析技能”），让AI快速判断是否匹配当前任务。
• 核心指令：详细步骤和约束（如“先查询数据库，再生成图表”），告诉AI“具体怎么做”。
• 参考知识：领域专业知识（如财务制度），提供执行任务所需的具体背景。
• 执行脚本：可运行的代码（如Python脚本），让AI能实际“动手”完成任务（如连接数据库、生成报告）。

一个示例模板：

---
name: example-skill
description: 简要说明该技能的用途和适用场景
---
## 使用场景
说明在什么情况下应该使用这个 Skill。
## 执行步骤
1.
第一步要做什么
2.
第二步要做什么
3.
异常情况如何处理
## 输出要求
说明输出格式或必须包含的内容。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】