Agentic AI 三件套：AI Agent、MCP 与 Skills 由浅入深

关键词：AI Agent（智能体）、MCP（Model Context Protocol）、Skills（技能）
读者定位：刚接触 Agentic AI 的开发者 + 准备做工程落地的团队

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先说一个常见误区

很多人会把这三个概念混成一句话：

• “Agent 会用 MCP”
• “Skills 就是 Agent”
• “配好 MCP 就等于做完智能体”

这三句话都只对了一部分。

更准确地说：

• Agent 是“决策与执行主体”
• MCP 是“连接外部能力的标准接口”
• Skills 是“可复用的方法与领域能力包”

它们不是同一层概念，而是 Agentic AI 系统里互相协作的三层能力。

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一、从零理解：三者分别是什么

1) AI Agent：会“思考并行动”的执行体

如果把传统 LLM 看成“会回答问题的大脑”，那 AI Agent 是“会完成任务的员工”。

它通常具备四步闭环：

1. 接收目标（用户意图）
2. 拆分步骤（计划）
3. 调用工具（执行）
4. 观察结果再迭代（反馈）

这就是常见的 Agent Loop：目标 -> 规划 -> 执行 -> 反思/继续。

一句话：Agent 决定“接下来要做什么”。

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2) MCP：AI 调用外部能力的协议层

MCP（Model Context Protocol）可以类比成 AI 世界的“USB-C 标准”：

• 有统一连接方式
• 不同服务按协议暴露能力
• Agent 不需要为每个工具都写一套私有适配

在 MCP 的语义里，常见有三类能力对象：

• Tools：可执行动作（如查 issue、写文件、查数据库）
• Resources：可读取资源（如文档、配置、数据片段）
• Prompts：可复用模板（标准化交互入口）

一句话：MCP 解决“怎么标准化接外部能力”。

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3) Skills：沉淀“怎么做事”的可复用能力包

Skills 不是底层协议，也不是模型本体，而是“任务方法论打包”：

• 把领域知识、约束规则、步骤策略封装起来
• 让 Agent 在特定场景下快速进入“专业模式”
• 减少每次从零解释需求的成本

例如：

• 代码审查 Skill
• 技术博客 Skill
• 客服质检 Skill

一句话：Skills 解决“做这类任务时应该怎么做”。

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二、为什么三者常被混淆

因为在一次完整任务里它们会连续出现：

1. Agent 理解任务并决策
2. Agent 通过 MCP 调用工具和资源
3. Agent 按 Skill 的规则组织执行与输出

从外部看像“一体”，从工程上看是“三层”：

• 主体层：Agent
• 连接层：MCP
• 方法层：Skills

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三、直接异同：一张表说透

共同点（同）

它们都在做同一件大事：提升 AI 从“会答题”到“能做事”的能力。

共同特征：

1. 都围绕任务完成率而存在
2. 都依赖上下文和约束
3. 都需要版本化与治理（否则会漂移）
4. 都会影响系统的安全边界和可观测性

差异点（异）

维度	AI Agent	MCP	Skills
本质	智能执行体	协议与接口标准	任务能力包
核心问题	下一步做什么	如何接外部能力	这类任务怎么做
关注点	规划、决策、迭代	兼容、通信、权限	规则、流程、风格
主要产出	行动序列与结果	可调用能力面	稳定执行策略
失效表现	任务跑偏/循环	工具不可达/协议错	结果风格不稳/步骤漏
变更频率	中	低到中	中到高
Owner 更偏向	Agent 应用开发	平台/基础设施	业务专家/应用团队

你可以记一个简单口诀：

• Agent 管“做什么”
• MCP 管“怎么连”
• Skills 管“怎么做得像专家”

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四、由浅入深看一个真实任务

场景：用户说“帮我把本周 GitHub 高优先级 Issue 汇总成周报，并发到团队频道”。

阶段 1：只有 Agent（能做，但不稳）

Agent 能理解请求，但会遇到三个问题：

1. 拿不到真实 Issue 数据（缺工具）
2. 输出格式每次波动（缺稳定方法）
3. 难以进入团队工作流（缺标准化集成）

阶段 2：Agent + MCP（能连系统）

接入 GitHub/Slack 等 MCP 能力后：

• Agent 可以调用 issue 查询工具
• 可以直接发消息到目标频道
• 数据来源和动作入口标准化

但依然可能“每次报告结构不同、优先级判断不一致”。

阶段 3：Agent + MCP + Skills（可复用、可规模化）

加入“周报 Skill”后：

• 固定筛选规则（如 label、owner、SLA）
• 固定输出结构（摘要/风险/阻塞/建议）
• 固定发布流程（草稿 -> 审核 -> 发送）

这时系统才从“能跑”升级为“可运维”。

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五、工程落地：三层各自该放什么

Agent 层放什么

1. 任务编排逻辑
2. 停止条件和重试策略
3. 任务状态管理（成功/失败/部分完成）

不要在 Agent 层硬编码大量业务细则，否则难维护。

MCP 层放什么

1. 外部系统连接器（GitHub、DB、搜索、消息平台）
2. 工具权限边界（读写范围、认证、最小权限）
3. 协议级可观测性（调用日志、错误码、延迟）

不要把业务流程塞进 MCP，否则协议层会变业务耦合层。

Skills 层放什么

1. 领域规则（判定标准、优先级）
2. 输出模板（报告结构、语气、风格）
3. 任务 SOP（先做什么、后做什么、失败如何处理）

不要把 Skills 当“任意脚本仓库”，它首先是方法论资产。

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六、三种常见反模式

反模式 1：把 Skill 当提示词垃圾桶

症状：所有内容都堆进去，没人能读懂，版本不可控。
改法：拆成“角色定义 / 流程 / 规则 / 输出模板 / 示例”五段式。

反模式 2：MCP 接了一堆，但 Agent 不会用

症状：工具很多，命中率很低，实际任务仍手工。
改法：对高频任务做“工具发现 -> 调用策略 -> 失败回退”显式设计。

反模式 3：只有 Agent，没有治理

症状：演示能跑，线上不可控。
改法：补齐权限、审计、成本和回滚策略。

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七、如何判断三者是否配合健康

用这份快速检查清单：

• Agent 是否有清晰的任务边界和停止条件？
• MCP 工具是否按最小权限开放？
• 关键任务是否有对应 Skill，且输出稳定？
• 调用失败是否有降级路径（fallback）？
• 是否能回答“这次结果为什么这样产出”？

如果前 3 项都做了，系统通常已经进入“可持续迭代”状态。

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八、一个推荐的建设顺序（非常实用）

别一上来就追“全栈智能体平台”，建议按这个顺序：

1. 先建 Agent 主流程：保证单任务闭环能跑通
2. 再接 MCP 最小工具集：只接最关键的 2-3 个外部能力
3. 最后沉淀 Skills：把跑通的人工经验固化为可复用方法

这个顺序的价值是：每一步都有可验证成果，不会陷入“全都要、全都不稳”。

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九、给团队协作的一条经验

在团队里最好明确角色分工：

• Agent 工程师：编排与控制流
• 平台工程师：MCP 接入与安全
• 业务专家：Skills 规则与评估标准

这能避免最常见的互相甩锅：

• “模型不聪明”其实是 Skill 规则没定清
• “工具不好用”其实是 MCP 权限设计有问题
• “流程不稳定”其实是 Agent 停止条件没收敛

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结语

如果把 Agentic AI 系统比作一支团队：

• Agent 是项目经理（决策与推进）
• MCP 是标准化协作接口（连接工具与系统）
• Skills 是岗位手册（专业方法与质量标准）

三者缺一不可，但职责不能混。

真正稳定的 Agentic AI，不是“模型更大”，而是这三层分工更清晰、协作更顺畅、治理更可控。

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参考来源

• https://github.com/KimYx0207/Claude-Code-x-OpenClaw-Guide-Zh