首先，先说说写这篇文章的背景。
我的上一篇文章，只是分享了几个 skill，却有超出预期的朋友收藏关注。
我认为 AI 是趋势，黑盒里面大部分都是学生朋友，所以我想要在黑盒里面写一篇扫盲，
帮助同学们理解 目前 AI 里面最火的几个名词的定义和概念。
即 Agent，MCP，Skill。
我会先用十分严谨的定义，解释 Agent 和 MCP。请朋友们耐着性子看完。
（我自己是在腾讯技术工程那边自学的）
“智能体”（Agent）在计算机科学和人工智能领域指的是一个能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的实体或系统。它可以是软件程序、机器人硬件，甚至是生物实体（如人类或动物），但在 AI 领域通常指软件智能体。
AI agent是基于大模型，具备记忆能力、能够有自主推理和规划工具的使用，从而来解决问题的智能程序。
即AI Agent = 大模型 + 记忆 + 使用工具 + 自主规划
Agent 和 AIGC 最大的区别：
AIGC 主要以生成式任务为主，而 Agent 是可以通过自主决策能力完成更多通用任务的智能系统。
常见的 AIGC 系统（文生文，文生图）的核心就是一个生成模型，而 Agent 是一个集Function Call 模型、软件工程于一体的复杂的系统，需要处理模型和外界的信息交互。
Agent 可以集成 AIGC 能力完成某些特定的任务，也就是 AIGC 可以是 Agent 系统里面的一个子模块。
Agent 最大的特点是，借助 Function Call 模型，可以自主决策使用外接的一些工具来完成特定的任务。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由人工智能公司 Anthropic 于 2024 年 11 月 24 日正式发布并开源的协议标准。Anthropic 公司是由前 OpenAI 核心人员成立的人工智能公司，其发布的 Claude 系列模型是为数较少的可以和 GPT 系列抗衡的模型。
MCP 协议旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具间的集成难题，被比喻为“AI应用的USB-C接口“。通过标准化通信协议，将传统的“M×N集成问题”（即多个模型与多个数据源的点对点连接）转化为“M+N模式”，大幅降低开发成本。
现在是零门槛版本：
先说 Agent 。
它就是那个能扛事儿的主角，你把它想象成一个极具主观能动性的高级工程师。
你给它一个模糊的任务比如：把小黑盒的登录功能修好。
它不会傻傻地问你第一步点哪第二步敲啥代码，而是自己在那琢磨，查报错日志，定位代码文件最后修改测试。
它和普通聊天机器人的区别就在于它能真的去执行任务而不是只在对话框里打嘴炮。
那 Skill 是什么呢？
在 Claude Code 的语境下 Skill 其实是这位工程师自带的吃饭家伙事儿，也就是它出厂设置里就写在骨子里的原生能力。
比如在终端里运行 ls 命令查看文件列表，或者用 grep 去搜索代码字符串，甚至直接用 edit 指令去修改具体的文本文件，
这些能力不需要你再去额外部署什么复杂的服务器，它们是 Agent 与生俱来的基本操作单元。
就像木匠随身挂在腰带上的锤子和卷尺，Agent 想要在你的电脑上干活必须得先有这些最基础的本地交互能力才能对文件系统下手。
最后是MCP，它是 Model Context Protocol 的缩写，模型上下文协议。
如果说 Skill 是自带的锤子。
那 MCP 就是一个通用的万能扩展坞或者说是 USB 接口标准。
因为 Agent 光会改本地文件不够啊，它可能还得去查阅公司内部的私有文档，去连一下线上的数据库，或者去 GitHub 上拉取最新的 issue，
这些外部的资源千奇百怪接口各不相同，以前要连这些东西得给 Agent 写无数个特制的适配器，现在有了 MCP 只要大家都遵守这个协议标准。
Agent 就能即插即用，你把数据库做成 MCP Server 我们的 Agent 立马就能读懂里面的数据而不需要重新训练或者写一堆胶水代码。
所以总结下来这三者的关系特别清晰，Agent 是那个有脑子会思考负责统筹全局的包工头，Claude code 里的 Skill 是包工头随身携带的瑞士军刀专门用来处理本地代码文件的读写和执行，
而 MCP 则是一套标准化的外接插座协议（可以理解为装瑞士军刀的腰带哈哈哈）
让包工头能随时接上各种外部的大型机械设备来扩展自己的能力边界。
讲的不好，盒友们多多包涵捏，有问题可以在评论区留言。
晓风乾丨 大四 Base北京 AI产品在职
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