大模型Agent Skills核心解析，一文分清Skills、Tool与MCP

本文用通俗语言拆解大模型应用的核心概念——Agent Skills，通过对比MCP和Tool的差异，帮小白、程序员快速吃透Skills的本质的是代码模块化扩展，核心作用是简化技能封装与复用，降低大模型应用门槛。很多新手入门大模型时，容易混淆Tool、MCP、Agent Skills这些概念，其实它们层层递进、各有分工，而Skills正是提升大模型易用性、提高开发效率的关键，也是新手入门大模型不可或缺的核心知识点。

核心逻辑（建议记牢）：Agent 借助 MCP 协议，通过 Skills 调用 Tool——而这一切，都建立在大模型的 Function Call（函数调用）能力之上。

最近在和同事交流大模型应用时，被推荐了一个特别实用的概念——Agent Skills（智能体技能），听同事说某平台的Agent Skills功能特别便捷，能大幅提升开发效率，出于程序员的敏感，我专门花时间深入研究了一番。

刚开始接触时，我也陷入了误区，误以为Agent Skills和MCP是同一维度的概念，毕竟两者都和大模型的“交互能力”相关。但深入了解后才发现，两者完全是两回事，反而Agent Skills和Tool的关联性更强，更像是Tool的“进阶升级版本”。

智能体技能——Agent Skills

这两年大模型应用发展的如火如荼，随之而来的也出现很多新的名词，比如说Agent，Tool，MCP，Agent Skills等。我想很多人应该和作者一样，刚开始看到这些概念都是一脸懵逼，也不知道都是干啥的，也不知道有啥区别。

然后在经过一段时间了解之后，才慢慢发现其中的区别，并且这些概念的发展是一个循序渐进过程，并不是凭空出现，也不是一蹴而就的。

在大模型应用中，其核心能力其实只有两个，一个是模型天生的能力——内容生成；第二个是模型使用工具的能力——Function call函数调用。其余所有的操作都是在这两者基础之上，无外如是。事实上Function call函数调用也是建立在模型生成能力的基础之上，只不过模型本身没有能力执行Function call，需要借助外部的执行引擎，但需要模型选择对应的函数，以及生成需要的参数。

所以，这里又回到了之前的问题——模型就是一个人，它需要通过工具来处理与外部环境的交互。

OK，说了模型的生成能力和Function call的基础能力之后，我们再来看Tool，MCP和Agent skills到底是什么。

所谓的Tool本质上是Function call的载体，Function call能够执行具体的任务；而Tool就是一个执行任务的模块，也就是编程思想中所说的一个完成特定任务的模块。

那Function call和Tool的区别是什么呢？

比如说可以通过查询天气的Function call获取天气信息，但是我获取天气信息之后，还需要根据交通情况选择合适的交通工具；比如说雨雪天气开车或者坐公共交通比较好；晴朗天气，骑电动车更方便。

这时就可以把天气查询和交通查询的能力合并到一起，就形成了一个Tool工具，这个工具能够完成特定的任务。

而MCP又是什么呢？

MCP本质上是一个协议和Http协议的作用相同，由于不同的企业，不同的部门其职责不一样，因此它们可以提供各种各样的工具给你使用；但也是企业和部门不同，他们提供工具的方式可能各种各样，每个人都有不同的规则；这时面临这样的问题，就非非常麻烦，每个部门都要进行沟通处理。

但是有了MCP之后，你们所有的企业和部门只需要按照相同的规则，设计你们的职能工具，这时我就可以使用一个统一的方式来使用你们的工具，就类似于USB接口，不同手机厂商的充电接口都不一样，那我就统一设计成USB接口，这样所有的厂商都可以直接使用，减少了不同系统之间沟通的复杂性。

理论上有了Tool和MCP之后，就可以用它们来完成任何你想完成的任务，那还要Agent skills干嘛呢？这不是多此一举吗？

如果说Tool是对Function call能力的封装，那么Skills就是对Tool能力的封装，其是在Tool之上又一层的抽象。

比如说我要用Agent完成一个任务，理论上来说只需要给它足够的Tool就可以了；但是如果一个不懂技术的人，也不会写提示词怎么办？

这时就可以把这一项通用的能力，封装成一个skills技能，这样别人只需要获取到这个skill就可以直接使用它。

总之，skills不是一个新的技术，也不是一个高大上的算法，它的本质是代码模块化的扩展，把一项通用的能力，按照某个标准进行封装开放使用，这样就解决了重复利用的问题。

最后

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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