【2026年版｜建议收藏】小白程序员必看！大模型核心概念Agent Skills详解

本文深入浅出地解析2026年大模型应用中的核心概念——Agent Skills，通过对比MCP、Tool与Function Call的核心差异，揭示Skills的本质是代码模块化的进阶扩展，核心价值在于简化技能的封装、复用与落地。文章强调，尽管Tool和MCP是大模型执行任务的基础载体，但Agent Skills在降低使用门槛、提升开发效率、适配2026年大模型工程化趋势方面，发挥着不可替代的关键作用，是小白入门、程序员转型大模型领域不可或缺的核心知识点。

“核心逻辑：Agent 用 MCP 协议，通过 Skills，调用 Tool——而这一切都建立在 Function Call 能力之上。。”

最近了解到一个新的概念——Agent Skills，智能体技能；刚开始了解这个概念的时候还是一个同事说的某个平台的agent skills特别厉害，特别好用。

然后闲来无事就研究了一下，刚开始以为Agent skills是和MCP一个维度的概念；但是真正去了解之后才发现Agent skills和MCP完全是两个东西，它反而和Tool更相像。

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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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。

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• 检索的基础概念
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• 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
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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
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• 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

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3、这些资料真的有用吗？

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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