Skills 与 MCP 是大模型 Agent 工程化中两个非常关键但层次完全不同的概念，它们不是竞争关系，而是典型的互补关系，一起构成了目前最主流的 Agent 能力分层架构。
简单一句话总结：
- MCP 解决的是“能不能连上、能不能执行” → 相当于给 Agent 装上“手和网线”
- Skills 解决的是“怎么做才对、怎么做更专业” → 相当于给 Agent 一本本“专业操作手册 + SOP”
最常用的类比（2025-2026 年社区最流行说法）
| 维度 | MCP | Skills (Agent Skills) |
|---|---|---|
| 类比 | USB 接口 / 驱动程序 / 通信协议 | 应用程序 / 操作手册 / 领域SOP |
| 层级 | 集成层 / 连接层 | 提示层 / 知识层 / 方法论层 |
| 核心解决 | 连接外部世界（工具、数据、系统） | 教模型在特定场景下正确、高质量完成任务 |
| 提供什么 | “能力”：能调用什么工具 | “智慧”：应该怎么用这些工具 |
| 加载方式 | 实时调用、标准协议（stdio / http） | 懒加载 / 渐进式披露（先摘要，后详情） |
| Token 消耗 | 工具描述常驻上下文 | 极低（只在需要时加载详细指令） |
| 典型场景 | 查询数据库、读文件、调用 API | 代码评审规范、发版流程、故障排查模板、周报撰写标准 |
| 谁来写 | 后端/工具工程师 | 领域专家 / 产品 / 资深从业者 |
| 官方定位 | Integration layer | Prompt / Knowledge layer |
为什么说 Skills 是 Agent 工程化的“关键一步”？
早期 Agent 主要靠 Function Calling / Tool Calling + 长 Prompt 驱动，存在三大工程化痛点：
- 上下文爆炸：把几十条规则、领域知识全塞 system prompt，token 贵、注意力稀释
- 一致性差：同一个任务每次输出风格、质量波动大（模型“自由发挥”太多）
- 知识难以治理：规则改了只能改 prompt，版本管理、审计、复用都很麻烦
Skills 的出现直接针对这三个痛点：
- 把散装知识 → 模块化、可版本、可组合、可检索的“技能包”
- 支持渐进加载（先给模型看技能目录和摘要，需要时才读完整 SOP），极大节省 token
- 可以像代码一样做 review、diff、回滚，成为真正的工程资产
- 天然适合沉淀组织级最佳实践（公司内部的代码规范、安全 checklist、PR 模板等）
实际最强组合：Skills + MCP（2026 年主流生产级做法）
用户需求
↓
Agent 主推理循环
├─ MCP 层：提供所有可用工具清单（bash、文件读写、数据库、API 等）
└─ Skills 层：提供领域知识 + 流程指导（先匹配到需要的 Skill → 加载详细 SOP）
↓
模型根据 Skill 里的方法论 + MCP 暴露的工具 → 规划 & 执行多步
↓
高质量、符合规范的输出真实例子：
- MCP 提供：
git、bash、read_file、sql_query等底层能力 - Skills 提供：
- “后端代码评审 Skill”：必须检查 SQL 注入、必须写单元测试、必须符合公司日志规范……
- “周报生成 Skill”：必须包含本周完成、上周遗留、风险项、下周计划……
两者结合后，Agent 既有手（MCP），又会用手（Skills），输出稳定性和专业度大幅提升。
总结一句话口诀
MCP 让 Agent 能做事，Skills 让 Agent 会做事、做好事。
大模型 Agent 真正工程化落地的路径大概率是：长上下文 + MCP（工具连接） + Skills（知识封装） + 记忆/规划模块 的组合，而不是寄希望于单一技术点。
你现在是在做 Agent 落地吗？是用 Claude / Anthropic 生态，还是其他框架？可以聊聊具体场景，我可以更针对性地讲讲怎么组合使用。
