Agent Skills与MCP：能力扩展的两种逻辑与工程实践

在构建企业级AI智能体的过程中，我们常面临一个架构选择：如何处理智能体与外部世界的连接与协作?2024至2025年间，两种主要范式逐渐清晰——Model Context Protocol(MCP)与Agent Skills。本文将从工程实现与设计哲学层面，解析两者的本质区别、适用场景与协同模式。

一、问题根源：连接性不等于能力

MCP解决了智能体“能够连接”的问题。它通过标准化协议(如JSON-RPC)封装了对外部工具、API或数据源的调用，使智能体能安全地执行如数据库查询、文件读写等原子操作。

然而，仅具备连接能力并不等同于具备解决问题的能力。例如，一个接入了公司MySQL数据库的智能体，若缺乏对业务表结构、数据含义及分析方法的理解，便无法有效回答“哪些部门人员流失风险最高”这类复杂问题。

这正是Agent Skills要填补的鸿沟。Skills的本质是程序性知识（procedural knowledge）的封装，它告诉智能体在特定领域“应该如何思考与行动”。一个设计良好的Skill不仅包含操作步骤，更融入了领域专家的经验、业务规则与最佳实践。

二、核心差异：协议层与知识层

MCP定位在协议层（Transport Layer）。它关注的是通信的标准化、安全性(权限控制、审计)与可靠性(错误处理、重试)。其输出通常是结构化的数据(JSON、表格等)。例如，一个GitHub MCP服务器会暴露get_pull_request、list_issues等方法，但并不关心“代码审查应该检查什么”。

Agent Skills定位在知识层（Knowledge/Orchestration Layer）。它通过声明式的配置(通常是Markdown文件)定义工作流、决策逻辑与约束条件。其核心价值在于将非结构化的领域知识转化为智能体可循的“操作手册”。例如，一个代码审查Skill会详细说明：应先检查代码风格，再排查安全漏洞，最后评估测试覆盖率，并附上公司特定的合规要求。

社区中的误解常将二者对立。实际上，Anthropic在提出MCP后迅速引入Skills概念，已暗示其互补性。在Claude Desktop等产品中，二者早已协同工作：Skills作为顶层决策引擎，按需调用底层的MCP工具执行具体操作。

三、关键技术机制：渐进式披露

Skills在工程上最显著的贡献是渐进式披露（Progressive Disclosure）机制，它直接应对了LLM上下文长度受限的瓶颈。

一个标准的Skill通常以SKILL.md文件组织，采用三层结构：

  1、元数据层（YAML Frontmatter）：仅包含技能名称、简要描述、版本等，约100-200 token。智能体启动时加载所有技能的元数据，用于初步的任务匹配。

  2、指令层（Markdown主体）：包含完整的工作流程、示例、注意事项。仅在智能体判定该技能与当前任务高度相关后加载，约1000-5000 token。

  3、资源层（附加脚本/数据）：如Python脚本、SQL模板、配置文档。仅在执行具体步骤时按需加载或调用。

这种机制与MCP的“急切加载”形成对比。典型的MCP服务器在连接时，会通过tools/list一次性返回所有工具的完整JSON Schema，一个复杂的服务器可能轻易消耗数万token。而通过Skill包装后，初始负载可降低90%以上。例如，某社区案例中，将一个拥有大量工具的Playwright MCP服务器包装为Skill后，上下文占用从16k token降至不足500 token。

四、实践模式：分层架构与协作范例

在实际系统中，MCP与Skills通常构成清晰的分层架构：

以自动化部署场景为例：

➭ MCP层提供run_tests()、build_artifact()、deploy_to_production()等原子工具，每个工具内部处理认证、错误与日志。

➭ Skill层则定义部署工作流：“1. 必须优先运行测试套件;2. 测试通过后才执行构建;3. 生产环境部署需验证健康检查;4. 若失败，触发回滚流程。” Skill不关心deploy_to_production内部如何连接K8s API，只规定调用它的条件与顺序。

这种分离带来了工程上的优势：

➭ 关注点分离：业务专家可维护Skill(工作流)，工程师可维护MCP(工具实现)。

➭ 复用性：同一套数据库MCP服务器，可被“销售分析”、“员工绩效”、“风险审计”等多个Skills复用。

➭ 安全可控：敏感操作(如生产数据库写入)被锁定在MCP工具内，通过权限管控;Skill仅包含可公开的业务逻辑。

五、行业动态与选型建议

目前，MCP已获得较广泛的工具生态支持(如GitHub、Datadog、Figma等均有官方或社区MCP服务器)。Skills格式虽由Anthropic主导，但其“知识封装+渐进加载”的理念已产生影响。OpenAI的GPTs知识库、Google的Function Packages都体现了类似思路。

技术选型建议：

➭ 优先采用MCP的场景：需要与外部系统进行安全、标准化交互;操作涉及敏感数据或权限;需要高性能、结构化的数据交换。

➭ 优先采用Skills的场景：任务需要复杂的多步骤决策;依赖深厚的领域知识(如金融合规、临床诊断);业务流程频繁变更，需要快速调整。

➭ 绝大多数企业级应用：应采用Skills + MCP的混合架构。Skills定义“做什么”和“为什么”，MCP解决“怎么做”。

六、挑战与展望

当前挑战主要包括：

  1、Skills的标准化：格式尚未完全统一，不同平台(Claude、ChatGPT、Copilot)之间的技能迁移仍需适配。

  2、技能发现与管理：随着技能数量增长，如何高效检索、组合与验证技能可靠性成为问题。

  3、安全性：Skills中可引用可执行脚本，需防范代码注入与恶意技能。

趋势上，我们正走向一个能力市场。类似npm或PyPI，未来可能出现主流的Skill仓库与MCP服务器仓库。智能体的能力将不再完全依赖于基座模型的大小，而更取决于其集成的技能与工具生态的丰富度与质量。

结论

MCP与Agent Skills是智能体架构中相辅相成的两层。MCP是“硬实力”，为智能体赋予行动的手脚;Skills是“软实力”，为智能体注入行业知识与业务流程。理解二者并非替代关系，而是互补关系，是设计高效、可靠、可维护智能体系统的前提。

对于计划将AI智能体深度集成到业务中的团队，建议尽早建立这两方面的技术储备：一方面评估并接入关键的MCP服务器以获取核心能力;另一方面，开始将内部的业务流程、专家经验沉淀为结构化的Skills。这不仅是技术优化，更是知识管理模式的升级。

(本文基于Anthropic官方文档、MCP/Skills社区讨论及多家企业级智能体项目的一线实践总结。所述数据及案例均来自可公开验证的技术报告与社区分享。)