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。

维度	Function Call	Tool	Skills	MCP	Agent
本质	能力	功能	组合	协议	系统
层级	最底层	基础层	中间层	协议层	顶层
角色	“能做什么”	“做什么”	“一起做什么”	“怎么做”	“自己决定做什么”
复杂度	单次调用	单次调用	多次调用	跨平台	多步骤协作
自主性	无	无	部分	无	高

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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