Prompt、MCP、Agent、Skill、Cowork：5分钟看懂AI协作核心概念

不知道大家最近有没有注意到，Skill、Prompt、Agent、MCP、Cowork 这些 AI 新名词正被越来越多地讨论，甚至让不少人觉得傻傻分不清楚。

最近在知乎热搜上，我也看到了类似的问题探讨。

点开这些讨论，答案往往写得很长，反而不利于快速理解。因此，我想试着把这些概念简化一下，用更通俗的语言，争取让你花 5 分钟就能搞懂它们分别是什么，以及相互之间的关系。

Prompt 提示词

说白了，Prompt 就相当于 你给 AI 的口头指令。

想象一下，你让新同事帮忙：“小草，帮我倒杯咖啡”。这句口头交代，就是一个典型的 Prompt。现在把同事换成 AI，你对 AI 输入的一串任务描述，就是提示词。

比如，你对 ChatGPT 说：“写一篇关于春天的诗”，这就是一个 Prompt。然后，AI 就开始工作了。所以，Prompt 要解决的核心问题是：让 AI 听懂你的单次、具体的需求。

MCP 模型上下文协议

你可以把它理解为 AI 的“万能转接头”或统一数据接口。

举个生活中的例子，如果你的手机、电脑、耳机充电口都不一样，是不是很麻烦？后来有了 USB-C 接口，一个口通吃，方便多了。

MCP 就是 AI 领域的 USB 标准。它最初由 Claude 的母公司 Anthropic 推出，是一个开放标准，目的是让 AI 能安全、标准地连接各种外部系统，比如日历、数据库、文件、网页等。

在没有 MCP 之前，每个 AI 应用想连接微信、钉钉或数据库，都需要自己单独开发一套接口，重复造轮子。有了 MCP 之后，大家遵循统一协议，即插即用，既安全又高效。MCP 要解决的痛点，是打破 AI 与外部世界之间的“数据孤岛”，让 AI 不仅能“动嘴”回答问题，更能“动手”操作现实系统。

Skill 技能包

这相当于是 AI 的“标准作业程序”或“公司操作手册”。

想象一下，公司来了新人，你不能每次都口头教一遍所有流程吧？于是你会编写一本《代码规范与操作手册》(SOP)，新人遇到问题直接查阅即可。

Skill 的本质，就是把特定领域的经验或操作流程，封装成 AI 可以随时调用和执行的“能力包”。它可以是一个包含详细指令、模板和脚本的文件夹，当 Agent 需要时自动加载。你也可以把它类比为编程中的工具类或函数库。

Skill 要解决的问题是：让 AI 的能力从“单次对话”升级为“可复用的持久技能”，经验得以传承，同时还能节省 token 消耗。

Agent 智能体

这相当于是一个能够 “独立思考并执行任务”的 AI 员工。

早期的 AI 更像“问答机器人”，你问一句，它答一句。而如今进化到的 Agent 时代，AI 则像“数字员工”——你只需要给它一个目标，它会自己规划步骤、调用工具、执行任务并检查成果。

例如，你对 Agent 说：“帮我策划一场生日派对”。它可能会这样执行：

1. 查日历看哪天有空（调用日历 Skill）
2. 搜索合适的餐厅和场地（调用搜索 Skill）
3. 列出需要购买的物品清单（调用笔记 Skill）
4. 向好友发送电子邀请函（调用邮件 Skill）

Agent 要解决的核心痛点，是让 AI 从“被动回答”走向“主动执行”，真正帮你把事情搞定。

Cowork 团队协作

目前对 Cowork 有多种解读，我觉得可以将其理解为 “由多个 AI 员工组成的协作团队”。

就在近期，Anthropic 发布了 Claude Cowork。官方的描述是“Claude Code for the rest of your work”，直译过来就是“为你其余工作服务的 Claude 代码”，其核心概念就是“协作办公”，相当于给你配备了一支 AI 小分队。

它不是一个单打独斗的 Agent，而是一群专业的 Agent 组队干活，各司其职：

• 产品经理：编写产品需求文档
• 架构师：绘制系统架构图
• 程序员：编写代码
• 测试工程师：检查代码质量
• ……

就像真实的开发团队一样，他们互相配合，流水线作业，当前一个角色完成任务后交给下一个，发现问题还能智能回滚或调整。Cowork 模式解决的是单个 Agent 难以处理的复杂项目，需要多角色、多专业协同作战的问题。

它们到底是什么关系？

我们可以用一个简单的流程图来厘清它们之间的关系：

你 (用户)
  ↓ 发出指令
Prompt（具体的任务描述）
  ↓ 驱动
Agent（负责执行的智能体）
  ↓ 通过
MCP（统一连接外部的协议）
  ↓ 调用
Skill（封装好的专业能力）
  ↓ 协作完成
Cowork（多智能体团队作战）

它们之间层层递进，共同构成了一个能够理解、规划、执行并协作的 AI 数字劳动力系统。

一个生动的比喻

为了让理解更直观，我们拿装修房子来打个比方：

1. 你对工长说：“我要把客厅改成北欧风” → 这就是 Prompt（任务指令）。
2. 工长接到任务，开始规划：要拆墙、买家具、刷漆 → 工长就是 Agent（执行者）。
3. 工长通过“装修平台”联系水电工、木工、油漆工 → 这个平台就是 MCP（连接器）。
4. 每位师傅都按照自带的“水电工手册”、“木工手册”施工 → 这些手册就是 Skill（专业技能包）。
5. 多位师傅按顺序协作：水电先行，木工跟进，最后油漆收尾 → 这就是 Cowork（团队协作模式）。

现在，我们可以用一句话来分别总结它们：

• Prompt 是起点，是你下达的任务。
• MCP 是桥梁，负责连接外部世界。
• Skill 是能力，封装了可复用的经验。
• Agent 是核心，负责指挥与执行。
• Cowork 是模式，实现复杂的团队协作。

它们分别解决什么痛点？

下面的表格可以帮你更清晰地对比：

概念	解决的核心问题	类比
Prompt	AI 听不懂人话，需要精确表达指令	翻译官
MCP	AI 连不上外部系统，存在数据孤岛	万能转接头
Skill	AI 没有经验沉淀，每次都要重新教	操作手册
Agent	AI 只能聊天，不能真正动手干活	数字员工
Cowork	单个“员工”干不了复杂的综合项目	团队协作

最后

总的来说，这五个概念并非彼此孤立，而是描绘了 AI 从“被动应答的工具”到“主动协作的伙伴”的进化路径：
Prompt → MCP → Agent → Skill → Cowork
未来已来，但未来或许不是 AI 取代人，而是善于驾驭这些 AI 工具的人，将比不会用的人拥有更高的效率与创造力。所以，别再仅仅把 AI 当作一个高级搜索引擎了，是时候给你的“AI 数字员工”办理“入职”，并学会如何高效地与它们协作了。

如果你想了解更多关于 AI、大模型应用开发或技术实践的内容，欢迎到 云栈社区 来交流探讨。