2026年AI Agent工程化指南：从单Agent起步，用Skills与MCP构建稳定系统

今天是2026年2月11日。过去这段时间，我集中读完了Anthropic关于Claude Agents的四篇官方博客。最大的感受不是“又出了几个新名词”，而是——他们在做一件很多厂商不太愿意明说的事：把Agent从“能聊天的能力展示”往“可稳定交付的工程系统”上推。

这四篇文章的发布时间横跨2025年底到2026年初，主题分别是Skills与MCP的协同、2026年软件构建趋势、Agent Skills的设计理念，以及多Agent系统的使用时机。它们之间有一条非常清晰的脉络：不是教你把模型用得更花哨，而是教你把Agent做得更工程化。

如果你最近也在捣鼓Agent相关的事情，我猜你大概率会卡在同一类问题上：

• 到底什么时候该上多Agent，什么时候其实是在浪费钱？
• 工具越接越多，模型反而越来越不稳定，怎么回事？
• 团队的标准、流程、合规要求，怎么让模型“照做”而不是每次都要人肉纠正？

这篇内容，我想把四篇文章的核心框架合在一起讲清楚，并在最后给一份你明天就能动手的落地清单。更多关于人工智能的前沿实践，也可以在云栈社区找到同好的讨论。

太长不看版

• 从单Agent开始。 多Agent不是“更强”，它是“更贵 + 更难控”。只有出现特定信号才值得上。
• 多Agent最常见的价值就三种：上下文保护、并行化搜索空间、专业化分工。没别的了。
• 模型“通用能力”越来越强，但离“领域专家”还差一截。缺的不是IQ，是积累的流程与标准。
• Skills 解决的是“教它怎么做”：把工作流、最佳实践、模板、脚本打包成一组文件，并用渐进式披露按需加载，省上下文窗口。
• MCP 解决的是“让它能访问什么”：标准化连接外部系统与数据源（Notion、Slack、数据库、内部服务等）。
• 最稳的组合是四层：Agent Loop（推理）+ Runtime（执行环境）+ MCP（连接）+ Skills（方法论）。分层清楚，系统才好演进。

一、先把“Agent”放回正确的分层里

很多团队一提到Agent，脑子里就是一锅粥：推理、执行、经验全搅在一起。结果就是Prompt越写越长，工具越接越多，产出还越来越不稳定。

Anthropic在这几篇文章里反复强调一个分层思路：

层	职责	举例
Agent Loop	决定下一步做什么（推理）	Claude的 reasoning
Agent Runtime	真正把事做了（执行）	代码、文件系统、沙箱
MCP Servers	连接外部工具与数据	Notion、Slack、数据库
Skills Library	工作流、标准、脚本、模板	品牌规范、报税流程

这个分层的核心约束是：推理层不要塞具体流程——流程要进Skill。连接逻辑不要写在提示词里——连接要进MCP。

这样做的收益很直接：

• Skill可以版本化、复用、审计。 谁改了什么、什么时候改的，Git追踪得到。
• MCP负责“能不能连、连什么、权限是什么”，边界明确，出了事故能查到是哪条连接。
• Agent Loop的Prompt反而更短、更稳定。 你不再需要在系统提示词里塞一堆“连Notion用这个API、格式按那个模板”。

用Anthropic原文的话说：“The loop reasons, the runtime executes, MCP connects, and skills guide.” 每一层有自己的事，各管各的，系统才好演进。

二、别把多Agent当成默认选项

“多Agent”这个词一度火得不行。但Anthropic在1月23日那篇文章里说得很直接：大多数情况下，单Agent就够了。

为什么？因为一旦上了多Agent，成本可不是线性增长的：

• Token成本翻倍。 并行搜索场景下可能3～10倍的token消耗。
• 协调复杂度上去了。 谁负责合并？子Agent之间冲突怎么解决？怎么防止互相带偏？
• 可观测性变差。 问题出在哪个子Agent、哪一步、什么时候开始偏的？排查成本很高。

他们给了一个非常实用的判断框架：只有当你看到清晰信号时，才上多Agent。

三个“值得上多Agent”的信号

信号1：上下文被噪音淹没

典型场景：某个子任务需要拉一大堆日志、历史记录、原始数据，但最终你只需要一个结论或者一段摘要。
比如客服系统需要查订单历史、同时诊断技术问题——订单查询会产生1000+ tokens的中间信息，但主对话只需要一句“订单已发货，物流单号是XXX”。
做法：让子Agent单独处理，主Agent只拿“可控长度的摘要”。你会明显感觉到：主对话更干净，后续推理更稳定。

信号2：搜索空间太大，单Agent扫不完

典型场景：竞品研究、事故根因排查、替代方案评估。一条线索可能分叉出十几个方向，单Agent很难在有限上下文里把所有方向都覆盖到。
做法：拆成互不重叠的子方向，多个子Agent并行扫，然后汇总、交叉验证。代价你得提前认：并行往往意味着3～10倍的token消耗。值不值，要看这个任务对结果质量的要求有多高。

信号3：工具太多，行为模式互相打架

当一个Agent手里有20+工具、还跨多个不相关领域时，性能容易劣化。更常见的问题是“注意力分散”：明明该走A流程，它跑去试B工具，然后走了一条完全出乎你意料的路线。
做法：按领域拆专家子Agent，每个只拿自己那一套工具与约束。比如CRM专家只管客户数据，营销专家只管活动和线索，不互相串场。

一个更好的切分方式：按“信息流”拆

很多人喜欢按“任务类型”来分Agent，比如“搜索Agent”“分析Agent”“写作Agent”。但Anthropic推荐的方式是按“信息流”切——

• 哪些步骤会产生大量中间信息？（这些步骤适合隔离）
• 哪些步骤是严格流程，有明确顺序和验收标准？（这些适合Skill管）
• 哪些步骤需要访问外部系统？（这些走MCP）

按信息流切，多Agent才会真正减噪，而不是把问题变成“多个不稳定的黑盒在互相传话”。

三、Skills：让Agent变成“懂行的人”，而不是“聪明的新人”

这是我觉得四篇文章里最有价值的一个概念。

Anthropic的类比很扎心：

你愿意把报税交给一个“数学天才从第一性原理开始推导”，还是交给一个“报过几千次税的税务师”？

绝大多数人会选税务师。不是因为他更聪明，而是因为他知道哪些坑必须避开、什么格式税务局会认、哪些减免项90%的人都会漏。

今天的Agent就像那个数学天才——推理能力很强，但缺少积累的经验。你的公司标准格式是什么？一个输出到什么程度算“完成”？哪些错以前踩过？灰区怎么处理？这些东西不在模型的训练数据里，也不应该每次都靠Prompt临时教。

Skills做的就是把这些东西打包：工作流、最佳实践、模板、脚本、资产文件，都放进一个可版本化的文件集合里。

一个简化的Skill目录长这样：

some_skill/
├── SKILL.md          # 主流程与触发规则（短，约500 tokens）
├── references/       # 支撑材料（长，按需加载，2000+ tokens）
└── scripts/          # 可执行脚本（当工具用）

渐进式披露：Skills真正“工程化”的关键

这是Skills设计里最聪明的一个点。

传统做法是把所有流程、规范、示例一股脑塞进System Prompt。结果呢？上下文窗口撑爆，模型“注意力”被稀释，该注意的没注意，不该执行的反而执行了。

Skills用的是三层渐进式披露：

层级	内容	大约Token	何时加载
元数据	名字 + 一句话描述	~50	始终显示
SKILL.md	完整流程骨架	~500	Claude判断需要时
references/	规范、示例、模板、术语表	2000+	特定步骤需要时

这意味着：你可以给Agent装几百个技能，但不会把上下文窗口撑爆。 大多数时候它只看到一堆名字和描述，真正需要某个技能时才读完整内容，再深入时才加载参考文档。

设计Skill的三个原则

写了几个Skill之后，我总结的实操原则：

1）SKILL.md只写“做事骨架”

• 触发条件：用户说了什么关键词时启用
• 步骤顺序：第一步做什么、第二步做什么
• 输出格式：固定小标题、必含字段
• 质量门槛：什么情况算“完成”，什么情况要标注“待确认”

2）把“长知识”放进references/

• 规范文档、示例输出、模板、术语表、FAQ
• 这些东西很长但不是每次都要看，按需加载就好

3）重复动作做成scripts/
Anthropic在文章里举了一个真实的例子：他们团队发现Claude每次都会重新写一段给幻灯片套品牌样式的脚本，内容大同小异。于是他们直接让Claude把它保存成一个 apply_template.py，下次直接调用就行。
这个思路适用于所有“每次都差不多”的操作：格式化报表、套PPT模板、批量改文件名、生成标准化输出。让模型调用脚本，比让它每次重新生成一份“差不多的脚本”靠谱得多。

技能的复杂度可以差很多

Anthropic给了一个很有意思的复杂度光谱：

• 简单（~100行）：状态报告编写器——基本就是模板 + 格式化
• 中等（~800行）：金融模型构建器——涉及数据抽取、Excel建模、Python计算
• 复杂（2500+行）：RNA测序流程——要协调HISAT2、StringTie、DESeq2多个工具

你不需要一上来就做复杂的。从最简单的开始，把一个高频流程标准化，跑通了再扩。

四、MCP：不是“更强工具”，而是“连接标准”

如果说Skill是“教它怎么做”，那MCP就是“让它能访问什么”。

Anthropic给了一个非常好记的经验法则：

• 解释“如何做” → 用 Skills
• 需要“访问某物” → 用 MCP

两句话就能帮你把系统边界切清楚。

为什么要把连接独立出来？

因为“连接”这件事，本质上是工程问题，不是智能问题：

• 权限怎么管？谁能读、谁能写、谁能删？
• 失败了怎么重试？超时了怎么处理？
• 速率限制怎么应对？
• 连接行为怎么审计？出了安全事件怎么追溯？

这些东西如果放在Prompt里管，迟早会变成“不可控的软约束”——模型有时候会遵守，有时候会忽略，你永远不知道什么时候会出事。

Skills + MCP一起用，效果最好

这两个东西不是二选一，而是天然互补的。Anthropic在文章里举了两个典型的协同案例：

案例1：会议准备（Skills + Notion MCP）

• MCP负责：连接Notion——搜索页面、读取内容、创建新文档。
• Skill负责：定义流程——先查项目主页，再查上次会议纪要，再查相关人资料；输出要包含哪些段落、格式怎么写、什么算“完成”。
  你得到的是“每次都按同一套路出材料”，而不是每次让模型自由发挥、每次出来的东西长得都不一样。

案例2：金融分析——可比公司分析（Skills + 数据源MCP）

• MCP负责：连接S&P Capital IQ、Daloopa、Morningstar等数据源，拉实时市场数据。
• Skill负责：定义方法论——用一致的公式抽数、算指标、做合规校验、按固定结构输出comps表。
  重点不在“模型更聪明”，而在过程可控、结果可复查、合规可追溯。金融行业尤其在乎这个。

五、那篇“2026趋势”里的真正信号

在《Eight trends defining how software gets built in 2026》里，有一个数据很值得注意：

开发者在大约60%的工作中使用AI，但只能“完全委托”0～20%的任务。

换句话说：AI已经是日常工具了，但离“全自动”还非常远。绝大部分工作仍然需要人类主导，AI辅助。

文章里提到了几个真实案例，也印证了这个判断：

• Rakuten：在vLLM（1250万行代码库）中实现激活向量提取方法，Claude Code自主工作了七小时，达到99.9%的数值准确率。但注意——这是一个边界非常清晰的工程任务。
• TELUS：创建了超过13,000个自定义AI解决方案，工程代码交付速度提高30%，总计节省超过50万小时。
• Zapier：整个组织89%的AI采用率，内部部署了800+个Agent。

这些案例的共同特征是：不是模型变聪明了才成功的，而是流程被标准化了才规模化的。

翻译成一句接地气的话：

未来很长一段时间，你的竞争力不是“会不会用模型”，而是“能不能把工作拆成可验证、可复用、可规模化的流程”。

这也解释了为什么Anthropic把重点放在：

• 多Agent的“何时用、怎么用”（而不是鼓励你到处多Agent）
• Skills的“沉淀经验”（而不是再造一堆提示词）
• MCP的“连接标准”（而不是每家各写各的工具胶水）

他们甚至还推出了Agent Skills开放标准——跟MCP一样，Skills也是跨平台可移植的。同一个Skill不管你用Claude还是其他平台，都应该能工作。这个方向很对：标准化才能带来生态，生态才能带来飞轮。

六、明天就能用的落地清单（给正在做Agent的你）

我把四篇文章的核心揉成一套“从0到上线”的最短路径，你可以直接对照你现在的系统。

1）先把单Agent做到可控

• 写清楚一个问题：完成的定义是什么？（格式、必含字段、边界提示、失败条件）
• 把输出做成“可检查”的：固定小标题、表格、JSON（内部用也行）。不要让模型每次都自由发挥文本格式。
• 加一个最小评估集：10～30个真实样本，每次改完跑一遍，别只靠“看起来不错”。

2）出现信号再上多Agent

• 上下文被噪音淹没了？→ 子Agent隔离
• 搜索空间太大扫不完？→ 并行子Agent
• 工具太多互相干扰？→ 按领域拆专家

只有这三类情况，优先考虑多Agent。 其他时候，先优化流程与技能。

3）把“流程”写成Skill，别写进Prompt

你团队里最常见、最值得标准化的3个流程是什么？先把它们做出来。比如：

• 会议准备 / 议程生成
• 需求评审纪要
• 周报 / 月报
• 事故复盘
• 竞品分析

每个Skill只要做到两件事就算成功：

• 按顺序跑，别跑偏。
• 输出一致，别看心情。

4）外部系统统一走MCP

把连接从Prompt里抽出来。你现在可能不觉得有什么，但等你接了5个以上的外部系统，你会感谢自己当初做了这件事：

• 权限、审计、失败重试——放到连接层解决。
• Skill只管流程，不管“怎么连”。

5）最后再谈“聪明”

当流程、边界、连接都清楚之后，你再去提升模型能力（换模型、加工具、加记忆），才会有确定性的收益。

否则你会陷入一种循环：模型偶尔表现很好，但你不敢放权，最后又回到“人肉监督每一步”——那还不如不用Agent。

七、你可能正在踩的6个坑（对照自查）

1. 把团队流程写进System Prompt：越写越长，越改越乱，还没法审计谁改了什么。应该进Skill，用Git管。
2. 工具越接越多，但没有“先后顺序”：模型每次走的路线都不一样，产出自然不稳定。需要Skill定义流程骨架。
3. 有连接但没权限边界：能读、能写、能删混在一起，上线就容易出事故。MCP的权限管理不是可选项。
4. 输出没有格式标准：看起来像人写的，但团队没法复用，也没法做自动校验。Skill里定义固定输出格式。
5. 上来就多Agent：协作成本先爆炸，真正的问题（流程与验收）反而被掩盖。先把单Agent做到位。
6. 没有评估集：只能靠感觉调，调到后面就变成“这次又玄学了”。哪怕只有10个样本，也比没有强。

八、从一个Skill开始：建议你先做“会议准备”

如果你想立刻动手，我建议从“会议准备”这个场景开始。原因很简单：

• 频率高——每周都要开会
• 痛点明确——每次都在找材料、拼信息、写大纲
• 验证快——下周开会就能用，效果好不好一试便知

下面是一个最小Skill模板，只要能跑通就算成功：

---
name: Meeting Prep (Notion)
description: 为一次会议生成可复用的会议材料：背景、问题清单、决策点、风险与下一步
---

## 触发条件
- 用户说“准备会议 / 写会议材料 / 生成议程”

## 输入
- 会议主题
- 参会人（可选）
- 项目名或Notion链接（可选）

## 工作流程（严格按顺序）
1. 通过MCP搜索项目主页与最近2次会议纪要
2. 提取现状、未决问题、关键指标（不确定就标注“待确认”）
3. 生成议程（含每项的目标与预计时长）
4. 生成“需要对齐的问题清单”（按优先级排列）
5. 输出一页版会议材料（固定小标题，见下方）

## 输出格式（固定，每次必须按这个来）
- 📋 背景（一段话，不超过100字）
- 📊 现状（3条，每条一句话）
- 🎯 本次要决策的1～3件事
- ⚠️ 风险与依赖（最多5条）
- ➡️ 下一步（负责人 / 截止时间 / 交付物）

注意这份模板里，我刻意只写“骨架”。具体怎么在Notion里搜、搜哪些库、你们团队喜欢什么格式，都放进 references/ 目录，需要时再加载。

当你把第一个Skill跑通之后，后面再扩展“事故复盘”“竞品分析”“周报月报”，速度会快很多——因为你已经知道了Skill应该怎么写、测试怎么跑、团队怎么协作。

总结：一张图看清全局

如果让我用一句话总结这四篇文章的核心信息，那就是：

Agent的竞争力不在于模型有多聪明，而在于你能把多少“人的经验”系统化地喂给它。Skills是经验的载体，MCP是能力的通道，两者缺一不可。

你现在在哪一步？

[1] 还在Prompt里塞所有东西
    → 先拆出1个Skill

[2] 单Agent能用但不稳定
    → 加评估集 + 固定输出格式

[3] 想上多Agent
    → 先确认三个信号（上下文 / 搜索空间 / 工具冲突）

[4] 外部系统越接越乱
    → 统一走MCP，Skill只管流程

[5] 都做到了
    → 恭喜，你可以开始考虑模型升级和记忆系统了

参考链接

1. Extending Claude's capabilities with skills and MCP servers（2025-12-19）
   https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers
2. Eight trends defining how software gets built in 2026（2026-01-21）
   https://claude.com/blog/eight-trends-defining-how-software-gets-built-in-2026
3. Building agents with Skills: Equipping agents for specialized work（2026-01-22）
   https://claude.com/blog/building-agents-with-skills-equipping-agents-for-specialized-work
4. Building multi-agent systems: when and how to use them（2026-01-23）
   https://claude.com/blog/building-multi-agent-systems-when-and-how-to-use-them