AI Agent能力拓展指南：Skill与MCP的选择困境与混合架构设计

当AI说“这个我不会”时，是该训练它还是给它个工具？

昨天深夜，我的日程AI助手突然罢工了。我问：“明早我需要带伞吗？”它回复：“抱歉，我不会查天气预报。”那一刻，我面临两个选择：花一周时间教它看天气（加Skill），或者五分钟给它接个天气API（连MCP）。这种困境每天都在AI开发中上演。

一、从一场真实的团队争论说起

周一的技术评审会上，产品总监指着原型图说：“这里，AI要能自动预订会议室。”话音刚落，会议室就炸了。

算法小王主张：“简单！给Agent加个会议室预订Skill，让它学会公司预定系统的所有规则。”
后端老张则反对：“别！用MCP连上会议室管理系统，AI调用就行，改规则时不用重新训练。”

两人对视一眼，空气中闪过火花。这种争论的核心在于：你希望AI如何获得新能力？

思考角度	加Skill（教它）	连MCP（给它工具）
类比	教会保姆做川菜	给保姆外卖APP
本质	改变AI的“大脑”	扩展AI的“手脚”
成本	训练成本高	集成成本低
灵活度	学会就固定了	工具可随时换

二、加Skill：让AI“真正学会”一项本领

什么是Skill？AI的内在能力提升

Skill的本质是改变模型的权重或知识库，使其掌握新的内在能力。

# Skill的本质：改变模型权重，让它掌握新知识
class AgentWithSkill:
    def __init__(self, base_model):
        self.model = base_model  # 基础模型
        self.skills = {}  # 学会的技能

    def add_skill(self, skill_name, training_data):
        """教AI一个新技能的过程"""
        # 1. 准备“教材”（训练数据）
        examples = self.prepare_examples(training_data)

        # 2. “上课学习”（模型训练）
        # 方式A：微调 - 调整模型参数
        if self.budget > 5000:  # 钱够
            self.fine_tune_model(examples)

        # 方式B：提示工程 - 写详细说明书
        elif self.budget > 500:  # 有点钱
            self.craft_prompt_template(skill_name)

        # 方式C：RAG增强 - 给参考书
        else:  # 预算紧张
            self.add_reference_docs(examples)

        # 3. “考试验收”（测试验证）
        test_results = self.evaluate_skill()

        # 技能学会，存储在模型内部
        self.skills[skill_name] = {
            "type": "learned",
            "performance": test_results
        }

    def use_skill(self, skill_name, input_data):
        """使用已学会的技能"""
        # 完全在模型内部处理
        # 没有外部依赖，没有网络调用
        return self.model.inference(input_data, skill=skill_name)

加Skill的实际案例：教AI写周报

这个过程通常是漫长且细致的。

# 技能名称：技术团队周报生成
skill_development_timeline = {
    "第一周（数据收集）": {
        "任务": "收集100份真实的工程师周报",
        "难点": "脱敏处理（去掉项目代号、人名）",
        "成本": "2人×3天 标注工时"
    },
    "第二周（训练实验）": {
        "任务": "尝试三种训练方法",
        "方法对比": {
            "微调Llama2": "效果好，但需要A100训练3天",
            "GPT提示工程": "效果还行，但格式控制不稳",
            "RAG+模板": "效果稳定，但创造力不足"
        },
        "选择": "最终选了RAG+模板，平衡成本与效果"
    },
    "第三周（测试优化）": {
        "任务": "人工评估200份生成结果",
        "问题发现": [
            "把‘修复bug’写成‘创造了新的调试机会’（太文艺）",
            "总是忘记写下周计划（学习样本问题）",
            "技术术语偶尔用错（模型不理解专业知识）"
        ],
        "迭代": "补充了500条术语对照表，人工纠正了100条坏样本"
    },
    "第四周（上线部署）": {
        "状态": "技能学会，集成到Agent",
        "效果": "生成速度<2秒，满意度85%",
        "限制": "只能按学会的模板写，公司改周报格式需要重新训练"
    }
}

Skill的优势与代价：

✅ 优势：
1. 速度快：学会后，推理完全在本地，毫秒级响应
2. 隐私好：敏感数据不出公司内网
3. 独立性强：不依赖外部服务，不怕断网

❌ 代价：
1. 训练贵：每个技能都要数据、算力、人工
2. 周期长：从立项到可用至少1-4周
3. 难更新：业务规则变了，得重新训练
4. 有冲突：学太多技能可能互相干扰（灾难性遗忘）

三、连MCP：给AI“装备”专业工具

什么是MCP？AI的标准工具接口

MCP（Model Context Protocol），你可以理解为：AI界的USB标准接口。它让AI能通过一套标准化协议调用外部工具，而无需理解工具内部如何工作。

# MCP架构：一套标准化的工具调用协议
class MCPSystem:
    """MCP的核心思想：AI不一定要‘会’，但要‘会用’"""

    def __init__(self):
        # MCP服务器：各种工具的后台服务
        self.tool_servers = {
            "calendar": GoogleCalendarMCP(),
            "email": OutlookMCP(),
            "database": CompanyDBMCP(),
            "weather": WeatherAPIMCP(),
            "jira": JiraMCP()  # 项目管理工具
        }
        # 标准化描述文件：每个工具的使用说明书
        self.tool_schemas = self.load_schemas()

    def connect_tool(self, agent, tool_name):
        """给AI连接一个工具"""
        # 1. 告诉AI这个工具能干什么
        tool_schema = self.tool_schemas[tool_name]
        agent.learn_tool_description(tool_schema)

        # 关键：AI只学“什么时候用这个工具”
        # 而不学“工具内部怎么工作”

        # 2. 建立连接通道
        connection = MPCToolConnection(
            tool_name=tool_name,
            server=self.tool_servers[tool_name],
            auth_token="***"# 认证信息
        )
        return connection

class AgentWithMCP:
    """装备了MCP工具的AI"""

    def handle_request(self, user_request):
        # AI的大脑分析用户意图
        intent = self.understand_intent(user_request)

        # 决策：这个任务我是自己处理，还是用工具？
        if intent in self.internal_skills:
            # 用自己学会的技能
            return self.use_skill(intent, user_request)
        else:
            # 用MCP工具
            return self.use_mcp_tool(intent, user_request)

    def use_mcp_tool(self, tool_name, request):
        # AI的任务：
        # 1. 理解用户需求
        # 2. 提取关键参数
        # 3. 调用合适的工具
        # 4. 把工具返回结果“翻译”成自然语言

        params = self.extract_parameters(request)

        # 关键步骤：通过MCP标准协议调用
        tool_response = self.mcp_client.call(
            tool=tool_name,
            action="execute",
            parameters=params
        )

        # AI不需要懂工具的内部逻辑
        # 只需要会“使用”它

        return self.format_response(tool_response)

连MCP的实战：五分钟搞定天气查询

还记得我那个不会查天气的AI助手吗？用MCP解决方案非常快捷。

# 解决方案：连一个天气MCP服务
def mcp_weather_solution():
    # 第一步：找一个现成的天气API服务
    # 比如和风天气、OpenWeatherMap等

    # 第二步：包装成MCP服务（如果还没有现成的）
    # 这通常只需要：
    # 1. 定义工具schema（说明书）
    # 2. 实现一个简单的HTTP端点
    # 3. 处理认证和错误

    weather_mcp_schema = {
        "name": "weather_query",
        "description": "查询城市天气预报",
        "parameters": {
            "city": {"type": "string", "required": True},
            "days": {"type": "integer", "default": 1}
        },
        "returns": {
            "temperature": "float",
            "condition": "string",
            "humidity": "float",
            "advice": "string"# 比如“建议带伞”
        }
    }

    # 第三步：给AI助手连上这个MCP服务
    # 在你的AI平台配置中添加：
    mcp_config = {
        "tools": ["weather_query"],
        "endpoint": "https://weather-mcp.your-company.com",
        "api_key": "***"
    }

    # 第四步：测试
    # 用户问：“明天北京天气如何？”
    # AI助手：
    # 1. 识别意图：需要天气信息
    # 2. 提取参数：city=北京，days=1
    #. 调用MCP工具
    # 4. 返回：“明天北京晴，25℃，湿度40%，建议涂防晒”

    return "搞定！总耗时：1人×0.5小时"

MCP的核心价值是标准化：

# MCP标准化协议的好处
standardization_benefits:
1.一次开发，多处使用:
-你的天气MCP服务
-可以同时给:日程Agent、出行Agent、农业Agent使用

2.工具可插拔:
-今天用和风天气API
-明天换成中国气象局数据
-AI助手无需重新训练

3.生态共享:
-公司内部:会议室MCP、报销系统MCP
-公开市场:GitHub有上百个开源MCP工具

4.专业分工:
-工具专家:专注于把专业系统做好
-AI专家:专注于让AI会使用工具
-不用互相等对方

MCP的优势与局限：

✅ 优势：
1. 快速集成：有现成工具时，连接只要几小时
2. 能力无限：理论上能连任何系统
3. 实时更新：工具升级，AI立即受益
4. 专注核心：AI专注理解与调度，工具专注专业功能

❌ 局限：
1. 网络依赖：工具服务挂了，功能就失效
2. 隐私顾虑：数据要传到外部工具
3. 延迟较高：网络调用比本地推理慢
4. 集成成本：每个工具都要配MCP服务端

四、决策指南：什么时候选什么？

决策流程图：Skill vs MCP

用户需求 → AI需要新能力
    ↓
问五个关键问题：

1. 【实时性要求】需实时最新信息？
   ├→ 是 → MCP（连实时数据源）
   └→ 否 → 下一题

2. 【敏感性】处理敏感/隐私数据？
   ├→ 是 → Skill（数据不出本地）
   └→ 否 → 下一题

3. 【复杂性】任务需要深度理解推理？
   ├→ 是 → Skill（AI需要“真懂”）
   └→ 否 → 下一题

4. 【稳定性】外部工具是否稳定可靠？
   ├→ 否 → Skill（避免依赖风险）
   └→ 是 → 下一题

5. 【变更频率】业务规则常变吗？
   ├→ 是 → MCP（工具可快速更新）
   └→ 否 → Skill（一次学会长期用）

真实场景对照表

实际需求	推荐方案	理由	实施时间
公司内部会议纪要	Skill	格式固定，数据敏感，需要理解技术讨论	2-3周
查询股价/汇率	MCP	实时数据，外部已有专业API	几小时
代码评审助手	混合	Skill理解代码逻辑+MCP连GitHub	1-2周
智能排班系统	MCP	对接HR系统，规则常变	几天
客服FAQ回答	Skill	公司特有知识，需要自然对话	3-4周
天气预报提醒	MCP	外部专业服务，实时性要求高	几小时

五、行业趋势：为什么MCP越来越火？

大厂的秘密：都在建MCP生态

最近半年，一个明显趋势是：所有人都在推自己的MCP协议。

# 2024年各家MCP布局
mcp_landscape_2024:
OpenAI:
-GPTs+Actions（本质是MCP）
-插件市场：日历、邮件、数学工具
-战略：让ChatGPT成为万能入口

Anthropic:
-ClaudeToolUse
-企业级工具集成
-特色：工具调用中的安全控制

国内大厂:
-百度文心插件平台
-阿里通义千问工具调用
-讯飞星火API市场
-共同点：都在快速接入第三方服务

开源社区:
-LangChain工具调用
-LlamaIndex数据连接器
-MCP开源协议标准
-特色：避免被单一厂商锁定

MCP火爆的底层逻辑

为什么MCP突然这么火？三个原因：

1. 经济现实：训练太贵了

企业账本对比：
方案A（加Skill）：训练一个客服技能
  - 数据收集：¥20,000
  - 模型微调：¥15,000（GPU费用）
  - 人工标注：¥10,000
  - 总计：¥45,000，耗时4周

方案B（连MCP）：接入客服系统
  - MCP服务开发：¥8,000
  - API调用费：¥0.01/次
  - 总计：¥8,000 + 按量付费，耗时3天

2. 技术现实：专业事专业办
天气预报、股票分析、法律咨询...每个领域都是几十年积累的专业系统。让AI从头学？不如让它学会用专业工具。

3. 商业现实：生态大于独占
苹果App Store的成功已经证明：提供一个平台，让别人来开发工具，比自己开发所有应用更强大。

六、混合策略：成熟团队的实用架构

一个真实的混合系统设计

我们团队现在的AI助手架构是这样的：核心通用能力内化为Skill，外部专业功能则通过MCP连接。

class SmartAgentArchitecture:
    """混合架构：基础技能 + MCP工具箱"""

    def __init__(self):
        # 第一部分：核心通用技能（加Skill）
        self.core_skills = {
            "language_understanding": FineTunedSkill(),
            "reasoning": PromptEngineeredSkill(),
            "company_knowledge": RAGSkill()  # 公司文档检索
        }

        # 第二部分：外部工具（连MCP）
        self.mcp_tools = MCPClient({
            "tools": [
                "calendar",     # 日历管理
                "email",        # 邮件发送
                "expense",      # 报销系统
                "meeting_room", # 会议室预定
                "project_mgmt", # 项目管理系统
                ],
            "fallback": "ask_human"# 连工具都不会用？转人工
        })

        # 第三部分：智能路由器
        self.router = SkillOrMCPRouter()

    def handle_query(self, user_query):
        # 第一步：理解用户意图
        intent = self.core_skills["language_understanding"].parse(user_query)

        # 第二步：路由决策
        route = self.router.decide(intent)

        # 第三步：执行
        if route["type"] == "skill":
            # 用内部技能处理
            result = self.use_skill(route["skill_name"], user_query)
        elif route["type"] == "mcp":
            # 用MCP工具处理
            result = self.use_mcp_tool(route["tool_name"], user_query)
        else:
            # 兜底：转人工或委婉拒绝
            result = "这个问题我需要学习一下，或者您可以咨询相关同事"

        return result

    def router_rules(self):
        """路由规则示例"""
        return {
            "写周报": {"type": "skill", "skill_name": "weekly_report"},
            "订会议室": {"type": "mcp", "tool_name": "meeting_room"},
            "查天气": {"type": "mcp", "tool_name": "weather"},
            "技术方案讨论": {"type": "skill", "skill_name": "tech_discussion"},
            "申请报销": {"type": "mcp", "tool_name": "expense"},
            "敏感数据查询": {"type": "skill", "skill_name": "secure_query"}
        }

给你的具体建议

如果你是初创团队：

1. 首选MCP：快速验证想法，最小成本上线。
2. 核心能力再加Skill：等产品稳定了，把最高频、最核心的功能做成Skill。
3. 用开源MCP工具：别重复造轮子，可以参考技术文档中的实现。

如果你是企业团队：

1. 分领域决策：
   • 通用型、规则常变的功能 → MCP
   • 公司特有、数据敏感的功能 → Skill
2. 建立内部MCP标准：统一工具对接方式。
3. 技能资产管理：记录每个Skill的成本和效果，定期评估。

如果你是工具开发者：

1. 提供MCP接口：让你的工具能被更多AI使用。
2. 文档要详细：AI不会猜，参数说明要清晰。
3. 考虑认证与安全：企业级工具尤其重要。

七、写在最后：AI开发的范式转移

回到开头那个深夜，我最终的选择是：给AI助手连了一个天气MCP。

为什么？

1. 天气预报是专业领域，有成熟API。
2. 天气规则会变（暴雨标准、穿衣建议等）。
3. 需要实时数据。
4. 这功能不是核心需求，不值得投入大量训练。

5分钟后，我问AI：“明天要带伞吗？” 它回答：“明天北京有雷阵雨，降水概率70%，建议带伞。需要我设置在您的出行提醒中吗？”

这就是现代AI开发的真相：

• 我们不再追求“万能AI”，而是追求“会使用工具的智能体”。
• 核心技能自己掌握，专业功能连接外部。
• 重点是让AI正确理解需求、合理选择工具、自然沟通结果。

下一次，当你听到团队讨论“加Skill还是连MCP”时，可以问他们四个问题：

1. 这功能是通用的还是公司特有的？
2. 数据能不能出内部网络？
3. 需求会不会经常变？
4. 时间预算是多少？

答案，就藏在问题里。在云栈社区，我们持续关注着AI工程化与Agent架构的演进，欢迎交流你的实践与思考。