Skill 与 MCP：AI Agent 能力扩展的两种范式

发表于 浏览 33 次

在构建 AI Agent 的过程中，如何让模型突破自身的边界，访问外部世界的能力，成为一个核心问题。Skill 和 MCP（Model Context Protocol）是两种不同层次的解决方案，它们在定位、架构、应用场景上存在本质差异。

本文将从技术深度和架构设计角度，解析这两种范式的核心差异。

一、核心设计理念

Skill：领域知识的程序化封装

Skill 是一种紧耦合、嵌入式的能力扩展范式。它的核心思想是将特定领域的专家知识、工作流程、工具使用方法”冻结”成可复用的代码包，让 AI Agent 在需要时直接调用。

设计哲学：

  • 认知卸载：将重复性的领域知识从模型的推理过程中分离出来
  • 确定性执行：通过脚本和流程化步骤，减少模型幻觉和错误
  • 渐进式加载：按需加载资源，避免上下文窗口的浪费

MCP：标准化的上下文协议

MCP 是一种松耦合、开放协议的能力扩展范式。它定义了一套 JSON-RPC 2.0 标准协议，让 AI 应用能够通过统一的接口连接到各种数据源、工具和工作流。

设计哲学：

  • 互操作性：不同 AI 应用和工具之间无缝协作
  • 关注点分离：数据层与传输层解耦，支持多种传输机制
  • 生态化：鼓励第三方开发者构建独立的 MCP Server

二、架构层面的差异

2.1 宿主关系

Skill：内嵌式
– Skill 是 Agent 运行时的一部分
– 通过文件系统加载，与 Agent 同生命周期
– 紧密集成在特定的 Agent 框架中（如 Moltbot）

MCP：外挂式
– MCP Server 是独立的进程，可以本地或远程运行
– 通过标准协议通信，生命周期独立于 Host
– 跨平台、跨框架的通用标准

三、技术实现对比

3.1 定义格式

Skill：Markdown + 文件系统
MCP：JSON Schema + 协议

3.2 执行模式

Skill：Agent 主导
MCP：Server 主导

3.3 可扩展性

Skill：框架绑定
– ✅ 深度集成 Agent 框架（如 Moltbot）
– ✅ 可以访问框架内部能力
– ❌ 跨框架迁移成本高

MCP：协议独立
– ✅ 一次开发，多处使用（Claude、VS Code、自定义 Host）
– ✅ 标准化的 SDK 和工具链
– ❌ 受限于协议能力边界

四、定位与应用场景

4.1 适用性对比

| 维度 | Skill | MCP |
|——|——-|—–|
| 耦合度 | 高（框架绑定） | 低（协议解耦） |
| 性能 | 高（无网络开销） | 中（取决于传输） |
| 开发成本 | 低（文件系统） | 中（需实现协议） |
| 适用范围 | 单一框架 | 跨平台/跨框架 |
| 维护成本 | 低（与 Agent 同步迭代） | 中（独立版本管理） |
| 可靠性 | 高（本地资源） | 依赖网络和服务可用性 |

4.2 推荐场景

使用 Skill 当：

  • 🔹 能力是 Agent 框架特有的（如 Moltbot 的命令系统）
  • 🔹 需要高频调用，性能敏感
  • 🔹 领域知识高度专有，不适合标准化
  • 🔹 需要深度集成 Agent 的内部能力（如会话管理、记忆系统）
  • 🔹 企业内部的私有工作流

使用 MCP 当：

  • 🔹 需要跨多个 AI 应用（Claude、GPT、自定义）
  • 🔹 能力需要远程部署（如企业内部服务）
  • 🔹 想接入第三方生态（如 Sentry、Google Calendar）
  • 🔹 需要标准化的认证和授权
  • 🔹 构建 SaaS 或公共服务

五、最佳实践

5.1 Skill 设计原则

  1. 保持精简
  2. 合理的自由度
  3. 渐进式披露

5.2 MCP 开发指南

  1. 能力边界清晰
  2. 错误处理
  3. 安全性

六、未来展望

6.1 Skill 的演进

  • 动态 Skill Marketplace：类似 npm 的 Skill 生态
  • 跨框架迁移工具：自动转换 Skill 到其他 Agent 框架
  • AI 辅助 Skill 创建：基于使用反馈自动优化 Skill

6.2 MCP 的发展

  • 协议扩展：支持流式响应、增量更新
  • 生态系统成熟：更多官方和第三方 MCP Servers
  • 企业级特性：多租户支持、审计日志、合规性

6.3 融合趋势

未来可能会出现：

  • Skill 包装为 MCP Server：将本地 Skill 暴露为标准协议
  • MCP Server 作为 Skill 资源：在 Skill 中集成 MCP 客户端
  • 统一抽象层：Agent 框架提供统一的扩展接口，同时支持两种模式

七、总结

Skill 和 MCP 本质上是两种不同层次的抽象：

  • Skill 是领域知识的”内脑”——紧贴 Agent，深度集成，适合专有和性能敏感的场景
  • MCP 是外部世界的”语言”——标准协议，松散耦合，适合生态化和跨平台场景

选择哪种范式，取决于你的具体需求：是需要深度集成和极致性能，还是需要生态互联和跨平台兼容。

在实际项目中，混合使用往往是最优解——用 Skill 处理核心业务逻辑，用 MCP 连接外部世界。

参考资料：

  • Moltbot Skills 文档
  • Model Context Protocol 官方文档

除非注明，赵岩的博客文章均为原创，转载请以链接形式标明本文地址
本文地址：http://zhaoyanblog.com/archives/1129.html

Comments are closed.