大模型mcp 和agent、skiils的异同是什么，
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把这三个词放到同一张“分层图”里看，最清楚：
MCP = 连接外部世界的标准接口（协议/插槽）
Agent = 负责规划与执行的“系统形态”
Skills = Agent可复用的能力封装（流程/套路/程序记忆）
1) MCP（Model Context Protocol）是什么
定位：协议层/连接层，像给模型加“USB-C 接口”。它标准化了LLM 客户端如何发现、调用外部工具与资源（比如数据库、文件、Git、Slack、内部 API）。
MCP 服务器暴露tools / resources，模型通过协议调用并拿回结果。
OpenAI 也有面向 ChatGPT / API / Codex 的 MCP 文档（说明它已成为通用生态接口）。
一句话：MCP 不负责“怎么做决策”，只负责“怎么接上工具和数据”。
2) Agent 是什么
定位：行为体/执行体（系统层）。Agent 典型包含：
目标（goal）
规划（plan）
工具调用（tool use）
记忆（memory）
反馈闭环（observe → act → observe）
一句话：Agent 是把模型变成“能干活”的闭环系统。
（它可以用 MCP 工具，也可以不用 MCP；MCP 只是接工具的方式之一。）
3) Skills 是什么
定位：能力封装/过程记忆（能力层）。Skills 常见形态：
一段可复用的工作流（例如“检索→去噪→总结→引用”）
一组提示词模板 + 约束（结构化输出、检查清单）
小脚本/规则/评测器
可组合的“子技能”（skill composition）
有些平台把 skills 做成可动态加载的“资源包”，与 MCP 的 tools 形成互补：MCP 提供工具接入，Skills 提供“怎么把工具用好”的程序化经验。
一句话：Skills 更像“会做某类事的套路/工艺”，可被多个 Agent 复用。
4) 三者的异同（最重要的对比表）
| 维度 | MCP | Agent | Skills |
|---|---|---|---|
| 属于哪一层 | 连接/协议层 | 系统/架构层 | 能力/流程层 |
| 核心作用 | 接入工具与数据 | 规划+执行闭环 | 复用的做事方法 |
| 是否必须 | 不必须（但很有用） | 做“自动化执行”基本需要 | 不必须，但大幅提升稳定性 |
| 输出是什么 | 工具结果/资源 | 完成任务的行动序列 | 可组合的子任务能力 |
| 典型形式 | MCP server + tool schema | planner+executor+memory | SOP/模板/脚本/评测 |
5) 它们怎么配合（工程上最常见的组合）
最主流的“现代 agent 栈”：
Agent（大脑）：决定下一步做什么
Skills（技法）：把“做什么”变成稳定流程（例如：先查再写、先验真再输出）
MCP（手脚/外设）：调用外部系统（Git、DB、工单、知识库、部署）
你可以把它类比成：
Agent = 项目经理，Skills = 标准作业流程(SOP)，MCP = 工具箱和系统接口。
6) 面试/落地时的“加分点”
稳定性：Skills 里放“检查清单 + 自测 + 失败回滚”，能显著降低工具调用翻车
安全性：MCP 工具权限要最小化、参数要校验、要防 prompt injection（最近 MCP 工具链安全也被反复讨论）。
可观测性：Agent 需要 trace（每次 tool call、输入输出、决策理由），方便评测与审计
如果你愿意，我可以按你要做的场景（比如“机械狗开门”那种导航+操作混合）给你画一张架构图：Agent 如何调用 Skills（分阶段策略）+ MCP（地图/门把检测/日志/工单/数据回传）来形成工程闭环。
