Agent Skills与MCP：一场被误解的"替代战争"
在 Agentic AI 快速演进的今天，“Agent Skills 会取代 MCP”或“MCP 已经过时”的声音不绝于耳。这种二元对立的叙事，看似犀利，实则掩盖了智能体架构设计中最本质的真相：Agent Skills 与 MCP 并非对手，而是搭档。
前者是人类智慧的结晶——将业务规则、决策逻辑与合规要求，以声明式、可读、可维护的方式注入 AI 代理；后者是技术能力的桥梁——让 AI 能安全、可靠地触达现实世界的数据、工具与系统。一个回答“怎么做才对”，一个解决“能不能做”；一个由产品经理和业务专家驱动，一个由工程师和 SRE 构建。
本文旨在彻底厘清二者的核心差异、适用边界与协同模式。我们将从概念定义出发，深入实现机制，通过多维对比与真实场景剖析，最终给出一套可落地的选择策略与高阶架构范式。无论你是智能体开发者、平台架构师，还是正在规划 AI 原生应用的产品负责人，都能从中获得清晰的判断框架与实践指引。
更重要的是，我们将证明：真正的智能，不在于选择某一种工具，而在于知道何时用哪一种，以及如何让它们共舞。
一、核心概念定义：超越实现的标准
1.1 Model Context Protocol (MCP) - 模型上下文协议
本质定义：MCP是一种标准化通信协议，定义了AI模型如何与外部系统建立安全、高效、可审计的双向连接。
核心特性：
架构定位：MCP解决了"能不能做"的问题 (Capability)，为AI代理扩展其原始训练数据范围之外的能力边界。
1.2 Agent Skills - 代理技能标准
本质定义：Agent Skills是一种模块化能力封装标准，通过声明式、配置化的方式定义AI代理在特定场景下的行为规范、决策逻辑和工作流程。
核心特性：
架构定位：Agent Skills解决了"怎么做才对"的问题 (Orchestration)，为AI代理编写符合业务标准和人类期望的行为规范。
二、设计哲学与架构差异
2.1 MCP：能力导向的设计
MCP的核心设计哲学是能力扩展。它关注：
MCP的架构本质上是服务化的：
2.2 Agent Skills：流程导向的设计
Agent Skills的核心设计哲学是业务价值。它关注：
Agent Skills的架构本质上是声明式的：
三、多维度对比分析
| 维度 | Agent Skills | MCP |
| 协议/标准类型 | 声明式配置标准 (Declarative) | 通信协议标准 (Imperative) |
| 核心关注点 | 业务流程与决策逻辑 (What & Why) | 能力执行与数据获取 (How & Can) |
| 抽象层级 | 业务逻辑层 (Business Logic Layer) | 能力扩展层 (Capability Layer) |
| 数据流向 | 自顶向下 (决策驱动) | 自底向上 (能力驱动) |
| 变更频率 | 高 (业务规则经常变化) | 低 (接口相对稳定) |
| 维护主体 | 业务专家、领域专家 | 工程师、系统管理员 |
| 安全模型 | 软约束 (依赖执行引擎的策略) | 硬约束 (协议层强制控制) |
| 性能特性 | 低延迟 (纯逻辑决策) | 可变延迟 (依赖外部系统) |
| 复用模式 | 领域特定复用 | 跨领域通用复用 |
| 标准化程度 | 高 (结构化配置) | 高 (协议规范) |
四、核心区别总结
4.1 本质差异
Agent Skills定义业务价值路径，MCP实现技术能力扩展
4.2 架构隐喻
五、场景示例对比：标准应用与实际落地
5.1 场景一：客户服务工单处理
需求：自动处理客户支持工单，需要理解客户意图、查询相关数据、生成适当回复。
Agent Skills标准应用（业务流程编排）：
skill:
name: "customer_ticket_processing"
trigger:
event: "new_ticket_created"
workflow:
steps:
- name: "intent_classification"
description: "识别客户工单类型"
rules:
- "如果包含'退款'、'钱'等关键词，标记为财务类"
- "如果包含'无法登录'、'错误'，标记为技术类"
- "如果包含'多久'、'什么时候'，标记为咨询类"
- name: "data_requirements"
description: "确定需要查询的数据"
conditional:
if: "ticket_type == 'financial'"
then: ["mcp_order_history", "mcp_payment_records"]
elif: "ticket_type == 'technical'"
then: ["mcp_user_activity", "mcp_system_logs"]
- name: "response_generation"
description: "生成符合品牌标准的回复"
prompt_template: |
你是一个专业客服代表，遵循以下规则：
1. 使用友好、专业的语气
2. 对于财务问题，必须提供具体金额和时间
3. 对于技术问题，提供具体解决方案而不是模糊建议
4. 如无法解决，明确升级路径
constraints:
- "不得承诺无法确认的信息"
- "必须引用数据支持你的结论"
为什么适用Agent Skills：
MCP标准应用（能力提供）：
class CustomerDataMCP:
@mcp_tool(permission="read_only")
def get_order_history(self, customer_id, limit=10):
"""安全获取客户订单历史"""
# 从订单数据库获取数据
orders = self.order_db.query(
"SELECT order_id, amount, status, created_at FROM orders WHERE customer_id=? ORDER BY created_at DESC LIMIT?",
[customer_id, limit]
)
return {
"orders": orders,
"total_count": self.order_db.count("orders", {"customer_id": customer_id})
}
@mcp_tool(permission="read_only")
def get_system_status(self):
"""获取系统当前状态"""
# 从监控系统获取实时状态
return self.monitoring_api.get_current_status()
@mcp_tool(permission="write")
def create_support_note(self, ticket_id