AI 编程新范式:一文彻底搞懂 Agent、Skill、MCP 是怎么协作的
本文用通俗易懂的方式解析了AI编程新架构的核心概念。通过"三国演义"类比,文章将复杂的技术架构拆解为:Agent(军师/大脑)负责思考和决策,Skill(招式/手脚)执行具体操作,MCP(令箭/协议)作为通信标准,MCP Server(将军/身体)承载多个Skill。这套分工架构使AI从单纯聊天进化成能完成实际编程任务的全能助手,实现了关注点分离——Agent专注智能提升,Sk
如果你最近在用 Cursor、Claude Desktop、Copilot Workspace,或者在研究「AI + IDE / AI 编程」,你大概率会被几个词反复轰炸:
Agent、Skill、MCP、Server。
它们看起来都很“高大上”,但很多文章要么偏学术,要么偏概念,看完还是一头雾水。
这篇文章试着用 工程师能真正落地的方式,把这套 AI 编程新架构一次讲透。
本文将通过通俗易懂的比喻(包括“三国演义”版解释)和硬核的技术视角,带你彻底厘清这三者构成的 AI 编程新架构。
一、先说结论:AI 编程已经进入「分工时代」
传统的 LLM:
- 你问一句
- 它回一句
而今天的 AI 编程,更像是:
你下目标 → AI 拆任务 → 调工具 → 真正把事干完
这背后,靠的就是三件套:
- Agent:负责“想”
- Skill:负责“做”
- MCP:负责“连”
理解了它们的分工,你基本就理解了 Cursor、Claude Desktop、Copilot 下一代形态在干什么。
二、Agent 是什么?它不是聊天机器人
先说一个常见误解:
❌ Agent ≠ ChatBot
Agent 的真实定位
Agent 更像一个“会思考的工程经理”。
它的核心能力不是写几行代码,而是:
- 理解你的目标
- 拆解成可执行的步骤
- 判断“现在该调用哪个工具”
- 在多个工具结果之间反复推理
也就是你经常听到的:
Reasoning + Planning + Tool Calling
一个关键事实(很多人不知道)
👉 Agent 本身通常跑在云端,是“无手无脚”的。
它:
- 不能直接打开你的浏览器
- 不能直接读你本地文件
- 不能直接连你公司的数据库
它只能:“下指令”。
三、Skill 是什么?AI 真正干活的地方
如果说 Agent 是大脑,那 Skill 就是手和脚。
Skill 的本质
Skill = 一段可以被 AI 调用的真实代码能力。
比如:
- 查数据库
- 读/写文件
- 控制 Chrome 浏览器
- 执行 Git 操作
这些事情:
只有跑在你本地 / 你服务器上的代码才能做到。
举个你熟悉的例子(前端)
如果 AI 能帮你调 CSS,背后一定有类似这样的 Skill:
browser.open_urlbrowser.get_computed_stylebrowser.highlight_element
👉 不是 AI 直接“看见”了浏览器,而是 Skill 在替它看。
四、MCP 是什么?为什么它这么重要
现在问题来了:
Agent 在云端
Skill 在你本地它们怎么安全、稳定、标准化地通信?
答案就是:MCP(Model Context Protocol)。
MCP 用一句话解释
MCP 是 AI 世界里的「USB 接口 / HTTP 标准」。
它解决的是一个非常现实的问题:
-
以前:
- 接 GitHub 写一套
- 接 DB 再写一套
- 接浏览器又一套
-
现在:
- 只要实现 MCP
- Agent 都能“即插即用”
MCP 不干什么
要强调一句:
❌ MCP 不负责“干活”
它只负责:
- 连接
- 传输
- 规范调用格式
五、MCP Server 和 Skill 的关系(很多人卡在这里)
这是理解 MCP 架构的关键点。
结论先行
一个 MCP Server,通常会包含多个 Skill。
为什么一定要有 Server 这一层?
你可以把它理解成:
- Server:能力域 + 状态容器
- Skill:对外暴露的最小操作单元
举个数据库的例子
Postgres MCP Server
├── query_db
├── insert_record
├── update_record
-
Server:
- 维护数据库连接
- 处理鉴权
-
Skill:
- 具体 SQL 操作
👉 如果没有 Server,每个 Skill 都要自己连一次数据库,架构会直接炸。
六、用「三国」打个比方(真的很贴)
如果你觉得概念太抽象,我们换个方式,可以将其比作一场战役部署:
| 技术概念 | 三国角色/物品 | 核心职责 |
|---|---|---|
| User (用户) | 刘备 (主公) | 发号施令。只负责提出大目标(如“阻断曹兵”),不关心具体战术。 |
| Agent (智能体) | 诸葛亮 (军师) | 大脑/决策。负责拆解目标,查看手里的牌,决定派谁去、用什么计策。 |
| MCP (协议) | 兵符/令箭 | 通信标准。无论调遣关羽还是张飞,诸葛亮用的都是统一规格的令箭。见到令箭,将军们就知道该干活了。 |
| MCP Server | 关羽/张飞 (将军) | 工具的宿主。他们是独立的实体(进程),手里握着武器(资源),随时待命。一个将军(Server)通常掌握多种招式(Skills)。 |
| Skill (工具) | 拖刀计/狮子吼 | 具体的招式。这是将军能干的具体事情。诸葛亮下令时会说:“张飞(Server),使出‘狮子吼’(Skill)!” |
关键点:
诸葛亮不亲自上阵,他只负责调度。
同理:
Agent 不亲自干活,它只负责调用 Skill。
七、完整工作流:AI 是怎么一步步把事干成的?
阶段一:初始化(很多人忽略,但最关键)
发生在你提问之前
- IDE / 客户端启动
- 通过 MCP 连接本地 Servers
- Server 上报自己“有哪些 Skill”
- 客户端把这些 Skill 的说明注入给 Agent
此时:
Agent 已经“背熟了说明书”,但还没开始干活。
阶段二:执行
- 你提问:“这个按钮怎么没居中?”
- Agent 思考:需要看 CSS
- Agent 决定调用
get_computed_style - MCP 把指令发给本地 Server
- 本地 Skill 真正操作 Chrome
- 结果返回给 Agent
- Agent 给你解释原因 + 修复建议
八、 三国类比完整解析:AI 概念与三国角色对照表
| AI 概念 | 三国类比 | 说明 |
|---|---|---|
| User | 刘备 | 提目标 |
| Agent | 诸葛亮 | 总指挥 |
| Prompt | 军师任命诏书 | “你是军师,要稳重” |
| Mode | 战略 / 守城 / 夜袭 | 当前作战状态 |
| Rules | 军法 | 不能屠城 |
| Command | 虎符口令 | “即刻出兵” |
| MCP | 军令系统 | 标准调兵 |
| MCP Server | 关羽、张飞 | 能力宿主 |
| Skill | 青龙偃月斩 | 具体招式 |
| Tool | 武器架 | 可用能力集合 |
| Resource | 战马、粮草 | 被消耗资源 |
| Hook | 斥候回报 | 条件触发 |
| Subagent | 参谋、副将 | 专项任务 |
用一条完整剧情串起来
① 刘备下令(User)
“夺回荆州。”
② 诸葛亮进入「战略模式」(Agent + Mode)
- Mode:Plan
- Prompt 生效:稳健、不冒进
③ 军法约束(Rules)
- 不许屠城
- 不许伤百姓
④ 斥候自动回报(Hook)
- onContextChange:敌军兵力更新
⑤ 诸葛亮下达虎符(Command)
/night_attack
⑥ 调用将领(Agent → MCP)
- 调张飞(Server)
- 使用夜袭(Skill)
⑦ 使用资源(Resource)
- 消耗粮草
- 使用战马
⑧ 副将执行侧翼(Subagent)
- 子任务:封锁退路
⑨ 汇总战果(Agent)
- 综合结果
- 继续决策
终极心智模型(一句话版)
Agent 决策,Prompt 定性,Mode 定态
Rules 兜底,Command 触发
Tool 是能力入口,Skill 是最小动作
Server 是能力宿主,Resource 是消耗品
Hook 是条件反射,Subagent 是外包专家
MCP 负责把一切连起来

九、写在最后:为什么这套架构一定会成为主流
因为它符合一个最朴素的工程原则:
关注点分离。
- Agent:专心变聪明
- Skill:专心干脏活累活
- MCP:专心把两者连起来
这也是为什么:
- Cursor
- Claude Desktop
- Copilot Workspace
都会不约而同走向 Agent + Tool + Protocol 这条路。
如果你是工程师,这不是“未来趋势”,而是: 正在发生的现在。
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