Skill、Agent、MCP 到底有什么区别

从整理读书摘录说起

手上有十篇读书摘录，想整理成一页复习笔记：每条留出处，自己的理解单独列，没依据的地方标出来。用这件事来区分 Skill、Agent 和 MCP 正好。

先拿两篇手动整理一次。如果每次格式都不一样，问题在要求没写清；如果资料散在好几个地方，得先解决怎么读到；如果要根据读到的内容决定下一步查什么，那就涉及谁来做决定。下面就按这个例子来分，不同产品的叫法可能不一样。

三者各管什么

这里说的 Skill 指 Agent Skills 格式：至少有一个 SKILL.md，也可以带脚本、参考资料和模板，见Agent Skills 规范。Agent 用的是 Anthropic 的定义：由模型根据情况决定步骤、选用工具；步骤由代码事先写死的，叫工作流，见Building effective agents。MCP 怎么连接应用和服务，见官方架构说明。

合在一起怎么跑

先把整理要求写下来：“逐条列出处；摘录和个人理解分开；没来源的留空待补。”这份说明用得多了，就可以按应用的要求存成 Skill。

如果资料库提供了可接入的查询服务，应用就能通过 MCP 去查摘录。Agent 看了返回的内容，决定要不要再翻原文，最后按整理要求写出草稿。这只是一种设想的流程，还没有实际搭过。

草稿出来还是要抽查：结论能不能对上摘录，原文和改写有没有混在一起。要是只整理两段贴进来的材料，直接问 AI 可能就够了，用不着这一套。

什么时候才需要加

• 材料齐了，但格式老是不统一：写一个输出样例，再加三条检查要求。用得多了，再整理成 Skill。
• 格式没问题，找材料太费劲：看看应用能不能连上现有的资料源。用 MCP 之前，先弄清它支持哪些服务、要什么权限、能返回什么。
• 下一步做什么，取决于查到了什么：这时候再考虑交给 Agent，同时约定好什么算完成、哪些情况要交回给人处理。

一般先把简单做法试明白。Anthropic 在那篇文章里也建议从简单方案起步。用同一组摘录，比较漏引、误读原文和返工的次数，再决定要不要加东西。

最后还得看应用实际支持什么。能读 Skill 的应用，不一定能连上你的资料库；各家产品说的 Agent 也不完全一样，这里用的是上面那个定义。