隨着大型語言模型（LLM）能力的飛速發展，如何讓它們穩定、高效地執行復雜任務，已成為AI工程化的核心挑戰。作為應對，“技能”（Skills） 作為一種新興的AI能力封裝範式應運而生，而由其引發的AI智能體間的互操作性問題，則催生了以模型上下文協議（MCP） 為代表的一系列通信協議。
本文將系統性地介紹技能的概念、開發方法，並深入探討其與MCP等協議的關係，為你構建下一代智能應用奠定基礎。
技能：模塊化與可複用的AI能力單元
一個“技能”（Skill），尤其是在Anthropic Claude的語境下，可以理解為一個封裝了特定任務指令、執行邏輯與資源的文件夾。它的核心設計哲學是“漸進式披露”（progressive disclosure）：當AI智能體（如Claude）需要完成一項任務時，它會先掃描所有可用技能的輕量級元數據（僅幾十個Token），在確定相關後，再動態加載該技能的完整指令和資源。
這與傳統的系統提示或一次性工具調用有本質區別：
- 與提示（Prompts）對比：提示是臨時的、存在於單次對話中的自然語言指令。技能則是持久化、模塊化、可複用的專業知識包，能夠在不同對話中保持一致的行為。
- 與項目（Projects）對比：項目是獨立的工作區，擁有自己的聊天曆史和知識庫，側重於為長期、複雜的協作任務提供持久的上下文環境。
- 與子代理（Sub-agents）對比：子代理是擁有獨立上下文和工具權限的專門化AI助手，適合並行處理或需要嚴格隔離工具訪問的場景。技能則更側重於定義任務執行的標準化流程和知識，本身不一定是獨立的“代理”。
技能的典型結構包括一個描述用途和操作流程的 SKILL.md 文件，以及可能包含的腳本、模板或資源文件。這種設計實現了標準化、自動化和可複用，讓AI從“根據指令臨時推理”轉變為“調用現成方案高效執行”。官方測試數據顯示，使用技能後，任務執行效率可提升約40%，錯誤率下降35%以上。
技能開發入門實踐
開發一個技能通常遵循以下路徑：
- 明確邊界與設計：清晰定義技能的目的、輸入、輸出及邊界條件。例如，一個“代碼安全審查技能”需明確其審查標準（如基於OWASP）、審查範圍及輸出報告格式。
- 創建技能文件：在指定目錄（如
~/.claude/skills/）創建技能文件夾，並編寫核心的SKILL.md文件。該文件通常採用Markdown格式，包含技能名稱、描述、詳細指令、使用示例和最佳實踐。 - 封裝資源：將技能執行所需的腳本、模板或參考數據放入同一文件夾，確保技能自成一體。
- 測試與共享：在AI智能體中測試技能效果。技能可以方便地在團隊內共享或通過市場分發，實現能力的規模化複用。
MCP：連接AI與外部世界的“橋樑協議”
如果説技能定義了AI“應該怎麼做”，那麼模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP） 則解決了AI“能夠訪問什麼”的問題。
MCP是由Anthropic提出的一種開放標準，其核心功能是為AI模型提供標準化的接口，以安全、可控的方式訪問外部工具、數據源和系統，如數據庫、API、文件系統或SaaS平台。它像一個通用適配器，讓不同的外部資源都能以統一的JSON-RPC接口被AI模型調用，無需為每個工具編寫硬編碼的集成邏輯。
在架構上，MCP採用經典的客户端-服務器模型。AI模型（客户端）通過MCP協議與MCP服務器通信，由服務器代理對實際工具或資源的調用。這種設計實現了集中控制和安全性，尤其適合企業環境，但也會引入額外的“代理層”延遲和開發成本。
為了更清晰地理解技能與MCP在智能體架構中的不同角色，可以參考以下對比框架：
flowchart TD
subgraph A [能力定義層: 技能 (Skills)]
direction LR
A1[“專業技能包<br>（如代碼審查、數據分析）”]
A2[“工作流規範<br>（定義任務步驟與邏輯）”]
A3[“持久化指令集<br>（確保行為一致性）”]
end
subgraph B [能力接入層: 協議 (MCP等)]
B1[“MCP：模型上下文協議<br>（工具與數據訪問）”]
B2[“A2A：智能體間協議<br>（多智能體協作）”]
end
subgraph C [執行資源層]
C1[外部工具與API]
C2[數據庫與文件系統]
C3[其他AI智能體]
end
A -- “定義‘如何做’” --> B
B -- “提供‘能訪問什麼’” --> C
如圖所示，技能與MCP並非替代關係，而是互補共生的。一個強大的AI智能體往往需要兩者結合：MCP為其打開通往外部世界的大門，提供 raw data（原始數據）和 basic functions（基礎功能）；技能則賦予其專業的“工作經驗”和“操作手冊”，指導它如何高效、規範地利用這些能力和數據完成任務。
例如，在一個智能代碼分析場景中：
- MCP的角色：通過
claude-context等MCP服務器，為Claude提供訪問整個代碼庫（如Milvus向量數據庫）的能力。 - 技能的角色：一個“Milvus代碼搜索技能”會定義具體的工作流程，例如：如何構建語義搜索查詢、如何按模塊和相關性對結果排序、最終如何將分析結果以清晰的Markdown表格呈現給用户。
協議之海：超越MCP的AI協作生態
MCP主要解決的是單一智能體與外部工具/數據的連接問題（即“上下文導向協議”）。然而，當多個AI智能體需要協同工作以解決更復雜的問題時，就需要更高層的智能體間協議。這正是當前AI協議生態快速發展的領域。
除了MCP，值得關注的主要協議還包括：
| 協議名稱 | 核心提出方 | 設計目標與焦點 | 典型應用場景 |
|---|---|---|---|
| A2A (Agent-to-Agent) | 實現跨供應商、跨框架的智能體互操作與協作。支持智能體發現、任務委託和複雜工作流編排。 | 企業級多智能體系統（如旅行規劃中航班、酒店、天氣智能體協作）。 | |
| ACP (Agent Communication Protocol) | IBM / Cisco | 支持受控環境（如本地、邊緣）中智能體間的結構化通信與發現，強調低延遲和本地優先。 | 物聯網設備集羣、機器人艦隊、離線邊緣AI協調。 |
| ANP (Agent Network Protocol) | ANP社區 | 構建開放互聯網環境下的去中心化智能體網絡，支持基於語義的智能體發現與對等協作。 | 跨組織、跨平台的開放式智能體生態。 |
這些協議與MCP共同構成了一個多層次的標準體系。未來，它們可能走向分工協作（如MCP負責基層工具調用，A2A負責高層多智能體協作）或相互融合。目前，由OpenAI、Anthropic、Google等巨頭聯合成立的AI智能體基金會（AAIF），正致力於推動包括MCP在內的智能體互操作性標準的中立發展，這有望減少生態碎片化。
總結與展望：成為AI能力架構師
理解技能與各類協議，是構建下一代AI原生應用的關鍵：
- 技能是標準化的“知識膠囊”與“工作流”：它讓AI的行為可預測、可複用、可傳承團隊經驗，是提升AI產出質量與一致性的核心。
- MCP是基礎“連接器”：它讓AI獲得了感知和行動延伸的能力，是智能體接入現實世界的必備基礎設施。
- 協議生態是“協作網絡”：A2A、ACP等協議定義了智能體社會的交流規則，使大規模、跨系統的複雜協作成為可能。
對於開發者而言，演進路徑已然清晰：從掌握單一技能的開發起步，確保其可靠與可用；進而學習利用MCP 集成外部能力；最終，在需要構建複雜系統時，探索使用 A2A等多智能體協議進行編排。
未來，AI的競爭將不僅是模型能力的競爭，更是技能庫的豐富度、標準化協議的支持度以及整個系統架構合理性的綜合競爭。從“提示詞工程師”邁向“AI能力架構師”，正是從這個認知開始。
