最近Anthropic公司又发布并在大力宣传一项新技术，Agent Skills（参考：https://github.com/anthropics/skills）。用翻译官网的描述来简单阐述Skills：
- 技能仓库是一系列存放指令、脚本和资源的文件目录，用于Claude动态加载以提高智能体执行特定任务的性能。
Anthropic发布的一篇最新博客《Building agents with Skills: Equipping agents for specialized work》（https://claude.com/blog/building-agents-with-skills-equipping-agents-for-specialized-work），讲解了他们"为什么停止构建专用技能智能体，而转向使用Skills来解决专业任务执行的问题"。这种阐述，很容易让人感觉：
- 咦？是不是MCP和智能体互联技术都不用了，直接用Skills就足够构建一个智能体化的AI系统了？
为了解决这个疑惑，也为了避免业界像上一次被Anthropic带着用MCP构建多智能体系统那样（没有任何贬义，Anthropic是一个技术上非常值得尊敬的公司，但现在AI公司的PR能力，大家也是懂得自然懂），特意快速撰写一篇小文表达下个人观点，共业界参考。
- 三条路线各自是什么：MCP、Skills、智能体互联（A2A/ACPs）
1.1 MCP：给 LLM 应用接"外部数据源与工具"的统一插座
Anthropic 推出的 Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，目标是让 LLM 应用以标准化方式连接外部数据源和工具（文件系统、Git、数据库、业务 API、SaaS 等），减少每个客户端/每个模型各做一套集成带来的碎片化成本。
我们可以这样理解MCP的三个要点：
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管理对象：外部系统能力（数据/工具）
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技术形态：协议化、可治理的"工具接入层"
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应用价值：统一接入、鉴权、审计、最小权限、可复用集成
1.2 Skills：把"怎么做"工程化成可复用能力包
工具接上了，并不等于 Agent 会"按你们的方式做事"。Anthropic 的 Agent Skills 是把组织 SOP、模板、脚本、参考资料等封装成一个目录化能力包（至少包含 SKILL.md，可选 scripts/references/assets），Agent 在需要时动态加载，从而在特定任务上更稳定、更一致。
我们可以这样理解Skills的三个要点：
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管理对象：方法论/流程/领域知识/操作规程（SOP，Standard Operation Procedure）
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技术形态：可分发、可版本化、可审计的"能力包"
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应用价值：沉淀经验、减少重复 prompt、提升输出一致性、降低对个人经验的依赖
1.3 IoA：让"另一个 Agent"成为可调用的协作者（A2A/ACPs）
当你要复用的不是"一个工具"或"一套 SOP"，而是一个具备自治能力、能拆解任务并完成闭环的智能体（比如财务校验 Agent、法务审核 Agent、供应商 Agent），你需要的就不是工具接入，而是智能体互联（IoA）协议：身份、发现、能力描述、会话交互、授权与信任。
两个典型的智能体互联协议是：
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Google A2A（Agent2Agent Protocol）：面向多智能体互操作，目标是让不同提供方的 Agent 能按统一方式连接协作。
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北邮 ACPs 协议族（Agent Interconnection Protocol suite）：更偏"协议族"视角，覆盖身份、可信注册、认证、发现、交互等组件化规范，并给出参考实现。
我们可以这样理解智能体互联（IoA）的三个要点：
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管理对象：外部自治 Agent（服务体）
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技术形态：网络化互联协议（身份/发现/授权/交互/可审计）
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应用价值：跨系统、跨组织协作；把"别人的专长"按契约接进来，而不是复制到自己这里
- 这三种方式到底是什么关系，怎么选择？
一句话简要总结：MCP、Skills、IoA是三层结构，不是同类竞品，更不是三选一。
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MCP：工具/数据接入层（Capabilities as Tools）
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Skills：Agent 专业化层（Capabilities as Know-how）
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A2A/ACPs：Agent协作互联层（Capabilities as Peers）
我们用一张表做个直观对比：
| 维度 | MCP（工具调用协议化） | Skills（技能仓库/能力包） | 智能体互联（A2A/ACPs） |
|---|---|---|---|
| 接入对象 | 外部数据源/工具/业务 API | SOP、模板、脚本、资料 | 另一个自治 Agent（可协商、可分工） |
| 交互粒度 | 函数/工具调用 | "怎么做这类事"的完整方法 | 任务级协作（委派、对话、交付） |
| 主要收益 | 统一接入与治理、复用集成 | 输出一致性、复用经验、少写 prompt | 跨组织能力协作、动态组合专家 |
| 主要成本 | 接口实现、权限治理、工具安全 | 维护知识/脚本、版本管理、质量评估 | 身份/发现/信任/责任边界/可能的计费 |
一种快速选择的方法：你要复用的是"工具"、 "方法"，还是"一个协作者"？
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复用工具 → MCP
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复用方法论 → Skills
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复用协作者（外部 Agent 的闭环能力）→ 互联（A2A/ACPs）
- MCP + Skills + IoA组合互补，而不是互相替代
3.1 MCP 解决"互联网和业务系统的已有能力怎么标准化接进来"的问题
企业和互联网世界里，绝大多数能力已经以 API / DB / SaaS / 内部服务形式存在。真正的痛点是：
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集成碎片化：每个 Agent/客户端各接一遍
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权限与审计割裂：谁能调什么、是否可追溯很难统一
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工具越多越混乱：选择难、治理难、安全难
MCP 的价值就是把"外部能力 = 工具"标准化，让工具接入走工程化、治理化路线。
3.2 Skills 解决"一个 Agent 怎么快速长出专业能力"的问题
工具接入≠专业能力。即使你接了 Jira、SQL、CRM、邮件，Agent 仍可能：
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不懂你们的流程、口径、模板
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不知道哪些边界不能碰
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输出风格不一致，靠人二次加工
Skills 的核心是把"组织知识 + 操作规程 + 参考材料 + 可选脚本"封装成可复用包，让能力可版本化、可复用、可审计。
但我们也必须知道Skills的局限性：
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不同机构之间通常不会实现完全的专业能力共享。
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原因往往不是技术，而是商业逻辑：SOP、数据口径、行业诀窍本身就是壁垒。
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所以Skills 很可能的发展路径是：组织内沉淀 + 有限外溢（开源一部分、核心私有）。
3.3 IoA智能体互联解决"能力不会完全共享，但任务仍需要协作"的问题
当能力无法复制（不共享核心诀窍、不共享底层数据、不共享执行权限），但业务又需要协作时，更合理的形态是：
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各机构把自己的核心能力封装成 可委派/可交付的智能体服务
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通过互联协议完成：发现谁能做、如何授权、如何会话、如何交付、出了问题谁负责
这就是 智能体互联协议A2A/ACPs 的作用：
- 它们不是在定义"怎么调用一个工具"，而是在定义"怎么与另一个 Agent 建立协作关系"，并把身份、发现、认证、能力描述、交互流程等做成网络级基础设施。
- 技术选择决策树：按边界与治理快速选型（建议收藏）
第1步：确定你要复用的对象是什么？
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外部系统能力（API/DB/SaaS） → MCP
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组织方法论（SOP/模板/口径/脚本） → Skills
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外部自治能力（另一个能闭环交付的 Agent） → A2A/ACPs
第2步：核查功能是否是否跨组织/跨租户？
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不跨组织 → Skills + MCP
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跨组织 → A2A/ACPs（互联）为主；各主体内部仍是 Skills + MCP
第3步：确定交付结果所需要的形式？
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工具接口产生结果 → MCP
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流程复杂但仍单智能体能完成 → Skills + MCP
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需要协作形成任务闭环 → 互联（A2A/ACPs）
- 一个企业实例：如何用 Skills + MCP + A2A/ACPs 组合落地
以一个在企业中常见的业务场景为例：
- "企业季度经营分析（QBR）自动化：拉数 → 生成报告 → 财务校验 → 提交评审 → 跟进行动项"
5.1 第一步：用 Skills 构建"分析 SOP"（让 Agent 具备专业能力）
- Skill：qbr_analysis
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- 指标口径：ARR/NRR、毛利、CAC、留存分层、渠道归因规则
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报告结构模板：经营摘要、驱动拆解、异常解释、风险与建议
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质量门槛：缺失数据处理、置信度标注、必须人工确认的条件
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references/：历史 QBR 样例、指标词典、异常归因清单
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scripts/：可选统计脚本/辅助流程
Skills预计达成的目标：使得智能体会提取分析报告所需要的数据，而且确保生成的同一类报告输出风格一致、口径一致。
5.2 第2步：用 MCP 把内部系统原有能力变成可调用的工具（让 Agent 能干活）
将原有内部系统的能力封装为主 Agent 可以调用的一系列工具，例如：
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query_warehouse(sql)：查数仓 / BI
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get_crm_pipeline()：拉 CRM 数据
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fetch_marketing_spend()：拉投放花费
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create_doc(title, outline)：创建报告文档
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submit_workflow(doc_id, reviewers)：提交评审流
MCP预期达成的目标：使得主Agent工具接入方式一致、权限可控、审计可追溯、工具返回结构化数据，减少"模型凭空补全"。
5.3 第3步：用IoA互联把主Agent和财务校验Agent"连接上（跨主体协作，而非共享能力）
财务校验通常属于另一个团队，甚至外部审计方：他们不会把口径、底层数据权限完全开放，但可以提供一个财务校验Agent。
基于智能体互联协议形成业务调用链：主 Agent →（A2A/ACPs）→ 财务 Agent
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输入：QBR 草稿、关键数据表、口径说明（有限披露）
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财务 Agent：在其权限域内核对（它自己的工具/MCP）
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输出：差异清单、批注建议、校验结论、审计凭证/签名
IoA互联协议预期达成的目标：主Agent与财务校验Agent之间形成协作，具备身份与信任、能力声明、授权与最小披露、责任边界与可审计交付。
5.4 完整的"组合拳执行流"
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用户：生成本季度 QBR，并提交财务校验后走评审流
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主 Agent：加载 qbr_analysis skill → 得到结构与检查项
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主 Agent：通过 MCP 拉数据 → 生成草稿（含置信度/异常解释）
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主 Agent：通过互联委派给财务校验 Agent 核对
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财务 Agent：核对 → 返回差异与批注 + 校验凭证
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主 Agent：修订 → MCP 提交评审流 → 生成行动项并分派
- 结语：MCP/Skills/IoA的组合选择
一个可落地的智能体AI协同的分层：
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接入业务系统（工具）：通过 MCP 等方式标准化接入，治理到位。
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添加专业能力（技能）：通过 Skills 标准沉淀与分发，形成组织效率。
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形成专业协作（协作）：通过IoA互联协议把"专业 Agent 服务"网络化协作起来，实现跨主体商业闭环。
