单智能体核心模块
模型模块Model
流程模块Plan
记忆模块Memory
工具模块Tools
行为模块Action
多智能体核心模块
模型管理模块
工具管理模块
记忆管理模块
用户管理模块
通信管理模块
进行学习模块
安全管理模块
Skill与MCP的主要区别：Skill（技能）本质是"标准化能力包"，像一份给智能体用的"操作手册 + 工具箱"：用 SKILL.md 描述流程，配脚本和参考资料，告诉智能体"遇到这类任务，按这个流程、用这些工具去做"。它本身是静态的、被动的，不自己干活，得被智能体调用才生效。
采用客户端服务器架构，通过JSON-RPC协议实现大模型与外部数据源和工具的标准化连接。核心作用：定义任务流程、推理规则、输出规范。
核心区别对比
抽象层次：MCP 是协议层（底层通信），Skill 是应用层（业务逻辑封装）。
运行位置：MCP 在模型外部独立进程运行，Skill 在模型内部提示词层面。
通信方式：MCP 使用 JSON-RPC（stdio/HTTP），Skill 无需通信纯文本注入。
可移植性：MCP 跨平台通用，Skill 依赖特定平台实现。
安全模型：MCP 天然进程隔离，Skill 取决于框架实现。
两者关系与使用场景。MCP 和 Skill 不是二选一的关系，而是互补的两层：MCP 让 AI 能做事：提供工具调用能力，连接外部系统。Skill 让 AI 做好事：提供行为指导，规范思考和行动流程。实际应用中，一个成熟的 Agent 系统可同时使用两者：通过 MCP 接入外部工具和数据源，再通过 Skill 将这些工具组合成更高级的业务能力。
MCP的三种格式分别是：SSE基于HTTP单向信息流客户端与服务端交互式云服务访问、UVX本地创建拉取安装包服务用python写的发布在pypi上、NPX是用Node前端语言写的发布在npm上。
例子如下：
invoice-skill/
├── SKILL.md # "解析发票时提取日期/金额/税号/抬头四个字段;
│ # 金额保留两位小数;汇总表用公司模板......"
├── parse_invoice.py # 附带解析脚本
└── 模板.xlsx # 公司报表模板
写一个发票 MCP server,对外暴露这些工具：
├──read_pdf(file) # 读取 PDF 发票
├──write_excel(data) # 写入 Excel
├──upload_to_erp(data) # 上传到公司 ERP 系统