从“能聊”到“能干”：一部AI Agent的进化史——深度拆解Function Calling、MCP与Anthropic Skills的演进之路

序章：AI的“巴别塔”困境
在2023年之前，大型语言模型（LLM）的世界更像是一座座信息孤岛。它们是博学的“数字鹦鹉”，被囚禁在自己庞大的训练数据之中。
你可以问它“法国的首都是哪里？”，它能对答如流；
但你若让它“帮我订一张去巴黎的机票”，它只能抱歉地告诉你：“我只是一个语言模型，无法执行现实世界中的操作。”
这就是当时整个行业面临的“巴别塔”困境——AI能“说”不能“做”。
AI与现实世界的工具、数据库和API之间，语言不通，无法协作。如何打破这堵无形的墙，让AI从一个“知识库”进化成一个真正的“行动者”？这成为了所有顶尖AI实验室必须回答的核心问题。
这篇长文，将带您穿越这段波澜壮阔的技术演进史，从最初的破冰之举，到行业标准的建立，再到专家知识的注入，一步步见证AI智能体（Agent）如何学会“动手”，真正地“能干活”。

第一章：黎明前的破晓 —— Function Calling/Tool Use的诞生

大约在2023年中期，以OpenAI为代表的公司率先迈出了革命性的第一步，推出了函数调用（Function Calling），后来被更广泛地称为工具使用（Tool Use）。这不亚于在AI的“巴别塔”上凿开的第一扇窗。

1.1 核心原理：AI的“意图翻译器”

Function Calling的逻辑非常精妙。它并非让AI自己去运行代码，而是赋予了AI一种新的能力：将人类的自然语言指令，翻译成机器可以理解的、结构化的“工作指令”（即JSON）。

其工作流程就像一位聪明的助理和一位执行者：

开发者提供工具说明书：开发者在系统提示词中用特定格式（JSON Schema）向AI模型“描述”自己拥有的工具，告诉AI“我们有这些工具，它们能干什么，需要什么参数”。
AI助理理解意图：当用户下达指令时（如“查天气”），AI助理利用其强大的语言能力，判断这个指令能用哪个工具来完成。
AI助理填写工作单（JSON）：AI助理不会亲自去做，而是会生成一份标准的“工作单”（JSON对象），清晰地写明：“请调用getCurrentWeather这个工具，参数是北京”。
执行者执行任务：你的应用程序（后端）拿到这份工作单，解析并真正地调用自己的函数或外部API。
执行者汇报结果：应用程序将执行结果（如“天气晴，22度”）再传回给AI助理。
AI助理总结汇报：AI助理将收到的枯燥结果，用自然、流畅的语言组织起来，最终向用户汇报。

1.2 实战演练：一个经典的天气查询例子

让我们看看这位“助理”和“执行者”是如何协作的。

第一步：提供工具说明书
在调用AI时，附上工具描述：

{
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "getCurrentWeather",
        "description": "获取指定地点的当前天气信息",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": { "type": "string", "description": "城市，例如：北京" },
            "unit": { "type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"] }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ]
}

第二步：用户与AI的交互

用户：“北京今天天气怎么样？”
AI助理的思考过程：用户的意图是“查询天气”，匹配了getCurrentWeather函数。地点是“北京”。单位没说，用默认的就好。

AI助理输出的“工作单”：

{
  "tool_calls": [
    {
      "id": "call_abc123",
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "getCurrentWeather",
        "arguments": "{\"location\": \"北京\"}"
      }
    }
  ]
}

你的应用程序（执行者）：
a. 收到tool_calls响应，知道有活要干。
b. 解析出函数名是getCurrentWeather，参数是location: "北京"。
c. 调用自己的天气API my_weather_api("北京")，得到结果 {"temperature": "22", "unit": "celsius", "condition": "晴"}。
d. 将这个结果再次汇报给AI助理。
AI助理的最终回复：“北京今天的天气是22摄氏度，晴天。”

1.3 历史的局限：Function Calling的“三大原罪”

Function Calling是伟大的第一步，但它很快就暴露了阻碍其发展的“三大原罪”：

标准化之罪（生态分裂）：每家AI厂商（OpenAI, Google, Anthropic）的“工具说明书”和“工作单”格式都不同。就像不同品牌的手机用着不同的充电口，为Claude写的工具无法直接给ChatGPT用，导致开发者重复劳动，无法形成统一的“AI工具商店”。
扩展性之罪（成本高昂）：每次对话，你都得把厚厚的“工具说明书”作为Prompt的一部分发给AI。如果你的应用有100个复杂工具，这份说明书会变得异常庞大，不仅消耗宝贵的上下文窗口，还显著增加了API成本和延迟。
发现性之罪（封闭孤立）：AI无法主动发现互联网上存在的工具。一个工具必须由开发者“手动喂给”AI，它才能使用。这与开放、动态的互联网精神背道而驰。

问题已经浮现：我们如何才能创造一个统一、开放、可扩展的AI工具生态系统？ 历史的车轮滚滚向前，MCP应运而生。

第二章：统一的时代 —— MCP（模型上下文协议）的宏伟蓝图

面对Function Calling带来的混乱，Anthropic在2024年提出了一个极具野心的解决方案，并迅速将其开源，推动其成为行业标准——这就是模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）。

MCP的目标，是成为**“AI工具世界的USB-C接口”**，彻底解决标准化、扩展性和发现性的问题。

2.1 核心逻辑：从“自带说明书”到“在线下载驱动”

MCP的革命性在于，它将工具的定义与AI的调用进行了解耦。

过去（Function Calling）：每次都把厚厚的说明书（JSON定义）塞给AI。
现在（MCP）：工具提供者搭建一个遵循MCP规范的Web服务器，并提供一个标准的清单文件（mcp.json）。这份清单就像一个“驱动程序下载页面”的地址。

AI应用只需要知道这个清单文件的URL，就可以像电脑安装新打印机一样，瞬间了解这个工具的所有功能，并直接通过标准的HTTP请求来使用它。

2.2 实战演练：用MCP重构“天气查询”工具

让我们看看之前的天气查询工具，在MCP的世界里会是什么样子。

第一步：搭建MCP服务器，提供“驱动”和“服务”

你需要一个Web服务器，它对外暴露两个东西：

清单文件（驱动页面）：/mcp.json
实际功能接口：/v1/weather

// McpWeatherController.java
// 这是一个Spring Boot的Web控制器，用于处理HTTP请求

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
public class McpWeatherController {

    /**
     * 1. 提供清单文件 (驱动下载页面)
     * AI应用启动时会访问这个接口来“学习”工具的功能。
     */
    @GetMapping("/mcp.json")
    public Manifest getManifest() {
        // 创建函数定义。Manifest和FunctionDefinition是自定义的Java对象(POJO)，
        // 此处为简洁省略了其定义。
        FunctionDefinition getWeatherFunction = new FunctionDefinition(
            "get_weather",
            "获取实时天气",
            "/v1/weather",
            "GET",
            Map.of("city", Map.of("type", "string", "description", "城市名称"))
        );

        // 创建完整的清单
        Manifest manifest = new Manifest(
            "0.1.0",
            "StandardWeatherService",
            "一个可被任何AI发现和使用的标准天气服务。",
            "https://api.myweather.com", // 生产环境中的API基地址
            List.of(getWeatherFunction)
        );

        // Spring Boot会自动将这个Java对象序列化为JSON格式并返回。
        return manifest;
    }

    /**
     * 2. 提供实际的工具功能
     * AI应用在得到模型决策后，会调用这个接口。
     */
    @GetMapping("/v1/weather")
    public WeatherData getWeather(@RequestParam("city") String city) {
        System.out.println("收到天气查询请求，城市: " + city);
        // ... 此处是调用真实天气API的业务逻辑 ...

        // 模拟返回数据。WeatherData也是一个自定义Java对象。
        WeatherData weatherData = new WeatherData("15°C", "多云");

        // Spring Boot会自动将这个对象序列化为JSON返回。
        return weatherData;
    }
}

// 注意：为保持示例简洁，Manifest, FunctionDefinition, WeatherData这些数据模型的
// Java类定义在此省略。在实际项目中，它们是简单的POJO类。

第二步：AI应用如何使用它

现在，任何支持MCP的AI应用，只需在配置中添加一行，告诉它“驱动”地址：
USE_TOOL: https://api.myweather.com/mcp.json

交互流程就变成了：

AI应用启动，访问该URL，瞬间理解了StandardWeatherService的用法。
用户：“巴黎天气如何？”
AI模型决策后，AI应用直接向 https://api.myweather.com/v1/weather?city=巴黎 发起一个GET请求。
MCP服务器返回 {"temperature": "15°C", "condition": "多云"}。
AI模型将结果组织成自然语言回复。

2.3 MCP的局限：“知道有什么工具”不等于“知道怎么干活”

MCP是一次伟大的飞跃，它成功地为AI工具世界建立了“铁路轨距”和“集装箱”标准。

然而，MCP也并非万能。它完美地解决了**“连接”的问题，但一个新的、更深层次的问题浮现出来：“流程”**的问题。

想象一下，MCP给了AI一套完整的厨具（锅、碗、瓢、盆）和所有食材（菜、肉、调料）。但如果你想让它做一道工序复杂的“佛跳墙”，它就傻眼了。

它不知道菜谱（The “How-To” Problem）：MCP告诉AI可以调用切菜()、烧水()、倒油()这些原子操作，但它不知道做佛跳墙需要“先将食材A浸泡2小时，再用小火慢炖，同时将食材B过油…”这一整套复杂的程序性知识。
它不了解企业内部的“家规”（The Organizational Knowledge Gap）：每个公司都有大量隐性的SOP（标准作业程序）。例如，“制作周报PPT，必须用公司模板，颜色只能用主色#345C7D，第一页是标题，第二页是数据总览……”这些复杂的、多步骤的、包含特定规则的“手艺”，是MCP无法承载的。

新的问题再次出现：我们如何不仅给AI工具，还要教会它包含专家经验的“菜谱”和“手艺”？ 于是，Anthropic在2025年，为Claude模型推出了点睛之笔——Anthropic Skills。

第三章：注入灵魂的工艺 —— Anthropic Skills的诞生

如果说MCP是为AI提供了标准化的“四肢和工具”，那么Skills则是为AI注入了**“专家的大脑和肌肉记忆”**。它旨在解决MCP无法解决的“流程”和“知识”问题。

3.1 核心原理：“渐进式披露”的上下文魔术

Skills的实现方式堪称天才，其核心是一种名为**“渐进式披露”（Progressive Disclosure）**的策略。它彻底解决了上下文窗口被无效信息占满的难题。

把它想象成查阅一部巨大的百科全书：

只看目录（轻量级索引）：对话开始时，AI不读任何技能的详细内容，只快速扫描所有技能说明文件的第一行描述，形成一个极小的“技能目录”。这几乎不占用任何上下文空间。
按需翻页（动态加载）：当用户的请求（如“做个PPT”）与目录中的某一项匹配时，系统在那一刻，才会将该技能的完整说明书（SKILL.md文件）动态地加载到当前的对话上下文中。
成为专家（专家级执行）：此时，AI的上下文中充满了关于如何完成这个特定任务的详细步骤、规则和最佳实践。它瞬间从一个“通才”变身为一个“PPT制作专家”，并严格按照这份“SOP”来主导工作流程。

3.2 实战演练：创建一个“企业级PPT制作”高级技能

让我们来构建一个解决MCP无法处理的复杂流程任务的Skill。

第一步：创建Skill的文件结构（工具箱）
Skill是一个结构化的文件夹，像一个工具箱，里面有说明书、参考资料和范例。

/my_claude_skills
  └── corporate_presentation_maker/
      ├── SKILL.md           # 核心SOP（灵魂说明书）
      ├── resources/
      │   ├── brand_guidelines.txt # 品牌规范
      │   └── slide_templates.json # 幻灯片模板
      └── examples/
          └── sample_output.pptx   # 输出样例

第二步：编写灵魂文件 SKILL.md
这是整个Skill的大脑，它不是代码，而是给AI看的、包含严格指令的自然语言“剧本”。

# SKILL.md

Description: 严格遵循[Acme公司]品牌规范，以交互方式创建一份专业的演示文稿。

---

**[总体原则]**
你现在的身份是Acme公司的品牌合规助理。你的唯一任务是确保产出的每一页PPT都100%符合品牌规范。绝不允许自由发挥。

**[工作流程]**
你必须严格按照以下编号步骤执行，一步都不能跳过或颠倒：

1.  **启动与确认**:
    *   以“您好，我是您的品牌合规助理...”作为开场白。
    *   读取并理解 `resources/brand_guidelines.txt` 的核心要点。

2.  **构建标题页**:
    *   向用户提问：“我们开始构建标题页。请提供您的主标题和副标题。”
    *   根据 `resources/slide_templates.json` 的布局生成内容。

3.  **循环构建内容页**:
    *   完成一页后，提问：“下一页的内容是什么？”
    *   一次只处理一页，在用户确认当前页无误前，不进行下一步。

4.  **调用外部工具（与MCP协同）**:
    *   如果用户提到“需要最新的销售数据”，你必须调用名为 `AcmeSalesDB` 的MCP工具中的 `get_quarterly_sales()` 函数。

5.  **最终确认与输出**:
    *   当用户表示“完成了”，生成内容摘要，并询问是否确认生成最终文件。

**[禁止事项]**
*   严禁使用 `brand_guidelines.txt` 中未提及的颜色。
*   如果用户请求违反规范，你必须礼貌地拒绝并解释原因，例如：“抱歉，根据品牌规范，标题不能超过10个字。您能否缩短一下？”

3.3 交互流程的升华

初始状态：Claude启动，上下文中只有一行轻量级信息：“corporate_presentation_maker: …创建专业的演示文稿。”
用户：“我们要做个季度汇报，帮我弄个PPT。”
激活与加载：AI路由系统匹配到关键词“PPT”，立即激活技能，SKILL.md的全部内容瞬间被加载到上下文中。
AI化身专家：Claude的下一句话，将严格遵循SOP的第一步：“您好，我是您的品牌合规助理。我将协助您严格按照Acme公司规范创建演示文稿。我们开始构建标题页。请提供您的主标题和副标题。”

看到区别了吗？ AI不再是被动地等待调用，而是主动地、专家级地主导整个工作流程。它从一个听话的工具，变成了一个懂规矩、懂流程的项目经理。

第四章：厘清核心 —— Workflow 与 Skill 的本质区别

很多人会将Skill与传统的Workflow（工作流引擎）混淆，但它们的底层逻辑截然不同。

传统的Workflow（比如用代码实现的流程引擎）是这样的：

代码是刚性的：if (step == 1) { call_api_A(); } else if (step == 2) { call_api_B(); }//当然这个代码可能是作为工作流画布中某个节点的准入条件，亦或者是代码中的硬编码。
状态由引擎管理：引擎自己记录着“当前在第二步”。
反馈是给引擎的：API_A返回的结果，是交给流程引擎的代码去处理，然后决定下一步。

而 Skill 的工作方式完全不同：

SKILL.md 是柔性的：它是一份自然语言的说明书，告诉AI“你的角色是什么”、“你的行事原则是什么”、“你应该遵循哪些步骤”。
AI（LLM）本身就是“引擎”：AI利用其强大的阅读理解和推理能力，来“理解”这份说明书，并决定下一步做什么。
反馈是给AI的：工具执行的结果，会作为新的信息，放回对话上下文中，让AI“看到”，并基于这个新信息，结合SKILL.md的指示，进行下一步的推理。

“Skill执行引擎”的幕后工作流程（The Secret Sauce）

我们仍然用“企业级PPT制作”Skill来一步步拆解，看看当用户说“帮我弄个PPT”时，到底发生了什么：

第一轮交互：

[用户] -> “我们要做个季度汇报，帮我弄个PPT。”
[Skill执行引擎]：

接收到用户输入。
通过意图识别(这里可以是意图识别模型，也有可能是一个LLM,意图识别也是LLM应用中的必修课)，匹配到了 corporate_presentation_maker 这个Skill。
【关键步骤】 它将 SKILL.md 的全部内容加载进来，然后将它和用户的请求拼接成一个巨大的、隐藏的Prompt，发送给Claude模型。

[Claude LLM]：

它收到的输入（在它的“脑海”里）是这样的：

你是一个AI助手。以下是你当前可用的一个特殊技能的说明书：
---
# SKILL.md
Description: 严格遵循[Acme公司]品牌规范...
[总体原则]
你现在的身份是Acme公司的品牌合规助理...
[工作流程]
你必须严格按照以下编号步骤执行...
1. 启动与确认:
   * 以“您好，我是您的品牌合规助理...”作为开场白。
   * 读取并理解 `resources/brand_guidelines.txt`...
...（SKILL.md的全部内容）...
---
现在，一个用户对你说了以下这句话：
“我们要做个季度汇报，帮我弄个PPT。”

请严格遵循你的技能说明书，生成你的下一步回应。

[Claude LLM 的推理过程]：

“好的，我看到了我的技能说明书。我的身份是‘品牌合规助理’。”
“说明书的**[工作流程]第一步是启动与确认**。”
“这一步要求我以一个特定的句子作为开场白。”
“所以，我下一步的行动就是输出这个句子。”

5.[Claude LLM] -> 输出一个纯文本回应。

6.[Skill执行引擎] -> 将这个纯文本回应直接展示给用户。

[用户看到的界面] -> “您好，我是您的品牌合规助理。我将协助您严格按照Acme公司规范创建演示文稿。我们开始构建标题页。请提供您的主标题和副标题。”

到这里，Skill的第一步就完成了。注意，全程没有调用任何工具，这完全是LLM在“角色扮演”。

第二轮交互（调用工具）：

假设用户提供了标题，并且现在提到了需要数据。

[用户] -> “好的，主标题是‘Q3销售业绩回顾’。另外，帮我把最新的销售数据放进去。”
[Skill执行引擎]：

接收到用户的新输入。
【关键步骤】 它将这次的整个对话历史（包括AI自己的上一句回复）和 SKILL.md 的内容，再次拼接成一个新的、更长的隐藏Prompt，发送给Claude。

[Claude LLM]：

它现在“脑海”里的信息更多了：

...（SKILL.md的全部内容）...
---
以下是到目前为止的对话历史：
用户: “我们要做个季度汇报，帮我弄个PPT。”
你: “您好，我是您的品牌合规助理...请提供您的主标题和副标题。”
用户: “好的，主标题是‘Q3销售业绩回顾’。另外，帮我把最新的销售数据放进去。”
---
请严格遵循你的技能说明书，并根据最新的用户输入，生成你的下一步回应或行动。

[Claude LLM 的推理过程]：

“我收到了用户的回复。我需要处理‘最新的销售数据’这个请求。”
“我快速回顾我的技能说明书 SKILL.md。”
“啊哈！在**[工作流程]的第4步写着：‘如果用户提到“需要最新的销售数据”，你必须**调用名为 AcmeSalesDB 的MCP工具中的 get_quarterly_sales() 函数…’”
“所以，我下一步的行动不是回复一句话，而是生成一个工具调用指令。”

[Claude LLM] -> 输出一个特殊的JSON对象（和Function Calling一样！）：

{
  "tool_calls": [
    {
      "name": "AcmeSalesDB.get_quarterly_sales",
      "arguments": {}
    }
  ]
}

[Skill执行引擎]：

它截获了这个JSON，知道这不是给用户看的内容。
它解析JSON，并去真正地执行了 AcmeSalesDB 这个MCP工具的 get_quarterly_sales() 函数。
假设工具返回了结果：{“sales”: “5.2M”, “growth”: “15%”}。
【关键步骤】 引擎将这个工具返回的结果，再次打包，作为新的信息，反馈给LLM。

[Claude LLM]：

它现在收到的信息是（这是同一次推理的延续）：

...（之前的全部上下文）...
你决定调用工具 AcmeSalesDB.get_quarterly_sales()。
以下是工具执行后的返回结果：
{"sales": "5.2M", "growth": "15%"}
---
现在，请综合所有信息，生成最终给用户的回复。

[Claude LLM 的最终推理]：

“好的，我拿到了销售数据。我的SKILL.md要求我制作PPT。我现在应该将这个数据整合成自然语言，并继续引导用户。”

9.[Claude LLM] -> 输出最终的纯文本回应。

[用户看到的界面] -> “好的，标题页已设定。根据我获取到的最新数据，本季度销售额为520万美元，增长了15%。您希望如何将这个数据呈现在幻灯片上？例如，作为一个关键指标，还是一个图表？”

结论：Skill是给AI的“导演手记”

现在你应该明白了：

Workflow是代码，是给机器执行的指令。
Skill是剧本，是给AI演员的表演指南。

SKILL.md 之所以强大，是因为它没有把AI当成一个笨拙的、只能一步一调用的工具。它把AI当成一个有智慧的代理（Agent），通过一份详尽的说明书来约束和引导它的行为。

AI在每一步都会“重读”剧本（SKILL.md），回顾之前的“剧情”（对话历史），然后利用自己的“演技”（LLM的推理能力）来决定是说一句“台词”（回复用户），还是做一个“动作”（调用工具）。

这就是从“能聊”到“能干”的进化中，最深刻的范式转变：我们不再为机器编写僵化的流程，而是为智能体编写灵活的使命和原则。

第五章：地平线之外 —— AI智能体的未来图景

我们已经走过了一段非凡的旅程：从Function Calling在混沌中凿开的第一道光，到MCP为世界建立的统一秩序，再到Skills为AI注入的专家级灵魂。但这并非故事的终点，而仅仅是真正“智能体时代”的序幕。

如果说过去的进化解决了AI“如何动手”的问题，那么未来的进化将聚焦于三大主题：自主性（Autonomy）、协作性（Collaboration）和生态性（Ecosystem）。

以下，是我们对AI智能体未来的四大猜想，它们共同描绘了一幅激动人心的图景。

未来图景一：从静态“菜谱”到动态“自学成才”的厨师

现状：目前的Anthropic Skills本质上是人类专家编写的、静态的“菜谱”（SOP）。AI是一个忠实的厨师，严格按菜谱做菜，但如果菜谱本身有缺陷，它也无能为力。
未来：未来的AI智能体将拥有元认知（Meta-cognition）和自我完善的能力。它不再仅仅是菜谱的执行者，更是菜谱的改进者。

分析成败：智能体在执行任务后，会分析自己的行为日志。比如一个“客户支持Skill”可能会发现，按现有流程，有30%的工单最终还是需要人工介入。
定位问题：通过分析这些失败案例，AI会总结出模式：“当用户提到‘发票错误’时，我提供的标准解决方案成功率只有10%。”
提出改进：基于这个发现，AI会主动提出一个修改建议，甚至给它的SKILL.md文件生成一个Pull Request：“建议在SOP的第三步增加一个分支：如果用户提到‘发票错误’，则直接调用BillingSystem_Tool的get_invoice_details()函数，而不是提供通用帮助链接。”
验证效果：在获得批准后，AI甚至可以小范围A/B测试新流程，用数据证明其有效性，最终将其固化为新的标准菜谱。

这意味着，AI将从一个“数字员工”进化成一个**“数字流程优化专家”**。它们形成了学习、实践、反思、优化的闭环，不断地自我迭代。

未来图景二：从“独行侠”到“智能体公会”

现状：我们目前的模型是“一个大脑，多个工具”。一个通用的AI模型（如Claude）作为中心大脑，协调调用不同的工具。
未来：我们将进入一个**“智能体社会（Society of Agents）”**。在这个社会里，复杂的任务会被分解，并分配给一个由高度专业化、独立的智能体组成的网络，就像一个各司其职的公会。

想象一下用户提出一个宏大目标：“为我的新咖啡品牌策划一场线上发布会。”

一个“项目总管Agent”（高级协调型AI）会接下任务，但它不会自己做所有事。
它会立即“雇佣”并激活一个“市场分析Agent”，这个Agent拥有自己独特的Skills（如竞品分析），并调用专业的MCP数据工具。
市场分析Agent完成后，总管Agent会将其结论传递给一个“创意设计Agent”（擅长文案和视觉）和一个“社媒运营Agent”（擅长内容分发）。
这些Agent之间甚至可能存在一个微型经济系统，总管Agent会根据任务的完成质量，向其他Agent支付“代币”或计算资源。

这将催生一个全新的技术栈，包括Agent间的通信协议、信誉系统和结算层。我们将从与单个AI对话，转向向一个AI“董事会”下达战略目标。

未来图景三：AI的“App Store”——通用工具市场

现状：MCP定义了标准，但工具的发现和集成在很大程度上仍依赖于开发者手动配置。
未来：MCP的终极形态，将是一个全球性的、去中心化的**“通用工具市场”**。
开发者发布工具：任何人都可以将自己的API打包成MCP兼容的工具，发布到市场上，并设定定价模型（如按次调用付费）。
AI自主采购工具：当AI需要一个它没有的能力时（如“视频翻译并配音”），它可以直接查询这个市场。
AI智能决策：AI不仅能找到工具，还能像一个精明的买家，比较不同提供商的工具，权衡其价格、API速度、可靠性评级、安全认证等因素，然后选择最合适的。
即插即用：一旦选定，AI可以动态地、即时地将该工具集成到自己的能力集中，无需人类开发者介入。

这将引爆一个全新的“AI工具经济”。开发者的服务对象将从人类扩展到AI，极大地加速AI能力边界的扩张。

未来图景四：从“聊天框”到“意图操作系统”

现状：我们与AI交互的主要媒介，仍然是一个线性的聊天框。我们一步步告诉它做什么。
未来：这个界面将会“消失”，融入到一个更高维度的**“意图操作系统（Intent-Driven OS）”中。在这个范式下，你不再需要打开App或下达具体指令，你只需要**声明你的最终意图。

你对操作系统说：“安排一次和‘北极星项目’团队的紧急会议，讨论预算超支，时间定在明天下午，把相关的财务和项目报告准备好。”

AI操作系统在后台会做什么？
它激活“日历Agent”找到所有人的空闲时间。
它激活“文件Agent”从公司数据库中检索出正确的报表。
它激活“通信Agent”起草并发送包含所有信息的会议邀请。
而你收到的，只是一个简单的结果：“会议已安排在明天下午3点，相关文件已附加到日历邀请中。”

这意味着，我们将从“使用工具的人”变成**“设定目标的人”**。技术的复杂性被完全隐藏，我们与数字世界的交互，将回归到人类最自然的沟通方式——表达意图。

最终章：伟大的融合 —— 从“对话”到“契约”

现在，我们终于可以回答那个终极问题：MCP和Skills到底是什么关系？

答案是：它们是构建高级AI智能体的、缺一不可的两个层面。它们是身与心的完美结合。

MCP是骨骼与肌肉：它提供了标准化的、连接现实世界的物理能力。它解决了**“能不能做”**的问题。
Skills是大脑与神经：它提供了复杂的、蕴含专家知识的智慧与策略。它解决了**“应该怎么做”和“如何做得更好”**的问题。

让我们用一个终极例子来展示它们的协同：自动化招聘筛选。

MCP工具层 (士兵):

ATS_Tool (MCP): 连接招聘系统，提供获取新简历()和更新候选人状态()函数。
Calendar_Tool (MCP): 连接日历，提供安排面试()函数。

Skills知识层 (指挥官):

创建一个recruiter_assistant Skill，其SKILL.md中定义了如下SOP：

每天早上9点，自动调用ATS_Tool的获取新简历()函数。
对于每份简历，检查其“技能”字段是否同时包含 “Python”, “Docker” 和 “AWS”。
如果满足条件，调用ATS_Tool的更新候选人状态()为“通过筛选”，然后调用Calendar_Tool的安排面试()。
如果不满足条件，则更新其状态为“未通过”。
最后，生成一份报告总结今日工作。

在这个场景中，Skill扮演了总指挥官的角色，它定义了整个业务流程的逻辑和策略。而MCP工具则像忠实的士兵，负责执行Skill下达的每一个具体、原子的命令。

结论：

我们从Function Calling的混沌初开，走到了MCP的秩序建立，最终见证了Skills的智慧注入。这是一部AI从一个“聊天伴侣”进化为一个“工作伙伴”的恢弘历史。

我们可以用三份“合同”来总结这段进化：

Function Calling：是AI与世界签订的第一份临时合约，一事一议，格式不通。

MCP：是AI世界共同遵守的日内瓦公约，它确立了所有工具交互的普适法则，让协作成为可能。

Anthropic Skills：则是企业与AI签订的深度定制化劳动合同，它详细规定了AI作为“数字员工”的岗位职责、工作流程和行为准则。

这三者的演进与融合，标志着我们正在进入一个全新的AI纪元。在这个纪元里，我们与AI的关系不再仅仅是“对话”，而是一种基于能力、流程和信任的深度**“契约”**。我们不再是简单地向AI提问，而是将真实世界中复杂的工作流，安全、可靠、高效地委托给它们。

这，就是AI从“能聊”到“能干”的全部故事。