今天我们聊聊AI圈两大热词MCP和Skills有何不同? Skills与MCP:AI能力调用的两大技术路径解析 #Skills #MCP #AI #Claude AI圈围绕Skills和MCP两大技术概念展开热烈讨论。虽然两者都旨在提升AI模型的能力调用效率,但在设计哲学和实现机制上存在显著差异。 核心区别:自主决策vs规范执行 Skills采用“充分信任模型”的理念,将决策权完全交给AI。它由带元数据的Markdown文档和可选辅助脚本组成,采用“渐进式披露”的加载方式:未激活时仅加载技能元数据,激活后才完整加载详细说明。这种设计让AI模型自主判断何时需要何种技能。 相比之下,MCP(模型上下文协议)强调规范化管理,通过结构化能力描述约束模型行为。其组成复杂,包含宿主、客户端、服务器等多种定义标准。MCP在启动后即完整加载所有上下文,严格规定模型的输入输出格式。 技术特点对比 Skills环境依赖简单,仅需文件系统访问和代码执行环境,但对权限要求较高。MCP权限要求相对宽松,但环境配置更为繁琐,需要完整的依赖安装和配置流程。 产生背景与演进趋势 Skills概念的兴起源于2025年AI模型能力的大幅提升,以及解决“上下文爆炸”问题的需求。其极简的标准化协议有效解决了跨平台割裂问题。 未来,Skills与MCP将走向融合。Skills作为“认知与决策层”,负责任务拆解和调度;MCP作为“执行与连接层”,提供标准化能力接口。这种结合将形成可扩展、可迁移的智能体能力体系。 两种技术路径各有优势,共同推动着AI应用向更高效、更可控的方向发展。
00:00 / 10:01
连播
清屏
智能
倍速
点赞5
00:00 / 01:17
连播
清屏
智能
倍速
点赞37
00:00 / 01:41
连播
清屏
智能
倍速
点赞207
00:00 / 01:06
连播
清屏
智能
倍速
点赞494
00:00 / 00:38
连播
清屏
智能
倍速
点赞3055
00:00 / 36:54
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
00:00 / 22:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
00:00 / 03:16
连播
清屏
智能
倍速
点赞64
00:00 / 10:03
连播
清屏
智能
倍速
点赞2
00:00 / 19:21
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 02:29
连播
清屏
智能
倍速
点赞489
00:00 / 24:05
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 16:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞5
00:00 / 01:11
连播
清屏
智能
倍速
点赞4