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别光看 Skills!揭秘 AI Agent 冰山下真正推手 Skills 的兴起确实让 AI Agent 变得超好用,但它真的只是全部吗? 如果在 2026 年我们把 Agent 看作一座冰山,Skills 只是露在水面的一角。今天读了一些开源项目代码,带大家来一场 Agent 内部数据的“奇幻漂流”,看看水面之下是谁在默默干活!👇 🛑 第一站:看不见的管家 (Session Manager)这才是大后方!它不仅负责通过 SSE 给你推流,更重要的是: 记忆压缩:上下文快爆了?它自动帮你压! 时光机:代码改崩了?Snapshot 快照帮你一键撤销! 🧠 第二站:大脑与指令 (Prompt Layer)Skills 真正生效的地方!它把你的指令注入系统,加上文件上下文,决定了 Agent 到底“懂不懂你”。 🛠 第三站:手脚与外援 (Tools & LSP)这是本期的重点知识!🚨 MCP:帮你提交 GitHub PR 的外援。 LSP (上帝视角):这是 Agent 不胡说八道的关键!LLM 只懂概率,是 LSP 告诉它:“嘿,User类里没有 save 方法,只有 update!” 它把模糊的概率变成了确定的事实。 🛡 第四站:安全守门员 (Sandbox)怕 AI 发疯删库? Claude Code CLI:本地权限守门 + 隔离环境。 Google Antigravity:直接扔进云端容器。殊途同归,炸也只炸沙盒,不炸你的电脑! 💡 总结从输入指令到代码落地,懂 Skills 只是入门,看懂这套冰山架构,才算真正理解了 AI 的未来。 #AI #人工智能 #Agent #程序员 #编程 #架构师 #干货 #LSP #opencode
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Agent skills它会取代MCP替代Coze n8n? agent skills到底解决的是什么问题? 今天从原理出发,看清它真正的能力边界? skill的本质并非一个程序,而是一份“AI 说明书”。它是一个结构化的提示词包,核心是一个 Markdown 文件,详细记录了如何思考和行动的“菜谱”。强大之处在于其“渐进式披露”机制。当你有100个Skill时,AI不会一次性读取所有内容,它只会先快速扫描每个Skill的简短描述。这是和其他工具最明显的区别之处! 从一键生成报告到全自动设计,免费的 Skill 似乎无所不能。人们开始疑惑:它是否会取代 MCP,甚至让 Coze 或 n8n 这样的自动化工具成为历史? 一旦用户的请求与某个Skill的描述匹配,AI才会去读取那份详细的“说明书”,并根据其中的逻辑,像程序员一样现场编写并运行代码来完成任务。 这就像是给AI一个即时任务。当需要做PPT时,Skill会指导AI调用合适的代码库,根据你的要求动态生成幻灯片。这种灵活性赋予了它无限的扩展可能。 Skill会取代MCP吗?这是个误解。MCP像是AI的“手”,让它能接触到外部工具和数据。而Skill是AI的“大脑”,指导它如何使用这些工具。它们是共生而非替代关系。 那么Coze或n8n呢?传统的自动化工具是“硬连接”,流程固定,结果可预测。而Skill是“软推理”,在对话中动态生成工作流,更灵活但也可能出错。短期内,两者各有优势。未来嘛我更看好随着基模能力增强的skill了~~~#skills #n8n #coze #AI #agent
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