如何理解AI prompt常见概念：skill、agent、MCP

本文作者：宝玉@dotey、香蕉Banana@treydtw。发文时间：2025年12月24日

skill、subagent这些概念最后都是用prompt来组织，就像工具的说明书

而大模型有一个所拥有的工具的清单，自己可以根据场景来决定什么时候触发skill、agent、MCP的prompt

除此之外，还有上下文管理，MCP太臃肿，一次性把工具的详细说明都加载到上下文，而skill则是渐进式加载，先加载歌工具名字和简介，需要时才加载完整的说明。

SubAgent解决的是上下文污染和过载的问题，把子任务委托出去，子任务的中间结果不会污染、占用主agent的上下文。比如chrome dev tool mcp很强大，但是太占用上下文，把它封装成subagent，就只需要给它任务去查日志、截图、分析，最终返回主agent的只有分析的结果

我让Gemini给我了一个对Skills 相关概念的比喻，我觉得比较形象。分享一下：

故事背景：你要装修一栋大房子
你（User） 是房子的主人。 Claude 是你雇来的 包工头（总指挥）。

1. Claude (Main Agent) —— 全能包工头
角色： 整个装修项目的总负责人。
特点： 他很聪明，什么都懂一点，但他只有一个脑子，两只手。
局限： 如果让他既要贴瓷砖、又要刷漆、又要算账，他会累死，而且容易搞乱（比如手里拿着油漆桶去算账）。

2. Workflow (工作流) —— 贴在墙上的“施工进度表”
定义： 死板的步骤列表。
场景： 墙上贴着一张纸：第一步：砸墙 -> 第二步：清运垃圾 -> 第三步：砌墙。
特点： 包工头必须严格照着做。如果没有砸墙就不能砌墙。这是流程控制。

3. MCP (Model Context Protocol) —— 通用的工具接口/插座
定义： 链接工具的标准。
场景： 装修现场有一个万能电源箱。不管你是电钻、切割机还是抽水机，只要插头对得上（符合 MCP 标准），插上就能用。
作用： 包工头不需要自己手搓电钻，直接插上买来的标准电钻就能干活。

现在，包工头 Claude 遇到了一个难题：家里要铺设一套非常复杂的智能家居电路。
他有两种解决办法，分别对应 Skill 和 Subagent：

方案 A：使用 Skill (技能) —— “现学现用”
比喻： 包工头自己读了一本《高级电工指南》。动作： 包工头（Claude）对你说：“等我一下，我加载一个 ‘电工 Skill’。”
于是，包工头脑子里突然多了很多电工知识。他放下手里的砖头，拿起电笔，亲自去接线。
本质： 内化 (Internalization)。能力被“注入”到了主模型（Claude）的脑子里。
缺点： 此时包工头的脑子（Context Window）里塞满了电路图，他可能就把刚才“买水泥”的事给忘了。而且如果电路太难，包工头可能会晕。

方案 B：使用 Subagent (子智能体) —— “任务外包”
比喻： 包工头打电话叫来了一个“专业电工”。动作： 包工头（Claude）说：“这个太专业了，我召唤一个 ‘电工 Subagent’ 来处理。”
来了一个独立的小人（Subagent）。这个小人只懂电路，不懂刷漆。
包工头对小人说：“去把电路铺好，搞定后告诉我结果。”然后包工头就去喝茶或者干别的了。
本质： 委派 (Delegation)。任务被移交给了另一个独立的模型/上下文。
优点： 这里的脏活累活不占用包工头的脑容量。包工头只看结果。