Agent、MCP、Skill、CLI、Model：老系统接入 AI 的架构与改造路径
随着 AI Agent 进入企业业务系统，越来越多的团队开始面临一个实际问题：如何让 AI 操作企业现有的业务系统，而不必重新开发一套系统？
Agent面试 · Agent Skills · 213 | Skill 与 MCP 的区别，多数人只答对一半
面试里把 Skill 说成“给 Agent 加能力”、把 MCP 说成“调用外部工具”，并不算错，但回答停在这里会遗漏关键问题：谁规定任务步骤，谁守住权限边界？一句话答案：Skill 封装工作流知识，MCP 标准化受控能力的接入；Skill 可以选择能力，但不能授予能力。
一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP。
我想用一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP这4个概念的区别、配合方式与选择条件。我想沿着同一个睡前故事任务，看清这四个概念的区别与配合方式。
Agent面试：讲讲Agent Skill、Prompt、MCP Tool、Plugin
面试官问：“你们为什么要用 Agent Skill？不就是一段 Prompt、一个 MCP Tool 或一个 Plugin 吗？”如果回答“Skill 就是给 Agent 的说明书”，只说对了一半。
Agent、Skills、MCP到底啥关系？我拿自己的项目讲一遍
这三个词最近出现频率高得吓人。平台上讲它们的文章不少，但我翻了一圈，大部分读完你还是不知道这三个东西各自是干嘛的，更不知道跟你有什么关系。我是个正在给小程序接大模型API的开发者，这三个东西在我自己的项目里都有实物。这篇不用抽象定义，就讲它们在我电脑里长什么样。
Index AI能接入其他平台吗？先分清Agent、MCP和Skill各自解决什么
Index AI是面向企业与平台型客户的AI原生品牌增长与GEO平台。不少SaaS平台和企业服务商已经有自己的AI助手，如果为了做一次GEO检测还要跳到另一个系统，原有工作链路就会被打断。于是一个很自然的问题出现了：能不能把Index AI的能力接进现有产品？
以电商客服为例，看 AgentKit 技能评测如何让 Skill 敢上生产！
Skill 写好、跑通之后，如果回答不好下面三个问题，也很难大规模应用到生产环境当中： 它到底好不好用？Agent 表面上完成了任务，但得出的结论可能会违反业务规则；出现这类问题，系统不会报错，在抽查时也很难发现。问题出在哪，该怎么改？ 知道分数低，想查问题出在哪儿？
别把所有规则塞进提示词：AGENTS.md、Skills、MCP 应该这样分工
当 AI coding agent 总是忘记项目规范，很多人的第一反应是继续往提示词里加规则。但更稳妥的办法，是把“项目长期约束”“可复用工作流程”“外部工具连接”拆开管理。OpenAI 当前文档把这几层明确区分：AGENTS.
大白话看懂 Agent！Tool/MCP/CLI/Skill 到底是啥，看完瞬间明白
很多人以为 AI 大模型无所不能，想查数据、改文件，模型直接动手。 其实不是！大模型只会思考、做选择，真正查数据库、算数字、读取文件，全是外部程序帮它执行。最近大火的 Agent（AI 智能体），Tool、MCP、CLI、Skill 一堆新词越看越懵。