第1篇：认知重塑——Agent与SKILL的本质解构

富奥A 2026-03-03 阅读: 3

本文深入解析了Agent与SKILL的本质区别与协同关系，指出SKILL是Agent的能力原子单元，并详细阐述了SKILL的三层技术模型和从基础函数调用到自主决策技能的跃迁路径。文章旨在帮助读者建立对Agentic AI的核心认知，为后续的架构设计打下基础。

LLM Function Calling Agent MCP 智能体
要点:
  • Agent与SKILL的本质区别与协同
  • SKILL的三层技术模型架构
  • 从Function Calling到Agentic SKILL的跃迁
  • 构建认知锚点的三个第一性原理

AI Agent 从0到精通（一）：什么是AI Agent？一文带你搞懂核心概念

新民晚报 2026-03-03 阅读: 6

本文是AI Agent系列教程的第一篇，系统介绍了AI Agent的核心概念、与传统LLM的区别、四大核心组件（记忆、工具、规划、行动）、工作原理、主流框架对比以及典型应用场景。文章旨在为零基础开发者提供全面的入门指导。

AI Agent LLM LangChain ReAct框架 RAG
要点:
  • AI Agent能自主感知、决策与执行
  • 与传统LLM相比，AI Agent具备主动规划能力
  • 核心组件包括记忆、工具、规划与行动
  • 主流框架有LangChain、AutoGen等
  • 应用场景涵盖个人助手、数据分析等

AI 概念：LLM、Agent、Skills、MCP分别是什么

环球网 2026-03-03 阅读: 1

文章通过职场新人入职的比喻，系统解释了AI领域的四个核心概念：LLM是大脑，Agent是执行者，Skills是具体工具，MCP是连接标准。这四者构成了AI从思考到行动的完整能力链条。

LLM 大语言模型 Agent Skills MCP
要点:
  • LLM是核心大脑但缺乏行动力
  • Agent具备自主规划和执行能力
  • Skills是Agent执行任务的具体工具
  • MCP是连接数据和工具的通用协议
  • 四者构成从思考到行动的进化链