AI核心概念全解析：Prompt、MCP、Agent等关键术语你都懂吗？

一、引言：为什么要搞懂AI核心概念？

当下 AI 技术飞速普及，从日常的 ChatGPT 对话到工业级的智能决策系统，越来越多的场景离不开 AI 赋能。

但很多人在使用 AI 工具或接触相关技术时，总会被 Prompt、Agent、MCP 、Skills 这些术语搞得眼花缭乱——明明每个字都认识，组合在一起却不知道具体含义。

其实，这些核心概念是理解 AI 工作原理的基石。

无论是技术开发者、产品经理，还是普通的 AI 爱好者，搞懂这些术语不仅能提升与 AI 的交互效率（比如写出更优质的 Prompt），还能快速跟上 AI 技术迭代的节奏。

本文就用通俗的语言案例，把这些高频 AI 概念讲透，让你不再被术语“劝退”。

二、Prompt

AI 交互的“入门钥匙”，

（一）简介

Prompt 直译是“提示”，在 AI 领域特指用户向 AI 模型输入的指令、问题或上下文信息，是 AI 理解用户需求并生成反馈的核心依据。

简单来说，Prompt 就是你“指挥”AI 做事的“话术”。说白了就是你给 AI 的指令或问题，AI 根据这个来生成回答。

比如你向 ChatGPT 提问“如何用 Python 语言实现一个简单的接口请求？”，这句话本身就是一个 Prompt；再比如你给 AI 一张图片并标注“帮我优化这张图的亮度，使其更清晰”，图片+文字组合也属于 Prompt。

刚开始用的时候可能随便问问，但慢慢你会发现，同样的问题，换个问法效果差很多。比如直接问"写个代码"，和详细说明"用 Python 写一个读取 CSV 文件并统计每列数据的脚本，要有错误处理"，得到的结果完全是两码事。

Prompt 听起来很高大上，其实就是琢磨怎么把需求说清楚。角色设定、分步骤说明、给例子这些技巧挺管用的，不过说到底还是得多试试，看看哪种表达 AI 理解得最好。

（二）核心作用

Prompt 是用户与 AI 模型之间的“桥梁”，其核心作用有两个：

一是传递需求，让 AI 明确知道用户要做什么（比如生成文案、解决技术问题、处理数据等）；

二是限定范围，通过补充上下文（比如场景、格式、约束条件），让 AI 生成的结果更贴合预期。

举个例子，同样是让 AI 写文案，模糊的 Prompt 可能是“写一篇产品推广文案”；

而优质的 Prompt 会补充“为一款面向程序员的 AI 开发工具产品写推广文案，突出性能快、调试便捷两个亮点，语言简洁有力”——后者生成的结果会精准得多。

（三）常见问题

Q1: 为什么同样的问题每次回答都不一样？ A: AI 生成是有随机性的，而且它对上下文很敏感。

前面聊了什么、你问的时候用词稍微变化，都可能影响结果。

想要稳定输出的话，可以把温度参数调低（如果平台支持的话），或者把 prompt 写得更具体。

Q2: 怎么让 AI 按我想要的格式输出？ A: 直接在 prompt 里说明格式要求，最好给个例子。

比如"请用 JSON 格式返回，包含 name、age、email 三个字段"，或者"用 Markdown 表格展示结果"。必要时可以明确说"不要有额外解释，只给结果"。

Q3: AI 给的答案不对怎么办？ A: 首先别完全信它。

关键信息最好自己验证一下。

如果发现错了，可以直接指出来让它改，或者换个角度重新问。

有时候问题出在它理解偏了，补充更多背景信息试试。

三、MCP

（一）简介

MCP 全称 Model Context Protocol，是 Anthropic 搞的一套协议标准。

注意：是协议，不是应用，不是接口。

简单说就是让 AI 能连接各种外部工具和数据源的一个统一接口协议。

以前的 AI 只能用在对话，能告诉你怎么做，可以帮你输出解决方案，但是 AI 不能帮你做，比如我想要查询数据库的数据，AI 可以帮你写一堆集成代码，但是最终还是需要你自己去做。

MCP 协议出现后，只要你的应用暴露一个符合 MCP 协议的接口，AI 就能直接调用了，可以直接帮你做，省了不少重复的工作。

即便没有 MCP 协议，很多 AI 都会出现自己的模型接口协议，可以类比充电接口 USB，在 USB 接口协议没出来之前，很多手机厂商都有一套自己的充电接口规则，这就导致充电线不能共用，直到 USB 协议、Type C 协议的出现，真正可以做到一条充电线可以用在多部手机上，MCP 协议也是如此，统一的协议可以 AI 可以调用不同的应用（只要这些应用的接口都遵循 MCP 协议即可）

它的架构挺清晰的：有 MCP Host（比如 Claude Desktop）、MCP Client、MCP Server。Server 负责具体的功能实现，比如文件系统访问、数据库查询；Client 负责跟 AI 通信；Host 把这些都串起来。

（二）运用场景

本地文件操作： 配个 filesystem 的 MCP Server，AI 就能直接读写你电脑上的文件了。整理日志、批量重命名文件这种事儿可以直接对话完成。

数据库查询： 接上数据库的 MCP Server，可以让 AI 帮你写 SQL、查数据、甚至分析结果。

不用再复制粘贴来回倒腾。

API 集成： 把常用的 API 包装成 MCP Server，比如天气查询、股票信息、内部系统的接口等等。之后直接跟 AI 说"帮我查下明天杭州的天气"就行。

开发环境增强： 有些 IDE 插件支持 MCP 后，AI 能更好地理解项目结构，提供更精准的代码建议。调试的时候也能直接让它分析日志文件。

（三）常见问题

Q: MCP 和普通的 API 调用有啥区别？ A: 最大的区别是标准化和主动性。

普通 API 你得写代码去调，MCP 是 AI 自己判断需要什么工具然后调用。

而且 MCP 定义了统一的协议，换个 AI 工具理论上也能复用同一套 Server。

Q: 配置 MCP Server 麻烦吗？ A: 看情况。用现成的 Server 就改个配置文件，指定下路径和参数，几分钟搞定。

自己开发的话要遵循 MCP 协议规范，不过官方有 SDK，照着示例改改也不算太复杂。

Q: 安全性怎么保证？ A: 这个确实要注意。

给 AI 文件系统权限或数据库访问权限前，最好设置好权限范围。

比如只允许访问特定目录，数据库用只读账号。别啥都给最高权限，不然 AI 理解错了指令可能造成误操作。

Agent

（一）简介

即便有了 MCP 协议，但是这远远不够，因为在MCP协议出来之前，很多人就想尝试用 AI实现自动化流程，这就孵化出来了 AI Agent，也叫做智能助手。

Agent 可以理解为一个能自主行动的 AI，不光是回答问题，还能主动完成一系列任务。

跟普通对话式 AI 的区别在于，Agent 会自己规划步骤。

你给它一个目标，它会拆解成多个子任务，调用需要的工具，根据执行结果决定下一步干什么，直到完成目标或者遇到解决不了的问题。

实现上通常是个循环：思考 → 行动 → 观察结果 → 再思考。

比如你让它"帮我整理最近一周的会议纪要"，它可能会先搜索文件、读取内容、提取关键信息、生成总结文档，这整个过程自己跑完。

不过现阶段 Agent 也不是万能的，复杂任务容易跑偏或陷入循环。所以实际用的时候任务范围别定太大，或者设置好步数上限。

（二）运用场景

自动化工作流： 比如每天早上自动收集各个渠道的数据更新、生成日报发邮件。或者监控某个指标，异常时自动分析原因并通知相关人。

代码开发辅助： 给个功能需求，Agent 可以自己查文档、写代码、跑测试、看报错再改。当然结果不一定完美，但能节省不少来回沟通的时间。

信息研究： 让它调研某个主题，它会自己搜索资料、对比不同来源、整理成结构化的报告。比研究生还勤快，就是判断力还得人把关。

客服系统： 部分客服场景可以用 Agent 处理，它能查订单、查库存、甚至帮用户提交简单的工单。碰到搞不定的再转人工。

（三）常见问题

Q: Agent 会不会失控？ A: 理论上可能，实际上现在的 Agent 系统都有限制机制。比如最大步数限制、需要人工确认的操作、权限范围控制等等。关键是别给太模糊的目标，说清楚边界条件。而且重要操作最好设置成需要确认，而不是全自动。

Q: 为什么 Agent 有时候会重复做同样的事？ A: 这是当前 Agent 的常见问题，陷入循环了。通常是因为它对某个步骤的结果判断不准，或者目标描述不够清晰。遇到这种情况可以手动打断，调整一下任务描述或者拆分得更细一点。

Q: Agent 和普通的脚本自动化有什么区别？ A: 脚本是固定流程，Agent 是动态决策。脚本适合处理确定性的重复任务，Agent 适合需要根据情况灵活调整的任务。比如处理不同格式的文档，脚本可能需要写很多 if-else，Agent 能自己判断该怎么处理。当然，简单任务用脚本更可靠也更快。

Skills

（一）简介

Skills 是给 AI 添加的专项能力模块，有点像给它装各种"技能包"。每个 Skill 通常针对特定领域或任务类型做了优化。

跟 MCP 的区别是，MCP 更偏向工具调用的标准协议，而 Skills 是封装好的能力集合，可能包含了特定的 prompt 模板、处理逻辑、甚至预训练的小模型。

有些平台（比如某些 AI 助手应用）提供 Skills 商店，你可以根据需要激活不同的技能。比如"代码审查"技能、“学术写作"技能、“数据分析"技能等等。

自己也能定制 Skills，本质上就是把常用的工作流程、特定领域的知识、固定的处理模式打包起来，让 AI 在这个领域表现得更专业。

现在 AI 圈爆火的Skills，核心是给大模型 / AI Agent 封装的可复用、可组合、按需加载的标准化能力包，由 Anthropic 于 2025 年 10 月在 Claude 系统中正式推出，本质是解决提示词难以版本控制、知识无法沉淀、复杂流程不能稳定复现的痛点。

通俗理解：

• 不是一次性提示词（Prompt 是 “即兴指令”），而是 AI 的 “标准作业程序 (SOP)/ 工作手册”
• 不是插件（插件是工具接入），而是 AI 的 “领域专业知识封装”
• 是将高频、要求一致性的工作沉淀为可复用模块，实现 “一次封装，无限复用”

标准文件结构（基于文件系统，可版本控制）：

.claude/skills/
    └── your-skill-name/
        ├── SKILL.md （元数据：技能描述、输入输出、触发条件）
        ├── instructions.md （核心指令：工作流程、规则、示例）
        ├── resources/ （资源文件：参考文档、模板、数据）
        └── scripts/ （可选：可执行代码脚本，如Python）

与传统 Prompt 的关键区别:

Skills 更像是 AI 小应用，比如你想做一件事，比如 word 转 pdf， 如果有人一定写好了对应的 Skills 包，你只需要调用现成的 Skills 就可以实现功能。

（二）运用场景

专业领域应用： 医疗、法律、金融这些领域的专业 Skills 能让 AI 输出更符合行业规范。比如法律文书起草的 Skill 会遵循特定格式和用语习惯。

编程语言专精： 不同语言有不同的最佳实践。激活 Python Skill 和 Go Skill 时，AI 给出的代码风格和常用库会不一样。

内容创作风格： 技术博客、营销文案、学术论文的写作风格差别挺大的。对应的 Skill 能让输出更贴近目标风格。

企业内部知识： 公司可以把内部的文档规范、技术栈、业务流程做成自定义 Skills。新员工问问题的时候，AI 能给出符合公司实际情况的答案，而不是通用的回复。

（三）常见问题

Q: Skill 和 Prompt 模板有什么区别？ A: Prompt 模板只是文本指令，Skill 可以包含更多东西：特定的处理逻辑、工具调用流程、甚至额外的训练数据。不过实际使用体验上，简单场景两者差别不大。复杂场景 Skill 的优势才明显。

Q: 能同时使用多个 Skills 吗？ A: 大部分平台支持，但太多了可能互相干扰。比如同时激活"正式商务写作"和"轻松幽默风格”，AI 就不知道该听谁的了。一般按需激活相关的就行，不用贪多。

Q: 自己做 Skill 难不难？ A: 入门不难，做精细需要时间打磨。最简单的就是总结一套 prompt 规则，稍微复杂点可以加入示例数据、处理步骤等。关键是要在实际使用中不断调整优化，第一版肯定不会完美。可以先从自己重复性最高的工作开始做起。

总结

最后用几句大白话来总结一下我对这些概念的理解：

Prompt 就是跟 AI 说话的艺术，说得越清楚，AI 干得越好。从随便问问到精准表达，这个过程就是学会跟 AI 协作的过程。

MCP 是让 AI 从"只会说"变成"能动手"的关键协议。有了它，AI 不再只是个聊天机器人，而是能真正帮你干活的助手。

Agent 是 AI 的"自主模式”，给个目标它自己想办法完成。虽然现在还不够完美，但已经能处理不少重复性工作了。

Skills 是给 AI 装的"专业技能包"，让它在特定领域表现得更像专家。相比临时的指令，Skills 更像是沉淀下来的工作经验。

这四个概念其实是递进关系：

• Prompt 是基础交互方式
• MCP 提供了工具调用能力
• Agent 实现了自主决策流程
• Skills 封装了专业知识和经验

掌握了这些概念，你就能更好地理解当前 AI 工具的能力边界，也能更有效地利用它们提升工作效率。

当然，技术在快速发展，这些概念的具体实现和应用场景还在不断演进。但核心思路是不变的：让 AI 更好地理解我们的需求，更准确地完成我们的任务。

最后的建议：别被这些术语吓到，多动手试试。

从写好一个 Prompt 开始，慢慢尝试 MCP 工具集成、Agent 自动化流程，再到定制专属的 Skills。

实践出真知，用多了自然就懂了。

毕竟，工具再先进，最终还是要为人服务的。如果大家还有其他不清楚的地方，或者有不同的见解，欢迎在评论区交流～～～