Prompt、MCP与Agent Skill有何区别？

可以把这三者理解为人工智能系统中不同层级的协作机制：Prompt 是人类向模型发出的自然语言指令，MCP（Model Context Protocol）是统一规范模型与外部环境交互的通信协议，而 Agent Skill 则代表一种结构化、可复用、具备流程控制能力的智能任务单元。
首先，Prompt 就是我们日常最常使用的表达方式——一段简洁明了的中文指令。它短小精悍、即用即弃、彼此独立、不留痕迹，具有短、临、散、忘四大特征。它适用于临时性、一次性、低复杂度的任务场景，比如让模型润色一句话、翻译一段文字或生成一个标题。它的本质是现场交代，不追求标准化，也不强调重复使用，重在即时响应与灵活表达。
其次，MCP 是由 Anthropic 提出的一项开放技术协议，核心目标在于统一模型与各类工具、数据源及服务之间的连接方式。可以把它类比为电子设备中的 USB-C 接口标准：只要遵循该协议，不同厂商开发的插件、API 或数据库就能与大模型顺畅对接。MCP 关注的是能否连上，而非连上之后做什么。它不规定具体业务逻辑，不介入任务执行细节，也不定义知识内容，只负责打通底层通路，确保模型手脚能伸出去。
Agent Skill 是近年来快速兴起的一种更高阶的能力封装形式。它并非简单升级版的 Prompt，而是一套融合领域知识、工具调用规则与执行步骤的微型工作流。一个 Skill 通常包含明确的输入输出定义、分阶段的操作序列、条件判断逻辑以及异常处理机制。它把说什么用什么怎么干三个维度有机整合，形成可注册、可调度、可编排的标准化能力模块。因此，Skill 解决的不是能不能连，也不是随口说一句，而是如何稳定、可靠、一致地完成一类专业任务。
若将三者置于同一能力光谱中，它们构成自下而上的三层支撑：Prompt 是最表层的人机对话接口；MCP 是中间层的连接基础设施；Agent Skill 则是顶层的任务执行引擎。三者相辅相成，缺一不可。实际应用中，一次完整的智能服务往往需要 Prompt 发起请求，通过 MCP 接入所需工具，再由对应 Skill 驱动全流程闭环执行。若仍难以区分，不妨自问：这句话是否必须每次重写？是否涉及多个系统协同？是否需长期复用于相似任务？答案将自然指向三者中某一层级。