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一文看懂 Agent Skills 的架构原理与落地指南
很多后端兄弟最近可能都在头疼一件事：老板看了个大模型的 Demo 激动万分，转头就让你把 AI 接入现有的业务系统。结果你发现，这玩意儿写诗作画贼溜，一让它查个订单、退个款、发个邮件就抓瞎。大模型脑子再好使，没有执行力，在业务线眼里就是一个只会吹牛的“赛博废柴”。怎么治这个病？
MCP 会被 Skills 取代吗？多数人把这三层关系搞反了
上周有读者问我一句话：Skills 出来了，MCP 是不是快被淘汰了？我盯着这句话看了很久。它错得很典型——不是理解错了某个细节，是整个方向反了。
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
AI工程进化论：从Prompt到Loop，如何让Agent自主跑完全程
AI Agent 在解决实际问题时常常陷入「问答循环」的困境——工程师花费大量时间反复调试，效率甚至低于手动操作。
全球Agent都在卷的「Loop工程」：AI自己干活、监工和返工
昨天小雷刷到吴恩达在 X 上的一篇推文，讲的是 Agent 的 Loop工程。事实上，就在这之前不久，Google 工程负责人 Addy Osmani 系统性整理 Loop 这个概念，提出了 Loop 工程。
做了一个月 Skills，我才理解 Agent 可靠性的本质
把模型当做一个不稳定的组件，围绕它，对它做工程。提示词工程、上下文工程、Harness Engineering、Loop Engineering。每一个新概念的提出，都像金字塔一样，是对 agent 更深一层的提炼和理解。
用了两年AI，我发现没真搞懂Agent、Skills、MCP（看完你也能懂）
我自己做一人公司，接触 AI 已经两年多了。平时写东西、查资料、做项目，基本每天都会用AI。LLM、Prompt、Agent、Skills、MCP...... 这些词，我天天看，自己也一直在说。所以我一直觉得：这些概念，我应该算懂了。