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。
通俗讲清 Agent 和普通聊天 AI，差别一眼看懂
刷短视频、逛 AI 社区，经常看到 Agent 这个词，但是大部分人分不清，它和我们平时点开就聊的普通 AI 到底差在哪里。不少人误以为 Agent 就是更强一点的大模型，其实并不是。今天用大白话把二者讲明白，看完之后，以后再选工具就不会乱踩坑。Agent 的本意就是代理人。
Token、幻觉、Agent……这 8 个 AI 概念，其实是一条线
打开任何一个 AI 教程，你都会被名词砸晕：Token、上下文、幻觉、提示词、推理、智能体、Function Calling、MCP……很多人的学法是把这些词当并列的名词去背，背了忘、忘了背，最后还是不会用。
给 AI Agent 的工具，选 MCP 还是命令行？
WebShop 是一个模拟网店，给智能体一句购物要求，它要自己搜索、点进商品、选好颜色尺码、下单，最后按买得对不对打分。
API、MCP、iPaaS，企业 Agent 怎么选？
企业开始做 Agent 之后，经常会遇到几个词：API、Function Calling、MCP、iPaaS。它们都和“调用系统”有关，放在一起讨论时，很容易把边界混在一起。
AI Agent如何通过MCP连接到华为云RDS Supabase应用平台
认证、存储、实时推送、数据库操作，AI Agent想管后端，传统方式要开发接口、写SQL、用数据库客户端；今天一句话就能直驱数据库，前提是先接上MCP。小张是AI创业公司的全栈工程师。上周老板甩来一句"让AI Agent直接管数据库，别再让人写接口了"。
Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
作者 ｜ 籍云 AI 生码率飙升，端到端交付却没有变快；通用 Agent 提效办公生产力，整体业务效能却未同步提升。当企业把 AI 工具推向业务流程，“局部更快、整体不快”的现象值得审视。
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。
Agent 与聊天型 AI 到底差在哪
为什么别人的 AI 能趁你睡觉干完一天活，你的 AI 只会陪你聊天。屏幕上是一段 AI 给你写的代码，你把它复制下来，新建一个文件，粘贴进去，保存，运行。
当老AI人遇到 Agent、Skills、MCP该如何面对
最近圈里天天刷 Agent、Skills、MCP。名词换得比季节快，我还在自己的工程路径上凿井：数据自己标，模型自己训，脚本自己焊。我从 RNN 一路走到 LLM，重新训练过LLM ，改造过 YOLO 。这不，用本地 OCR 加 Qwen 加 Python，游戏都能自动打。