
你怎么看当前 Agent 工具生态(MCP、Skills、CLI)的现状与问题?
考察对工具生态的宏观判断。核心:MCP 已成事实标准但 Server 质量参差、安全治理滞后;Skills 与 CLI 热潮本质是「给 Agent 用的接口」复兴;生态处在早期,选型要克制。
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考察对工具生态的宏观判断。核心:MCP 已成事实标准但 Server 质量参差、安全治理滞后;Skills 与 CLI 热潮本质是「给 Agent 用的接口」复兴;生态处在早期,选型要克制。

考察四者的整体选型框架。核心:FC 是模型语法层、MCP 是工具接入层、Skill 是知识流程层、A2A 是 Agent 协作层,四层各管一段;按工具数量、复用范围、协作边界逐层决定要不要引入。

考察工具调用的容错设计。核心:错误分层(参数错/执行错/系统错)分别处置,错误以可读文本回传模型让其自我纠正,配合超时、有限重试、幂等与降级兜底。

考察工具描述的写作方法论。核心:description 是模型选择工具的唯一依据,要写清干什么、何时用、何时不用、参数约束与示例,短而信息密,并靠线上命中率数据持续迭代。

考察 MCP Server 的实战开发能力。核心:用官方 SDK 声明 Tools/Resources,stdio 本地起步、Streamable HTTP 远程发布,用 MCP Inspector 调试,重点在 schema 设计、错误处理与鉴权。

考察工具调用的安全体系。核心:工具分级 + 最小权限 + 写操作人工确认 + 参数服务端校验 + 注入防御(指令数据分离、输出过滤)+ 全链路审计,纵深防御而非单点拦截。

考察 Skill 与 Tool 的分工。核心:Tool 提供「能做什么」的能力,Skill 提供「该怎么做」的知识与流程,Skill 可以编排多个 MCP Server 上的工具完成任务,两者是互补而非替代。

考察 Agent Skill 的概念与机制。核心:Skill 是打包的领域知识与操作规程(SKILL.md + 资源文件),靠 name/description 渐进式加载,按需展开,把上下文成本从「全量常驻」降到「用时才付」。

考察两个协议的分工边界。核心:MCP 是 Agent 对工具的垂直调用协议(请求-响应、确定性),A2A 是 Agent 对 Agent 的水平协作协议(任务制、异步多轮),抽象对象不同所以互不替代。

考察对 A2A 定位的理解。核心:A2A 解决 Agent 与 Agent 之间的互操作问题,通过 Agent Card 做能力发现、Task 做任务生命周期管理,面向长耗时、多轮协作的远程 Agent。

考察 MCP 传输层细节。核心:消息格式是 JSON-RPC 2.0,本地用 stdio、远程用 Streamable HTTP(取代旧 HTTP+SSE),选 HTTP 系而非 WebSocket 是为兼容 Serverless 与现有基础设施。

考察 FC 与 MCP 的分层关系。核心:FC 是模型侧的输出能力,MCP 是应用侧的工具接入协议,二者是不同层的互补关系;选型看工具数量、复用范围和团队边界。

考察 MCP 核心架构。核心:Host 是跑模型的应用,Client 是协议连接管理器,Server 暴露 Tools/Resources/Prompts 三类原语,拆角色是为了一对多连接和职责隔离。

考察工具 schema 的工程化设计。核心:name 动词化、参数用 JSON Schema 强类型加枚举收敛、必填最小化、工具按原子性拆分,schema 本身就是写给模型看的 Prompt。

考察对 Function Calling 机制的理解。核心:模型只输出结构化的 tool_calls,真正执行在应用层;调用是「模型提议—代码执行—结果回填」的多轮闭环。