🔥 论 AI Skills 分布式成长的必定性：从单体智能到“云端大年夜脑”的跃迁

在人工智能从“对话式模型”向“原生智能体（Agentic AI）”进化的过程中，我们正处于一个类似于互联网从单机软件向分布式架构转型的关键拐点。这一转型的核心，在于 AI Skills 的崛起及其分布式成长的必定。

一、 什么是 AI Skills：从对象级到框架级的演变

AI Skills（AI 技能） 的概念最早在 Claude Code 等前沿 Agent 实践中被强化。最初，Skills 被视为“对象级”的加强，如简单的文件读写或终端操作，便应用户快速实现各类操作。

然而，在以 Solon AI 为代表的现代应用开辟框架中，AI Skills 已演变为一种更高维度的封装，用于智能体应用开辟。

• 对象级（Tool-level）：解决的是“手”的问题，是具体的履行函数。
• 框架级（Framework-level）：解决的是“脑”的问题。它是对象（Tools）、指令（Instruction）与元数据（Metadata）的聚合体。它不仅包含履行逻辑，还包含了准入检查、指令加强及对象染色才能。

二、 AI Skills 应有的核心特点

为懂得决传统 Tool 模式下的高低文噪音、权限真空和行动掉控，一个成熟的 AI Skill 必须具备以下特质：

1. 智能准入（isSupported）： 只有知足特定意图、租户或情况前提时（可称为提示词高低文），技能才会被激活。避免无效对象对模型高低文的干扰，和 Token 浪费。
2. 指令注入（getInstruction）： 根据当前高低文为模型供给“行动准则”，解决模型“该怎么做”的问题。
3. 对象路由（getTools）： 根据当前高低文动态分发对象
4. 高度自治： 技能内部闭环处理特定范畴的逻辑，对外部输出标准化的成果。

三、 MCP：AI 时代的万维网协定

跟着技能需求的爆发，MCP（Model Context Protocol，模型高低文协定） 应运而生。它是连接 AI 模型与外部数据/对象的标准协定。

MCP 之于 AI，正如 HTTP 之于万维网。

在互联网时代，HTTP 协定让任何浏览器都能拜访任何办事器上的资本；在 AI 时代，MCP 协定让任何智能体都能无缝调用分布在不合物理地位、由不合厂商供给的技能。这种标准化彻底打破了“智能体”与“外部世界”之间的硬编码枷锁。

四、 Tool 的分布式进化：MCP Tool 的出生

Tool 的形态正在经历本质的变更：从本地单体进化为 MCP Tool（分布式 Tool）。它具有物理地位透明性，不再是内存中的一个函数，而是一个个自力的分布式才能节点。这种“才能节点化”是 AI 走向微办事架构的第一步。

• 传统 Tool： 代码级耦合，运行在 Agent 过程内部，难以跨说话、跨情况复用。
• MCP Tool（分布式 Tool）： 经由过程 MCP 协定裸露，具有物理地位透明性。它不再是内存中的一个函数，而是一个个自力的分布式才能节点。

五、 架构映射：从分布式的 MCP Tool 到 MCP Skills

Tool 的分布式化为 AI Skills 的分布式化供给了天然的路径参考。当我们将一组具备营业逻辑、指令指导和对象集的 Skill 借助 MCP 协定进行宣布时，它便进化成了 MCP Skills。

我们可以将 AI Agent 的分布式蓝图清楚地映射为传统架构：

• MCP 相当于 RPC（长途过程调用）： 它定义了模型与才能节点之间若何通信，是智能体世界的底座管道。
• MCP Skills 相当于微办事（Microservices）： 每个 Skill 就是一个自力的、具备营业语义的营业单位。

题外之话：Distributed AI Skills，也可以借助传统 RPC 体系实现（做的工作会更多些）。

六、 若何实现 MCP Skills：Client 与 Server 的协同？

实现 MCP Skills 的核心在于将 Skill 的生命周期语义映射到 MCP 协定的端点上。

1. McpSkillClient（长途技能的本地代理）

McpSkillClient 作为本地代理，其职责是与长途办事握手，并将收集调用包装成 Skill 接口。

• 感知元数据：经由过程商定路径同步长途元数据。
• 动态映射：在运行时，将本地的 isSupported 或 getInstruction 调用转化为长途 MCP Tool 调用。
• 对象过滤：主动剔除标记为 hide 的治理类对象，只给 LLM 出现此时该看的营业对象。

应用示例：

应用示例：

// 1. 构建 MCP 客户端供给者（负责协定通信与 Schema 缓存）McpClientProvider mcpClient = McpClientProvider.builder()                .channel(McpChannel.STREAMABLE)                .url("http://localhost:8081/skill/order")                .build();                // 2. 将 MCP 客户端进化为 Skill 代理McpSkillClient skillClient = new McpSkillClient(mcpClient);// 3. 构建带有营业高低文的 PromptPrompt prompt = Prompt.of("这个订单：A001，请查询订单详情。")                .attrPut("tenant_id", "1")       // 注入租户高低文                .attrPut("user_role", "admin");  // 注入角色权限// 4. 调用大年夜模型，技能将根据 Prompt 主动完成：长途准入、指令获取、对象过滤chatModel.prompt(prompt)          .options(o -> o.skillAdd(skillClient))          .call();

2. McpSkillServer（具备感知的技能办事端）

@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.STREAMABLE_STATELESS, mcpEndpoint = "/skill/order")public class OrderManagerSkillServer extends McpSkillServer {        @Override    public String description() {        return "供给订单查询与撤消的专业技能";    }    //智能准入：根据 Prompt 内容与属性决定是否响应    @Override    public boolean isSupported(Prompt prompt) {        // 语义检查：意图是否相干        boolean isOrderTask = prompt.getUserContent().contains("订单");        // 安然检查：必须有租户 ID        boolean hasTenant = prompt.attr("tenant_id") != null;        return isOrderTask && hasTenant;    }    //动态指令：根据高低文为大年夜模型注入及时“行动准则”    @Override    public String getInstruction(Prompt prompt) {        String tenantName = prompt.attrOrDefault("tenant_name", "未知租户");        return "你如今是[" + tenantName + "]的订单主管。请只处理该租户下的订单数据，禁止跨租户查询。";    }    //挂载钩子：技能被激活时触发，可用于注入初始化消息或记录日记    @Override    public void onAttach(Prompt prompt) {        // 可以在此处经由过程 prompt.addMessage() 注入 Few-shot 或背景常识        System.out.println("订单技能已挂载，当前租户：" + prompt.attr("tenant_id"));    }    /**     * 动态才能发明：根据用户权限决定裸露哪些对象     * @return null 表示裸露所有营业对象；Empty 表示禁用所有对象；List 表示精准裸露。     */    @Override    public List getToolsName(Prompt prompt) {        List tools = new ArrayList<>();        // 基本权限：所有合规用户可见        tools.add("OrderQueryTool");        // 细粒度权限：仅 ADMIN 角色可见“撤消订单”对象        if ("ADMIN".equals(prompt.attr("user_role"))) {            tools.add("OrderCancelTool");        }        return tools;    }    @ToolMapping(description = "根据订单号查询详情")    public String OrderQueryTool(String orderId) {        return "订单 " + orderId + " 状况：已发货";    }    @ToolMapping(description = "撤消指定订单")    public String OrderCancelTool(String orderId) {        return "订单 " + orderId + " 已成功撤消";    }}

七、 必定性总结

经由过程持续 McpSkillServer，开辟者可以将本地营业逻辑导出为长途技能。

• 生命周期裸露：应用 @ToolMapping 和 @ResourceMapping 将 isSupported、getInstruction 等逻辑导出。
• 智能感知：办事端能经由过程传入的 Prompt 状况感知意图。例如，根据角色权限决定 getToolsName 返回哪些对象。
• 安然标记：经由过程给治理端点添加 hide:1 标记，确保体系级指令不会泄漏给模型。

AI Skills 走分布式门路是弗成逆转的：

• 解耦与复用： 复杂技能（如司法审计、专业代码重构）不再须要在每个项目中重写，而是作为办事自力存在。
• 安然界线： 敏感数据处理技能可以安排在专用的、受保护的内网情况中，仅经由过程受控的 MCP 协定与公网 Agent 通信。
• 异构生态： 不合说话、不合算力情况下的才能，都可以经由过程同一的 MCP 接口连接，形成一个真正的“智能体微办事收集”。

MCP Skills （今朝不是标准规范，而是架构模式）的出现，标记住 AI 应用开辟正式拜别了“小我对象箱”时代，步入了真正的 “智能体微办事收集” 时代。