结论先行：

1、agent就是客户端的一个简易处理器，简易模型

2、skill就是MCP的别名

Agent (你写的代码) 拿着 Skills (你的工具)，不停地问 LLM (云端大脑)：“现在该干啥？”，直到 LLM 说：“干完了”。

这里的“猫腻”

1. 谁在驱动循环？

   • Agent 代码 (Python/Java)。你的代码里写了一个 while not done: 循环。
   • 每次循环，Agent 都会把**之前的执行结果（历史记录）**发给大模型。

2. 大模型怎么知道完成了？

   • 大模型不仅输出“工具调用”，还会输出“思考过程 (Thought)”。
   • 当它觉得所有步骤都做完了，它会输出一个特殊的结束标记（如 FINAL_ANSWER），Agent 代码检测到这个标记，就跳出循环。

3. Skill 是什么？

   • 就是你本地写的函数。Agent 框架（如 LangChain, AutoGen）把这些函数包装成了大模型能读懂的 Tool Description。

总结公式：

• MCP = 告诉大模型：“我有工具A，请决定是否用。”
• RAG = 告诉大模型：“我有资料B，请参考它回答。”
• Agent = 循环 ( MCP + RAG + 记忆 )。
  • 它不仅用一次工具，它会根据结果连续用工具，直到解决复杂问题。