前言

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前言

        AI普及，需要花时间和精力去学习相关的知识，在查阅相关的资料和视频后，对相关的知识进行了整理，对AI的使用越来越了解，以前觉得不就是给几个prompt就行了嘛，为什么还需要特地去学习和了解，在接触之后发现里面其实还是大有文章，我们不仅要学会简单地去使用，还需要更高效以及有目的性地让它作为辅助我们的工具。

一、AI核心概念

        我首先是从其核心概念入手，对其进行了整理

我把其中我觉得比较重要，我需要再记录一下的知识点整理了出来

二、 Agent Skill

1.说明文档/技能包

        skill翻译过来简单直白地讲就是技能，在进行研发/编写代码的过程中，我们需要有开发流程、参考文档、开发工具、静态资源等

2.内容及对应关系

1).开发流程——SKILL.md

2).参考文档——references

3).开发工具——scripts

4).静态资源——assets

将以上的内容打包在一起，就是一个所谓的skill

三、RAG

        Context Window（上下文窗口）的容纳最大Token数量有限，为了增强检索效率，用到了RAG技术

        RAG可以从用户给的资料里面检索所需要的最匹配的片段发送给模型，突破了窗口的限制也降低了成本

因为在实际项目使用Agent的过程中，就会遇到上下位压缩的情况，导致任务总是无法很好地衔接或者是读懂我后面的操作指令，有时候还需要检查测试任务的具体流程细节，看看Agent在执行相关命令的过程中有没有什么跑偏的地方

四、Tool（工具/函数）

        本质就是一个函数，输入参数->内部调用外部接口->输出结果

        我觉得用工具是很重要的一个部分，在过程中我们可以利用工具或者开发工具去解决一些我们需要耗费人力去解决的东西，在利用工具的这个过程中也需要正确使用工具

        在 Agent 系统中，工具 (Tool) 是实现 AI 与现实世界交互的关键模块。工具真正把模型的 推理能力 连接到 现实世界，主要用于 增强能力、提高效率 和 与外部系统交互。

工具类型：

在MCP体系中，三者的定义和关系变得更加清晰：

Tool：开发者编写的最底层函数，用任何语言、任何框架都可以。Tool不需要知道MCP的存在。
Skill：被MCP封装后的能力单元。Skill暴露MCP标准的接口，由MCP网关管理。Agent通过MCP协议调用Skill
Agent：通过MCP Client与MCP网关通信。Agent只认识MCP协议，不认识具体的Tool或Skill实现
Agent、Skill、Tool 到底有什么区别？为什么很多系统一开始就做错了？_agent tool是什么-CSDN博客

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总结

后期涉及到工具部分还需要更新文章内容，可以增加一些使用的细节步骤以及相关的注意事项