万字收藏！2026版从Function Calling到MCP再到Skills：AI工具调用的三次进化

一、前言：为什么AI工具调用是2026必备核心能力？

近三年大模型落地生态发生了颠覆性迭代，AI工具调用从小众技术点，变成了所有AI应用、Agent开发的核心基石。从最初的Function Calling，到2024年底爆火的MCP协议，再到2025年成熟落地的Agent Skills机制，AI终于完成了「只会说话→能动手做事→会专业高效做事」的完整进化。

目前行业现状：OpenAI、谷歌、微软、Anthropic四大巨头全面适配MCP协议，Claude Code、Cursor等主流AI开发工具原生支持Skills机制，社区也一直在争论：MCP是否会替代Function Calling？Skills究竟解决了什么核心痛点？

本文用通俗大白话+实战场景+对比总结，从零拆解AI工具调用的三次技术迭代，零基础小白、初级程序员都能轻松看懂，全文干货无废话，建议收藏反复学习。

先记住核心进化主线，全文所有内容都围绕这条逻辑展开：

Function Calling（硬连接调用） → MCP（标准化通用接口） → Agent Skills（智能化业务实操）

二、Function Calling：AI 从"只会说"到"能动手"

2.1 它解决了什么问题

在 Function Calling 出现之前，LLM 就是一个**“缸中之脑”**——它能推理、能聊天，但：

• • 不知道现在几点
• • 不知道今天天气
• • 不能发邮件
• • 不能查数据库
• • 不能操作任何真实系统

说白了：它有脑子没有手。

💡 一句话定义：Function Calling 让 LLM 学会了"下达结构化指令"——它不直接执行任务，而是告诉你的程序"我想调用哪个函数、传什么参数"。

小编给你打个比方：

想象一个坐在轮椅上的天才指挥官。他不能自己冲锋陷阵，但他可以精确地下达命令：“3 号士兵，用步枪，朝东南方向 200 米的目标射击。”

Function Calling 就是这个"精确下达命令"的能力。模型是指挥官，你的代码是士兵。

2.2 它是怎么工作的——三步走

早期的"工具调用"依赖 Prompt Engineering——开发者苦口婆心地写：“请务必返回 JSON 格式，不要多说废话。”

结果呢？模型经常"抽风"，一会儿返回 JSON，一会儿返回散文，程序解析直接崩。

OpenAI 引入 Function Calling 后，把这个过程变成了严格的三步规范。

小编用一个场景带你走一遍：你问 Agent：“查一下杭州明天天气”

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第一步：契约定义（Schema）——给模型一份"说明书"

开发者预先定义好工具的"名片"——用 JSON Schema 说清楚：

{
  "name":"get_weather",
"description":"查询指定城市的天气预报",
"parameters":{
    "type":"object",
    "properties":{
      "city":{
        "type":"string",
        "description":"城市名称，如 Hangzhou"
      }
    },
    "required":["city"]
}
}

这张"名片"告诉模型：我这里有个工具叫 get_weather，你想用它就必须给我一个 city 参数。

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第二步：大脑决策——模型下达"订单"

你问"杭州明天天气怎样"，模型一看：

• • 我自己没有实时天气数据
• • 但我有一个 get_weather 工具可以用
• • 用户提到了"杭州"

于是它不再瞎编，而是输出一份精确的"调用请求"：

{
  "name": "get_weather",
  "arguments": "{\"city\": \"Hangzhou\"}"
}

注意：此时模型没有联网，没有调 API。它只是精准地提炼了你的意图，翻译成了结构化指令。

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第三步：闭环执行——Agent 跑腿 + 模型回复

你的 Agent 程序收到这个 JSON，去调真正的天气 API：

→ 调用 weather_api("Hangzhou")
← 返回："12°C，小雨"

然后把结果塞回给模型。模型拿到真实数据后，组织一段自然语言：

“杭州明天 12°C，有小雨，记得带伞哦～”

整个过程用一张图总结：

你："杭州明天天气"
       ↓
模型决策：我要调用 get_weather(city="Hangzhou")
       ↓
Agent 执行：调用真实 API → 得到 12°C/小雨
       ↓
模型回复："杭州明天12°C，有小雨，带伞"

2.3 Function Calling 的局限

Function Calling 很好，但当你的工具从 3 个变成 30 个、甚至 300 个时——问题来了。

小编自己经历过：

问题 1：重复造轮子

你给 Claude 写了一套工具定义，给 GPT-4 又要重写一遍，给 Gemini 再来一遍。格式不同、字段名不同、行为不同。三个模型三套代码，维护成本爆炸。

问题 2：紧耦合

工具定义硬编码在代码里。换个模型？全部重写。换个应用场景？全部重写。想让别人复用你的工具？把代码 copy 给他。

问题 3：工具描述占上下文

每个工具的 JSON Schema 都要塞进上下文窗口。工具一多，光工具描述就占了几千个 Token——留给真正对话的空间就少了。

“Function Calling 就像有线耳机——好用，但每台设备都要买一根专用线。”

这时候你就会想：能不能有个"标准接口"，写一次工具，到处都能用？

这就是 MCP 要解决的问题。

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三、MCP：AI 世界的"USB-C 接口"

3.1 它是什么

💡 一句话定义：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 推出的一套开放协议，让 AI 应用可以通过标准化接口连接任何外部工具和数据源——写一次，到处用。

2024 年 11 月，Anthropic 正式发布了 MCP 协议。他们给出的类比是：

MCP 之于 AI 工具，就像 USB-C 之于硬件设备。

以前每个手机充电器都不一样（Micro-USB、Lightning、各种私有接口），USB-C 一出来——一根线搞定所有设备。

MCP 做的是同样的事：以前每个 AI 应用（Claude、GPT、Cursor）接工具都要单独写代码；有了 MCP——写一个 MCP Server，所有支持 MCP 的应用都能直接接入。

3.2 MCP 的三层架构：Host / Client / Server

MCP 不是一个工具，它是一套通信协议。要理解它怎么工作，你得先知道三个角色：

小编用一个类比帮你记住：

• • Host（宿主）= 你家的电脑。它运行 AI 应用，管理所有连接。
• • Client（客户端）= 电脑上的 USB 接口。每个接口对接一个外设。
• • Server（服务端）= 外接设备。键盘、鼠标、硬盘——各管各的功能。

一个 Host 可以连多个 Server。每个 Server 独立提供能力。互不干扰。

3.3 MCP 是怎么通信的

两种传输方式：

方式	使用场景	大白话
stdio(标准输入输出)	本地server,跑在你自己的电脑上	像两个人面对面说话，不用网络
sse/http	远程server,跑在云端	像打电话，通过网络连接

通信协议是 JSON-RPC 2.0——说白了就是"用 JSON 格式发消息，按规范办事"。

3.4 MCP 的完整工作流

小编用"杭州天气"这个例子，走一遍 MCP 的全流程：

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第一步：建立连接（Initialize）

Claude Desktop（Host）启动时，看到配置里有一个天气 MCP Server。于是：

Host → Server："你好，我是 Claude Desktop，你能干啥？"
Server → Host："我能查天气（get_weather），也能查空气质量（get_air_quality）"

双方握手完成，Host 知道了 Server 有哪些能力。

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第二步：发现工具（List Tools）

Host 把 Server 提供的工具列表注入到 LLM 的系统提示词中。现在模型"看到"了：

你有以下工具可用：
- get_weather(city: string)：查询城市天气
- get_air_quality(city: string)：查询空气质量

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第三步：调用工具（Call Tool）

你问"杭州天气"，模型决定调用 get_weather：

模型 → Host："我想调 get_weather，参数 city=Hangzhou"
Host → Client → Server：转发调用请求
Server：调真实 API，拿到结果
Server → Client → Host → 模型：返回"12°C，小雨"

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和 Function Calling 有什么不同？ 核心区别在于：

维度	Function Calling	MCP
工具定义在哪	硬编码在你代码里	独立的server 进程
换个AI应用	重写一遍	直接接入，不用改
别人写的工具	复制代码到你项目	加个server配置就行
工具更新了	该你的代码	server自己更新，你不用动

3.5 MCP 的三大能力

MCP Server 不只能提供"工具"，它实际上有三种能力：

能力	谁来决定使用	大白话	类比
Tool(工具)	模型自主决定调用	“我能帮你干活”–查天气、发邮件、写文件	你桌子上的计算器–你觉得你需要就拿起来用
Resourses(资源)	应用程序决定注入	“我有数据给你看”–数据库内容、文件列表	领导放你桌子上的参考资料–不是你选的，但是你得看
Prompts(提示模版)	用户主动选择	“我又现成的流程”–一键启动特定的工作流	用户点击一个“快捷操作”按钮

小编觉得这个设计挺聪明的：不是所有东西都让模型自己决定用不用。有些信息是应用自动塞进去的（Resources），有些是用户手动触发的（Prompts）。分层控制，避免模型"瞎调用"。

3.6 MCP 的生态有多火

自 2024 年底发布以来，MCP 的生态增长速度超乎想象：

• • 主流大厂全面跟进：Google（Gemini）、OpenAI、微软（VS Code、Copilot）、AWS、Cloudflare 先后宣布支持
• • 第三方 Server 爆发：GitHub、Stripe、Linear、Slack、Notion、Postgres、Docker 等都发布了官方 MCP Server
• • 开发工具原生支持：Cursor、Windsurf、Claude Code、Zed 等 AI 编辑器已原生集成 MCP
• • MCP Registry：社区搭建了中央发现仓库，开发者可以搜索、安装、发布 MCP Server
• • 远程 MCP：Cloudflare Workers 等平台支持将 MCP Server 部署为 Serverless 函数，无需本地运行

小编自己体验下来——MCP 最香的地方是：别人写好的 Server，你加一行配置就能用。

比如要让你的 Agent 操作 GitHub？以前要自己写 GitHub API 封装代码，现在：

{
  "mcpServers":{
    "github":{
      "command":"npx",
      "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env":{"GITHUB_TOKEN":"your-token"}
    }
}
}

加这么一段配置，Agent 就能创建 PR、查看 Issue、管理仓库了。零开发成本。

这就是"标准化"带来的生态红利——一个人写，所有人用。

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四、MCP 出来后，Function Calling 是不是就过时了？

这个问题最近社区争论很热闹。小编先说结论：

没过时。两者是不同层面的解决方案，各有适用场景。

4.1 一个"反常"的案例：龙虾 Agent（OpenClaw）

2025 年有一个现象级的开源项目叫 OpenClaw（中文名：龙虾），做的是本地个人 Agent。

有意思的是——它明确选择了回归 Function Calling，没有用 MCP。

这是在开"历史倒车"吗？

小编研究了他们的设计文档，总结出两个核心原因：

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原因 1：开发成本

MCP 需要单独启动 Server 进程，涉及生命周期管理（连接、握手、心跳、断线重连）。

对于一个本地 Agent 就用 5-10 个工具的场景——这太重了。

MCP 方式：
  启动 Server A 进程 → 启动 Server B 进程 → 握手 → 注册工具 → 调用 → 管理心跳...

Function Calling 方式：
  定义 JSON Schema → 写业务逻辑函数 → 搞定

说白了："能跑就行"远比"符合国际协议"重要。 对很多独立开发者来说，这是大实话。

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原因 2：性能延迟

MCP 在动态拉取工具列表（list_tools）时会消耗额外的 Token 和往返时间。在生产环境中，如果工具列表是固定的——

直接把 Function 定义写死在 Prompt 里，速度更快、更省钱。

小编实测过：MCP 的 stdio 模式每次调用多了大约 50-100ms 延迟。单次不明显，但如果一个任务需要连续调 20 次工具——这就是 1-2 秒的额外等待。

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4.2 那什么时候该用 MCP？

场景	function calling	MCP
工具数量少（<10个）且固定不变	✅	过度工程
你只是一个模型/应用	✅	不需要标准化
追求极致的延迟	✅	有额外开销
工具被多个应用共享	不够用	✅
工具由第三方提供	自己重写？累，不稳定	✅ 直接接入
工具列表动态变化	硬编码，不稳定	✅动态发现
需要安全隔离(server独立进程)	自己做隔离	✅天然隔离

一句话总结：“MCP 是工具的分发方案，Function Calling 是工具的集成方案。分发给全世界用 MCP，自己内部用 Function Calling 就够了。”

五、Agent Skills：比"能连接"更重要的是"会使用"

5.1 MCP 的两个痛点

MCP 解决了"标准化连接"的问题。但小编在实际使用中发现了两个新问题：

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痛点 1：上下文爆炸

一个 MCP Server 可能暴露几十甚至上百个工具。这些工具的完整 JSON Schema 在连接建立时就会被加载到系统提示词中。

社区开发者实测数据：仅加载一个 Playwright MCP Server 就占用了 200K 上下文窗口的 8%。

你接 3-5 个 Server？20-40% 的上下文就被工具描述占了。留给真正对话的空间严重压缩。

在多轮对话中，这个问题更严重——Token 成本飙升，推理能力下降。

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痛点 2：能力鸿沟——“能连上"≠"会用”

MCP 解决了"能够连接"的问题，但没有解决"知道如何使用"的问题。

举个例子：

你给 Agent 接了一个数据库 MCP Server。Agent 现在可以执行 SQL 了。

但它知道：

• • 你的数据库有哪些表？表结构是什么？
• • 查员工信息应该 JOIN 哪几张表？
• • 有哪些查询是绝对不能执行的（比如 DROP TABLE）？
• • 返回结果太多时应该怎么分页？

答案是：它不知道。MCP 只给了它"手"，没给"操作手册"。

小编打个比方：

这就像给一个新入职的员工开通了所有系统的访问权限，但没给他任何培训资料和操作规范。他有权限登录 CRM、ERP、数据库——但他完全不知道该怎么用。

5.2 Agent Skills 是什么

💡 一句话定义：Agent Skills 是一种标准化的"程序性知识封装格式"——如果 MCP 给了 AI “手”，Skills 就给了 AI “操作手册”。

Skills 不是工具（不提供 API），不是 Prompt（不只是文字指令）。它是一个知识包，包含：

• • 什么时候该用这个技能
• • 具体怎么一步步做
• • 有哪些注意事项和坑
• • 需要调用哪些工具、怎么组合
• • 可能还有脚本和参考文件

一句话区分三者：

属性	Function Calling	MCP	AgentSkills
本质	一次函数调用	一个标准化接口	一本操作手册
提供的是	“手”	“标准化的手”	“大脑里面的SOP”
类比	一个按钮	USE-C接口	应用软件

小编再展开类比：

• • MCP 像 USB 接口或驱动程序——定义设备如何连接
• • Skills 像应用软件——定义如何使用这些设备完成任务

你可以有一个完善的打印机驱动（MCP），但如果没人告诉你"怎么在 Word 里设置双面打印"（Skill），你还是搞不定。

5.3 Skills 最核心的创新：渐进式披露

前面说了，MCP 的一大问题是"上下文爆炸"——所有工具描述一次性全塞进去。

Skills 的解决方案非常聪明：分三层加载，按需逐步披露。

小编用一个比方帮你理解：

想象你新入职一家公司。公司不会在第一天就把所有部门的操作手册、全部流程文档、几百个系统的使用指南全塞给你。那样你会当场崩溃。

合理的做法是：

• • 第一天（入职手册）：告诉你公司有哪些部门、各干什么——你大概知道有什么就行
• • 接到任务时（岗位培训）：你被分到市场部？OK，现在才给你市场部的详细流程
• • 遇到具体问题时（查手册）：你需要用某个系统？这时候才打开那个系统的操作指南

Skills 的三层加载机制一模一样：

---

第一层：元数据（Metadata）—— “公司有哪些部门”

Agent 启动时，只扫描每个 Skill 的"名片"——名称、一句话描述、触发词。

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name: "wechat-article-writer"
description: "撰写微信公众号技术文章时使用此 skill"
triggers:
  - "写公众号文章"
  - "微信文章"
  - "改写成公众号"
---

每个 Skill 的元数据只占约 100 个 Token。就算你装了 50 个 Skill，初始消耗也只有 ~5000 Token。

对比 MCP：连一个 Playwright Server 就占 16000+ Token。差距是数量级的。

---

第二层：技能主体（Instructions）—— “岗位培训手册”

当用户的请求匹配到某个 Skill 的触发条件时，Agent 才加载这个 Skill 的完整内容。

比如用户说"帮我写一篇公众号文章"，Agent 匹配到 wechat-article-writer，这时才把完整的写作规范、文章结构、风格要求全部加载进上下文。

这部分通常 1000-5000 Token，取决于指令复杂度。

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第三层：附加资源（Scripts & References）—— “具体问题查手册”

对于复杂的 Skill，还可以附带脚本、模板、参考文档。Agent 只在具体执行到那一步时才加载。

skills/pdf-processing/
├── SKILL.md              # 主技能文件
├── parse_pdf.py          # PDF 解析脚本（需要时才执行）
├── forms.md              # 表单指南（遇到表单任务才加载）
└── templates/            # 模板文件（需要时才访问）

结果：你可以给 Agent 装几十个 Skill，它的初始上下文消耗非常小。只有当任务真正需要某个 Skill 时，才"展开"那个 Skill 的详细内容。

这就是"渐进式披露"的威力——不是一次性全塞进去，而是用多少加载多少。

5.4 Skills + MCP：不是竞争，是互补

理解了三代技术的差异后，你会发现——它们不是互相替代，而是各管一层。

最佳实践是把三者组合成分层架构：

小编用一个实际场景带你走一遍这个分层：

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场景：用户问 “分析一下公司里谁的话语权最高”

Skills 层介入：Agent 识别到这是一个"数据分析"类任务，加载 mysql-employees-analysis 技能。Skill 里定义了：

• • 分析话语权需要看哪些维度（管理关系、薪资水平、任职时长、汇报线）
• • 应该查哪些表、怎么 JOIN
• • 返回结果应该怎么解读

MCP 层执行：Skill 指导 Agent 调用数据库 MCP Server，执行具体的 SQL 查询：

• • SELECT * FROM managers JOIN employees ON ...
• • SELECT salary, title FROM ...

Function Calling 层：MCP Server 底层调用实际的数据库驱动执行 SQL。

最终结果：Agent 基于 Skill 里的领域知识，把原始数据解读为有意义的结论返回给用户。

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这种架构的好处：

优势	说明
关注点分类	MCP管“能力连接”，Skills管“领域智慧”
成本优化	渐进式加载，token消耗最小化
可维护性	业务逻辑(skills)和基础设施（MCP）解耦
复用性	同一个MCP Server 可被多个skills复用

5.5 如何写好一个 Skill

小编总结了几条实战原则（基于自己写代码审查 Skill 的经验）：

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原则 1：描述要回答"什么时候加载我"，不是"我是什么"

# ❌ 坏的描述
description: "这是一个代码审查技能"

# ✅ 好的描述
description: "当用户提交代码要求 Review、检查代码质量、或合并 PR 前审查时使用"

Agent 扫描描述是为了判断"要不要加载你"——所以描述要像触发条件，不像自我介绍。

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原则 2：触发词覆盖多种说法

用户可能说"帮我 review 代码"，也可能说"看看这段代码有没有问题"。你的触发词要尽量覆盖各种说法：

triggers:
  -"review 代码"
-"代码审查"
-"检查代码质量"
-"帮我看看这段代码"
-"PR review"
- "code review"

---

原则 3：指令要像 SOP，不像散文

# ❌ 坏的指令（散文式）
审查代码时要注意安全性、性能和可读性，
同时关注命名规范和错误处理...

# ✅ 好的指令（SOP式）
## Step 1 — 理解上下文
1. 确认变更的目的（修 Bug / 新功能 / 重构）
2. 查看关联的 Issue 或需求描述
3. 了解影响范围（涉及哪些模块）

## Step 2 — 逐层审查
1. 安全性：是否有 SQL 注入、XSS、硬编码密钥
2. 正确性：边界条件、空值处理、并发安全
3. 性能：是否有 N+1 查询、内存泄漏、死循环风险
4. 可维护性：命名清晰度、函数长度、重复代码
...

越结构化、越具体，Agent 执行得越好。

---

原则 4：声明退出条件——什么算"做完了"

## 完成标准
- [ ] 所有文件都已逐一审查
- [ ] 安全类问题标记为「必须修复」
- [ ] 每条审查意见标注了严重等级（P0/P1/P2）
- [ ] 给出总体评价（通过 / 需修改 / 打回重写）

没有退出条件的 Skill，Agent 可能无限循环或提前结束。

---

原则 5：Skill 内部可以调用 MCP 工具

好的 Skill 不是"替代"MCP，而是编排MCP。在指令里明确说"用什么工具做什么事"：

## Step 3 — 提交审查结果
1. 使用 GitHub MCP Server 在 PR 上逐行添加 Review Comment
2. 对于安全类问题，调用 Jira MCP Server 自动创建 Bug 工单
3. 使用消息 MCP Server 通知提交者审查已完成

这样 Skill 负责"决策和编排"，MCP 负责"执行具体操作"——职责清晰。

---

5.6 一个完整的 Skill 工作场景

小编用一个大家都遇到过的场景，带你走一遍"有 Skill 的 Agent"是怎么工作的：

场景：你对 Agent 说"帮我看看这周的 Bug 列表，写封周报邮件发给领导"

这件事你自己做，大概要：打开 Jira 查 Bug → 筛选本周的 → 分类汇总 → 写成邮件 → 发送。30 分钟起步。

现在看 Agent 怎么做——

---

第一步：元数据匹配

Agent 扫描所有已安装 Skill 的元数据，发现 weekly-report-writer 匹配了：

用户说的："写封周报邮件"
Skill 触发词：["周报", "weekly report", "写周报", "汇报邮件"]
→ 匹配！加载这个 Skill

此时消耗：~100 Token。其余几十个 Skill 完全不占上下文。

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第二步：加载完整指令

Agent 读取这个 Skill 的完整内容。现在它知道了：

• • 周报的标准格式（本周完成 / 进行中 / 下周计划 / 风险项）
• • Bug 应该按"严重程度"分组，不是按时间
• • 领导喜欢先看结论再看细节（金字塔结构）
• • 邮件标题格式：[周报] XX团队 第N周工作汇报
• • 语气要求：专业但不啰嗦，重点加粗

没有这个 Skill，Agent 可能写成流水账或格式乱七八糟。有了 Skill，它写出来的周报就像你组里最靠谱的那个同事写的。

---

第三步：按 SOP 执行（Skill 编排 + MCP 执行）

Skill 定义了清晰的步骤，Agent 依次执行：

Step 1：调用 Jira MCP Server → 查询本周所有 Bug（状态、优先级、负责人）
Step 2：按 Skill 指令分类 → P0/P1/P2 分组 + 已解决/进行中/待处理
Step 3：调用日历 MCP Server → 看看本周有没有重要会议/里程碑
Step 4：根据 Skill 模板组织邮件正文 → 金字塔结构，结论先行
Step 5：调用邮件 MCP Server → 发送给领导（抄送组内成员）

注意这里的分工：

• • Skill 负责"怎么做"：分组逻辑、格式模板、语气要求
• • MCP 负责"去执行"：查 Jira、读日历、发邮件

---

第四步：退出检查

Agent 对照 Skill 里定义的"完成标准"自检：

• • Bug 数据来源是本周？（不是上周的旧数据）
• • 邮件标题符合格式？
• • 有"风险项"板块？（领导最关心的）
• • 收件人正确？（发给领导，抄送组员）
• • 邮件已成功发送？

全部通过 → 任务完成。你收到 Agent 的回复：“周报已发送，本周共处理 12 个 Bug，其中 P0 级 2 个已修复。”

从你说话到邮件发出，可能就 30 秒。

---

小编想强调的点是——如果没有 Skill，Agent 也"能"写周报。但它写出来的很可能是：

• • 格式不对（领导看了想打人）
• • 分类混乱（P0 和 P2 混在一起）
• • 重点不突出（埋在一堆细节里）
• • 语气不合适（要么太随意要么太正式）

Skill 的价值不是让 Agent “能做”，而是让它"做得对、做得好"。

“Skill 让 Agent 从’什么都能干但什么都干不精’变成了’接到任务就像老员工一样驾轻就熟’。”

六、全景总结：三代技术一张表

维度	Function Calling	MCP	AgentSkills
诞生时间	2023	2024年底	2025年底
创造者	OpenAI	Anthropic	anthrppic
定义	让模型输出结构化工具调用	让模型通过标准协议被任何应用接入	让Agent拥有领域的知识和工作流
解决的问题	AI不能动手	工具不能被复用	AI会玲姐但是不会精准的使用工具
类比	有线耳机	USB-C接口	应用软件
上下文消耗	中等（工具定义常驻）	高（每次都需要加在所有schema）	低（渐进式加在）
适用场景	内部简单工具绑定	跨应用工具共享	复杂领域任务编排
关系	基础层	中间层	上层

演进关系：

Function Calling  →  MCP  →  Agent Skills
    "能动手"         "手能通用"    "知道怎么用好手"

“从 Function Calling 到 Skills，本质上是从’连接’到’智慧’的跃迁。”

---

好了，三代工具调用技术全部讲完。回到最开始的问题——该选哪个？

小编的建议很实际：

• • 刚入门、做 Demo：直接用 Function Calling，简单够用
• • 要做跨应用共享、接第三方工具：上 MCP
• • 做复杂的领域任务、需要 Agent “真的懂业务”：写 Skills
• • 生产级系统：三层都用，各管各的层

说实话，小编自己目前的项目就是三层混合的——MCP 接数据库和文件系统，Skills 定义写作流程和质量标准，Function Calling 处理一些简单的内部逻辑。分工明确，各司其职。

最后

2026年技术圈的分化愈发明显：降薪裁员潮持续蔓延，传统开发、测试等岗位大批缩水，不少从业者陷入职业焦虑；与之形成鲜明对比的是，AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招，薪资逆势飙升150%，大厂更是直接开出70-100W年薪，疯抢具备实战能力的大模型人才，甚至放宽年龄限制，只求能快速落地技术、创造价值！

很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域，绝非盲目跟风，而是实实在在看到了不可替代的价值优势，这也是2026年最值得抓住的职业风口：

1、窗口期红利，入门门槛友好：不同于成熟赛道的“内卷式招聘”，2026年大模型人才缺口巨大，简历只要达标（掌握基础AI应用+具备简单项目经验），年龄、学历均非硬性要求，小白可快速入门，转行程序员也能无缝衔接；

2、技术可复用，上手速度翻倍：如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础，在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势，无需从零开始，复用原有技术能力就能快速进阶；

3、懂业务更吃香，竞争力翻倍：单纯懂技术已不够，2026年大厂更看重“技术+业务”的复合型人才，有垂直领域（金融、医疗、工业等）经验者，能精准定位模型落地痛点，薪资比纯技术岗高出30%以上；

更重要的是，即便没有转型需求，用AI大模型工具为工作赋能、提升效率，也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效，未来很可能被行业淘汰！

那么2026年，小白/程序员该如何高效学习大模型？

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2026年大模型面试已全面升级，不再单纯考察基础原理，而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察，很多程序员和新手因为缺乏针对性准备，明明技术不错，却在面试中失利。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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7、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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