之前我也以为，AI Agent 就是「会调用工具的大模型」。 直到把一次完整回答拆成流程图——6 个角色、20 步协作，才发现根本不是同一个东西🤯 🧠 6 个角色都谁 用户 / 智能体(Agent) / Agent Skills / 大模型(LLM) / MCP / 工具。 一次 Query 进来，大概走这五关： ① 接住 & 找记忆 Agent 收到提问，先翻历史对话和记忆，把上下文凑齐。 ② 想清楚要干啥 LLM 做意图识别 + 任务拆解，吐出一份执行计划交还给 Agent。 ③ 判断要不要动手 Agent 看着计划：要不要动 Skills 和工具？要 → 路由到对应 Skill → 读上下文、配能力、起草调用策略。 ④ 真正发起调用 LLM 补全调用参数 → Agent 通过 Skill 把请求发给 MCP → MCP 选具体工具、调 API → 工具执行 → 结果回灌。 ⑤ 整合 & 回答 Skill 把结果做解析校验格式化 → Agent 拼回上下文 → LLM 生成回答 → 返回给用户。 💡 一句话 AI Agent 的本质不是「更聪明的聊天框」，而是一套能拆任务、规划步骤、调能力、整合结果的执行系统。 聊天 AI 是在动嘴，AI Agent 是在动手🦾#AIAgent #大模型 #LLM #智能体 #MCP #AgentSkills #人工智能 #AI落地 #AI工具