korey的前端笔记AI 技术架构对比：RAG、Function Calling、MCP、AI Agent 与 Skills 深度解析
在人工智能快速发展的今天，各种技术架构层出不穷，每种技术都有其独特的应用场景和优势。本文将深入分析五种主流的 AI 技术架构：RAG（检索增强生成）、Function Calling（函数调用）、MCP（模型控制协议）、AI Agent（智能代理）和 Skills（技能系统），帮助开发者更好地理解和选择适合的技术方案。
概念对比一览
| 概念 | 本质 | 数据来源 | 适用场景 | 典型应用 |
|---|---|---|---|---|
| RAG | 检索 + 生成 | 知识库 / 文档 | 专业问答、动态知识更新 | 企业知识库、客服机器人 |
| Function Calling | 调用外部函数 | API / 数据库 | 实时数据交互、自动化任务 | 天气查询、订单处理 |
| MCP | 标准化工具调用协议 | 多平台服务（如 GitHub） | 跨模型、跨服务协作 | 智能工作流（如查天气+发邮件） |
| AI Agent | 自主规划 + 执行 | 综合（RAG + 工具调用） | 复杂任务自动化 | 个人助理 |
| Skills | 模块化能力扩展 | 技能包（文档+脚本） | 领域专业任务、知识沉淀 | 代码审查、数据分析、设计辅助 |
1. RAG（检索增强生成）
核心原理
RAG 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术架构。它通过检索相关文档片段来增强大语言模型的生成能力，解决了传统 LLM 知识更新滞后和幻觉问题。
技术架构
RAG 系统通常包含以下核心组件：
- 文档预处理：将原始文档切分成合适大小的块
- 向量化存储：使用 Embedding 模型将文档转换为向量
- 检索系统：基于相似度匹配找到相关文档
- 生成模块：结合检索结果生成最终答案
优势与局限
优势：
- 知识可实时更新，无需重新训练模型
- 减少模型幻觉，提高答案准确性
- 可追溯信息来源，增强可信度
局限：
- 依赖检索质量，可能遗漏重要信息
- 处理复杂推理任务能力有限
- 需要高质量的知识库维护
2. Function Calling（函数调用）
Function Calling 核心原理
Function Calling 允许大语言模型在生成过程中调用预定义的外部函数，实现与外部系统的实时交互。这种技术使 AI 能够执行具体的操作，而不仅仅是生成文本。
实现机制
Function Calling 的实现通常包括：
- 函数定义：使用 JSON Schema 定义可调用函数
- 意图识别：模型判断何时需要调用函数
- 参数提取：从用户输入中提取函数参数
- 结果整合：将函数返回结果整合到最终回复中
典型应用场景
- 实时数据查询：天气、股价、新闻等
- 系统操作：文件管理、邮件发送、日程安排
- 业务流程：订单处理、支付操作、库存管理
3. MCP（模型控制协议）
核心概念
MCP（Model Control Protocol）是一种标准化的工具调用协议，旨在实现不同 AI 模型与各种外部服务之间的无缝协作。它提供了统一的接口规范，使得工具调用更加标准化和可互操作。
协议特性
- 标准化：统一的工具描述和调用格式
- 可扩展：支持动态注册新工具和服务
- 跨平台：不同模型和服务间的互操作性
- 安全性：内置权限管理和安全控制
工作流程
4. AI Agent（智能代理）
架构设计
AI Agent 是最复杂的技术架构，它集成了 RAG、Function Calling 等多种技术，具备自主规划和执行复杂任务的能力。
AI Agent 的本质
一个利用 AI 模型与环境互动，以实现用户定义目标的系统，期间结合了推理规划与执行，而执行通常配合外部工具。
核心能力
- 自主规划：将复杂任务分解为可执行的子任务
- 动态调整：根据执行结果调整策略
- 多工具协作：协调使用不同的工具和服务
- 学习进化：从执行经验中学习和改进
实现框架
常见的 AI Agent 框架包括：
- ReAct：推理-行动循环框架
- AutoGPT：自主任务执行系统
- LangChain Agents：工具链式代理
- CrewAI：多代理协作框架
5. Skills（技能系统）
Skills 核心概念
Skills 是 2026 年兴起的一种模块化能力扩展机制，它将特定领域的专业知识、工具和工作流程封装成可复用的"技能包"。与传统的 Function Calling 不同，Skills 不仅包含可调用的函数，还包含详细的指令文档、示例代码、辅助脚本和相关资源，形成了一个完整的能力单元。
Skills 生态系统架构
技能包结构
一个标准的 Skill 包含以下组成部分：
skill-name/
├── SKILL.md # 核心指令文档（必需）
├── scripts/ # 辅助脚本和工具
│ ├── helper.py
│ └── validator.js
├── examples/ # 参考实现和示例
│ ├── example1.md
│ └── example2.js
└── resources/ # 附加资源文件
├── templates/
└── configs/SKILL.md 结构：
- YAML Frontmatter：包含技能名称、描述等元数据
- 详细指令：步骤化的执行指南、最佳实践、注意事项
- 参数说明：输入输出规范、配置选项
- 使用示例：典型应用场景和代码片段
Skills 工作流程
关键特性
- 模块化封装：每个 Skill 是独立的能力单元，易于维护和更新
- 知识传承：通过详细文档保存专业知识和最佳实践
- 可组合性：多个 Skills 可以协同工作完成复杂任务
- 版本管理：支持技能的迭代升级和版本控制
- 领域专精：针对特定领域深度优化（如代码审查、数据分析、UI 设计等）
Skills 典型应用场景
- 代码开发：代码审查、重构建议、测试生成
- 数据处理：数据清洗、可视化、报告生成
- 内容创作：文档撰写、营销文案、技术博客
- DevOps：部署自动化、日志分析、性能优化
- 设计辅助：UI/UX 设计、图标生成、设计系统维护
与其他技术的对比
| 特性 | Function Calling | MCP | Skills |
|---|---|---|---|
| 封装粒度 | 单个函数 | 服务接口 | 完整工作流 |
| 知识传递 | ❌ | ⚠️ 部分 | ✅ 详细文档 |
| 可复用性 | 中 | 高 | 极高 |
| 学习成本 | 低 | 中 | 中 |
| 扩展性 | 有限 | 强 | 极强 |
| 适用场景 | 简单工具调用 | 跨服务协作 | 专业领域任务 |
实现示例
SKILL.md 示例（代码审查技能）：
---
name: Code Review Assistant
description: 专业的代码审查技能，提供深度的代码质量分析和改进建议
version: 1.0.0
author: AI Team
---
# 代码审查技能
## 执行流程
1. **代码分析**
- 检查代码结构和组织
- 识别潜在的 bug 和安全问题
- 评估性能和可维护性
2. **最佳实践对比**
- 对照语言特定的编码规范
- 检查设计模式的合理使用
- 验证错误处理机制
3. **生成报告**
- 按严重程度分类问题
- 提供具体的改进建议
- 附带代码示例
## 使用方式
调用本技能时，请提供：
- 代码文件路径或代码片段
- 编程语言类型
- 审查重点（可选）
## 注意事项
- 优先关注安全和性能问题
- 建议应具体可执行
- 保持建设性的语气优势与挑战
优势：
- 专业知识的系统化沉淀
- 提高 AI 在特定领域的表现
- 降低重复性工作的开发成本
- 支持团队协作和知识共享
- 快速响应新技术和需求变化
挑战：
- 需要投入时间编写高质量文档
- 技能之间可能存在冲突
- 需要持续维护和更新
- 技能发现和匹配的准确性
技术选择指南
选择决策树
技术组合策略
在实际应用中，这些技术往往不是孤立使用的，而是根据具体需求进行组合：
- RAG + Function Calling：知识问答 + 实时数据查询
- MCP + AI Agent：标准化工具调用 + 智能任务规划
- Skills + RAG：专业领域知识库 + 工作流自动化
- Skills + AI Agent：领域专精能力 + 自主任务规划
- 全技术栈整合：构建完整的智能助理系统
未来发展趋势
技术融合
发展方向
- 更智能的检索：语义理解能力持续提升
- 更强的推理：复杂任务规划和执行能力
- 更好的协作：多代理系统协同工作
- 更高的效率：资源优化和性能提升
总结
RAG、Function Calling、MCP、AI Agent 和 Skills 代表了当前 AI 技术发展的不同方向和层次。从基础的检索增强生成，到工具调用、标准化协议，再到智能代理和领域专精的技能系统，每种技术都有其独特的价值和应用场景。选择合适的技术架构需要综合考虑应用场景、技术复杂度、维护成本等多个因素。
随着技术的不断发展，我们可以预见这些技术将进一步融合，形成更加强大和智能的 AI 系统，为人类提供更好的智能服务体验。
本文深入分析了五种主流 AI 技术架构，希望能为开发者在技术选型时提供有价值的参考。