人工智能代理（AI Agent）正经历一场关键进化，其核心交互协议MCP（Model Context Protocol）正在从支持静态“工具”调用，转向驱动具备上下文感知能力的动态“技能”。这一转变旨在突破传统AI助手在处理企业级复杂业务时的瓶颈，为金融、电商等领域的智能化应用开辟了新的可能性。
AI Agent迈向企业级应用的挑战
在AI Agent的工程实践中，其基本工作模式是通过大型语言模型（LLM）的推理能力，选择并调用一系列外部“工具”（Tools）来完成特定任务。这些工具本质上是封装好的API接口，例如查询天气、获取股价或发送邮件。这种模式在处理简单、独立的请求时非常有效，堪称出色的个人助手。
然而，当场景迁移至企业级复杂业务流程时，这种静态、无状态的工具调用模式便显得力不从心。企业流程，如复杂的金融交易策略执行、跨渠道的客户服务、或是多环节的供应链管理，往往需要持续的上下文理解、状态跟踪和动态决策。传统的工具集就像一本固定的指令手册，AI Agent只能机械地翻阅和执行，无法真正理解任务的“前因后果”。
核心变革：从静态“工具”到动态“技能”
为了解决这一难题，行业正在推动一场从“工具”到“技能”（Skills）的范式转移。这不仅仅是命名上的变化，更是功能与智能层面的本质飞跃。一个“技能”不再是单一、孤立的API调用，而是一个能够理解并处理特定业务场景的、具备内在逻辑的智能单元。
两者之间的核心区别在于：
- 上下文感知能力：一个“技能”能够理解对话历史、用户意图以及当前任务所处的阶段，而不仅仅是响应单次指令。例如，一个交易“技能”会记得用户之前的持仓分析，而不是每次都重新询问。
- 状态管理：在多步骤任务中，“技能”可以自主管理和维护状态。这意味着一个持续数小时甚至数天的复杂流程（如跨境电商的订单履约）可以被AI Agent可靠地接管和推进。
- 动态适应性：相较于“工具”的固定执行路径，“技能”可以根据实时变化的数据和外部事件，动态调整其后续行为，展现出更高的灵活性和智能。
简单来说，如果说Tool是让AI学会了“用锤子”，那么Skill则是让AI学会了“如何根据图纸和材料来盖房子”，它包含了何时使用锤子、钉子以及其他所有工具的智慧。
MCP协议增强：技术演进的基石
实现从工具到技能的跨越，离不开底层通信协议的演进。模型上下文协议（MCP）作为连接大模型与外部世界的桥梁，其功能正在被不断扩展和增强。传统的MCP主要负责传递简单的指令和数据，而在新的范式下，协议需要支持更丰富的信息交互。
增强后的协议允许在模型和“技能”执行环境之间传递复杂的上下文信息、会话状态以及更为灵活的控制指令。这使得外部技能能够像一个有记忆、有感知能力的“远程大脑”，与中央LLM协同工作，而不是被动地等待调用。这种架构上的升级，将原本“冷冰冰的API集合”转化为了一个有生命的、可协同的智能生态系统。
对金融与电商系统建设的启示
这一技术演进对于构建高性能、高智能的金融交易和跨境电商系统具有深远影响。传统的系统自动化主要依赖预设的规则和工作流，灵活性有限。而引入具备上下文感知能力的AI Agent，意味着系统可以处理更加开放和复杂的任务。
例如，在量化交易领域，一个AI Agent可以执行"持续监控市场情绪，并结合我的风险偏好动态调整期权策略"这类模糊但更接近人类交易员思维的指令。在跨境电商中，AI客服能无缝处理从售前咨询、物流追踪到售后理赔的全链路复杂场景，并保持用户体验的一致性。
对于系统开发者和平台提供商而言，这意味着未来的系统架构需要超越简单的API网关。平台必须具备强大的状态管理、任务持久化和事件驱动能力，才能支撑这些高级AI技能的可靠运行。构建一个既能与大型语言模型高效交互，又能确保企业级应用稳定性和安全性的坚实技术底座，将是释放新一代AI Agent商业价值的关键所在。