别把所有规则塞进提示词：AGENTS.md、Skills、MCP 应该这样分工
当 AI coding agent 总是忘记项目规范，很多人的第一反应是继续往提示词里加规则。但更稳妥的办法，是把“项目长期约束”“可复用工作流程”“外部工具连接”拆开管理。OpenAI 当前文档把这几层明确区分：AGENTS.
MCP 如何让 Agent 查数据、填单据、发通知？
如果只看演示，Agent的工作很容易停留在“回答得不错”。真正进入企业现场后，评价标准会变得具体：数据能不能查到，单据能不能填，流程能不能发起，结果能不能回写，出错后能不能定位。MCP连接的，正是这些业务动作背后的系统能力。一、从“帮我看看”开始很多业务任务的第一步是查询。
API、MCP、iPaaS，企业 Agent 怎么选？
企业开始做 Agent 之后，经常会遇到几个词：API、Function Calling、MCP、iPaaS。它们都和“调用系统”有关，放在一起讨论时，很容易把边界混在一起。
Agent 能搭出来，为什么还做不成事？六位专家拆解智能体生产化的六道关
围绕这些生产环境中的真实问题，由 CSDN 与奇点智能研究院举办的 2026 奇点智能技术大会特别设置「 智能体应用创新与开发实践 」专题。
企业级 Agent 不能只靠 MCP，还需要哪些能力？
有人把 MCP 理解成“给大模型接工具的接口”。这个说法不算错，但放进企业环境里，少了几层关键内容。企业要让 Agent进入岗位，除了调用工具，还要处理知识、身份、流程、数据、模型、权限和运行过程。MCP只是连接层中的重要组成部分，不能单独承担全部工作。
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
企业建设 MCP，为什么应从一个 Agent POC 开始？
企业第一次做 MCP，常见冲动是先盘点所有系统，再把能找到的接口都接进来。结果往往是工具目录越来越长，业务人员却说不清哪个场景真正有用。MCP建设更适合从业务任务开始。先找一个高频、边界清楚、能看到结果的场景，再决定要接哪些知识、系统和工具。
Agent 小知识 | A2A 和 MCP 怎么一起用
上一期我们在「Agent 小知识｜A2A 是什么：Agent 之间怎么通信」中讲到发布协调 Agent 通过 A2A，把 payment-service 的依赖兼容性分析交给了另一个团队的专业 Agent。任务交出去以后，专业方还需要查询依赖版本、读取兼容文档，才能形成判断。
一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP。
我想用一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP这4个概念的区别、配合方式与选择条件。我想沿着同一个睡前故事任务，看清这四个概念的区别与配合方式。
Agent 越用越多，企业为何仍不够 AI Native ？
作者 ｜ 籍云 AI 生码率飙升，端到端交付却没有变快；通用 Agent 提效办公生产力，整体业务效能却未同步提升。当企业把 AI 工具推向业务流程，“局部更快、整体不快”的现象值得审视。