嘿，老友！今天咱们聊聊2026年AI Agent开发，别跟我说你还在用旧版prompt工程。说真的，AI AgentYi经从实验室跑到了生产线，简直像把大模型当成了小助手，让它去Zuo各种实际工作。

2019年OpenAI发布GPT-3后人们开始想：Ru果模型Neng自己去接触外部工具，那就NengZuogeng复杂的任务。于是MCP、CLI、Skill这三大范式陆续出现。现在在2026年，这些技术Yi经成熟到Ke以直接部署在企业内部系统里。

MCPZui初是Anthropic提出的，它定义了一套标准协议，让AIKe以发现、连接、调用外部工具。想象一下你的智Neng体需要查询飞书日程，又要往钉钉发消息——只要把这些服务包装成MCP，就Neng像调用函数一样调用。

OpenAI也在2026年初正式支持MCP协议，这意味着MCP从Anthropic的“自家标准”变成了行业共识。这个转折点标志着软件正在从“为人设计界面”转向“为AI设计接口”。

CLIZui早出现在1960年代，比图形界面早了整整二十年。过去它只为人类服务，可现在我们把它改造成机器可读的输入输出，让大模型直接通过命令行与系统交互。

比如飞书提供的lark-cli

# 查日程
lark-cli calendar agenda --range today --format json
# 发消息
lark-cli im send --text "下午3点开会" --to "张三" --format json
# 创建文档
lark-cli doc create --title "会议纪要" --content "..." --format json

每个命令dou支持--format json，输出结构化结果，AIKe以直接解析使用。不需要截图、识图、不需要坐标模拟——一条git push命令几秒完成，而GUI方式往往要多步才行。

Skill不是工具，而是一份写给AIkan的操作手册。它告诉AI“你有一本操作钉钉的手册”，当需要时才加载详细内容。

举个例子，一个MCP Server就是一个“转接头”。它把外部系统Neng力翻译成工具描述，并通过标准协议暴露给AI。这样AI就Neng像拿起一件工具一样使用它。

MCP：定义发现、连接和使用外部工具的标准协议。

CLI：以文本为主干，机器可读输入输出；让模型像敲键盘一样操作系统。

Skill：按需加载的操作手册；告诉模型何时该用哪个工具。

DingTalk、Feishu、企业微信同一周内相继开源了自己的CLI工具——这并非巧合，而是清晰信号：软件正从“GUI优先”转向“API优先再到Agent-native”。咱就是说这些平台dou在拼抢未来的发展方向。

MCP和CLI其实不是互斥关系。有时候你Ke以同时使用两者。例如在Claude Code或Cursor等终端环境里用CLIgeng灵活；而桌面端如ChatGPT Desktop，则geng适合MCP。Ru果你手里还有Skill，那无论怎样douNeng得到加分效果。

# 它会尝试自己摸索 lark-cli doc read --id xxx --help
# 然后尝试各种参数组合
# 出错
# 重试... hen慢

Narrative 的那一步其实hen重要——让模型自动探索参数组合，再根据返回结果调整调用策略。这种自学习机制让代理变得geng聪明，也减少了人工调参成本。

You might wonder “为什么百度不收录这篇文章？”其实原因hen简单，也是技术层面的。搜索引擎对内容质量和geng新频率dou有严格要求，Ru果没有足够高质量标签或缺少关键字优化，就可Neng被忽略。另外一些平台为了避免版权争议，也会主动屏蔽某些技术性较强的帖子。所以Ru果想让文章被广泛kan到，需要注意SEO细节，比如添加关键词标签、优化标题长度等。不过别担心，我这里Yi经帮你打好基础啦！说实话，有时候还是得靠人力推广呢。

Mastra AI- 基于Vercel AI SDK封装,支持40+模型,- - - - - =2026年1月发布v1..

# Skill告诉AI：
# . 用 lark-cli doc read 读取会议纪要
# . 用 lark-cli doc extract --type task 提取待办
# . 用 lark-cli task batch-create 批量创建任务
# . Ru果权限不足，执行 lark-cli auth request