认知的重构：从提示词工程到 Agent OS 的演进逻辑与终局推演

Reconstructing Cognition: The Evolutionary Logic from Prompt Engineering to Agent OS and the Final Deduction

摘要

当前 AI 领域中，MCP（Model Context Protocol）与 Agent Skills 的爆发并非偶然的热点追逐，而是大语言模型（LLM）从“聊天机器人”向“智能操作系统”演进的必经之路。本文将剥离技术名词的表象，从信息熵、上下文经济学以及冯·诺依曼架构的局限性出发，论证这一演进的本质是“计算资源的空间置换”与“认知的模块化解耦”。同时，我们将批判性地指出当前 Agent Skill 架构的“静态缺陷”，并大胆推演未来的终局——基于 JIT（Just-In-Time）的流体智能架构。

第一章：计算的瓶颈与上下文的诅咒

Chapter 1: The Bottleneck of Computation and the Curse of Context

在讨论 Agent Skills 之前，我们必须先回到一切的起点：为什么单纯的提示词工程（Prompt Engineering）会失效？

1.1 上下文窗口的边际效用递减

在 LLM 发展的早期，人们普遍存在一种“无限上下文幻想”。认为只要 Context Window 从 4k 扩展到 128k，再到 1M 甚至无限，所有问题都会迎刃而解。只要把整本百科全书塞进去，AI 就能全知全能。

然而，现实给了这种线性思维一记重拳。
从信息论（Information Theory）的角度来看，Context Window 本质上是模型的工作记忆（Working Memory/RAM）。

• 注意力稀释（Attention Dilution）：随着输入 Token 数量的增加，模型对特定关键信息的捕捉能力并非线性保持，而是呈对数级下降。这就是著名的“Lost-in-the-middle”现象。
• 信噪比坍塌：当海量无关信息涌入窗口，有效信号被噪音淹没，幻觉（Hallucination）随之产生。

1.2 提示词工程的“算力浪费”

传统的 Prompt Engineering 实际上是一种“全量加载”策略。
想象一下，如果你想让 AI 写一段 Python 代码，你必须在 System Prompt 里塞入 Python 最佳实践、错误处理规范、特定库的文档。
每一次对话，你都在强迫 GPU 重新计算这些重复的 Token。这在计算经济学上是极度低效的。

结论：如果说 Prompt 是 RAM，那么我们需要一种机制，能够像硬盘（Hard Disk）一样存储海量知识，并像虚拟内存（Virtual Memory）一样按需调度。这正是技术演进的原动力。

第二章：MCP —— 连接的协议化与标准化的前夜

Chapter 2: MCP - The Protocolization of Connection

当开发者意识到 Prompt 无法承载世界知识时，RAG（检索增强生成）和 Function Calling 应运而生。但随之而来的是严重的碎片化。

2.1 从“手写驱动”到“通用总线”

在 MCP 出现之前，连接一个数据库工具需要：

1. 定义 JSON Schema。
2. 在 Prompt 中描述工具用途。
3. 处理模型的 JSON 输出。
4. 执行代码。
5. 将结果回传。

这就像 DOS 时代的计算机，每接一个打印机都要重写一遍驱动程序。
MCP（Model Context Protocol）的本质，是 AI 时代的 USB 协议。
它规定了：

• 握手协议：模型如何发现工具。
• 数据协议：资源（Resources）、提示（Prompts）和工具（Tools）如何以标准化格式传输。

2.2 协议背后的野心：数据主权的重定义

MCP 披着技术的外衣，实则在解决生态问题。
MCP 试图打破 OpenAI Store 等封闭花园的垄断。它让数据源（如 Linear, GitHub, Google Drive）拥有了“自我描述”的能力。数据源不再被动等待抓取，而是通过 MCP 主动告诉任何连接的模型：“我有这些数据，你可以这样查我。”

这标志着 AI 开发从“微调模型”转向了“构建管道”。但 MCP 依然只是解决了“IO 接口”的问题，它没有解决“大脑如何组织这些工具”的问题。于是，Agent Skills 登场了。

第三章：Agent Skills —— 认知的虚拟化与渐进式披露

Chapter 3: Agent Skills - The Virtualization of Cognition

Anthropic 推出的 Agent Skills 并非简单的功能堆叠，它是软件工程思想对 AI 的一次全面殖民。

3.1 架构本质：从流式文本到文件系统

让我们仔细审视 Agent Skill 的结构：

• SKILL.md（指令）
• scripts/（代码）
• reference/（参考）
• assets/（附件）
  这种结构通过“文件系统（Filesystem）”这一古老但稳固的隐喻，解决了 LLM 最大的痛点：非确定性（Non-determinism）。

传统的 Prompt 是流动的、模糊的。而 Agent Skill 将一段复杂的认知过程（比如“分析财报”）封装（Encapsulation）成了一个确定的模块。这与面向对象编程（OOP）中的类（Class）定义如出一辙。

3.2 核心机制：渐进式披露（Progressive Disclosure）

你在问题中敏锐地捕捉到了“既解手 Token 又不填充上下文”的矛盾。Agent Skills 通过三级加载机制解决了这个悖论，这实际上是计算机操作系统内存分页（Memory Paging）机制的复刻：

深度洞察：
这种机制的革命性在于，它将 Context Window 从一个存储容器转变为一个计算缓存。
AI 不再需要“记住”所有知识，它只需要“记住”去哪里找知识（索引）。这极大地降低了认知负载（Cognitive Load）。

3.3 双脑架构：概率与确定的缝合

Agent Skill 的文档中强调了 “Scripts provide deterministic operations”。
这揭示了当前 AI 架构的一个根本性真理：

我们正在构建一个“双脑系统”。

• 右脑（LLM）：负责意图理解、模糊推理、路径规划。
• 左脑（Code Sandbox）：负责数学计算、逻辑验证、数据转换。

Agent Skill 是连接左右脑的胼胝体。它允许 AI 在遇到无法通过概率解决的问题（如精确计算 $134 \times 984$）时，无缝切换到确定性的代码执行模式。

第四章：批判与反思 —— 当前 Agent Skill 的阿喀琉斯之踵

Chapter 4: Critique and Reflection - The Achilles’ Heel

尽管 Agent Skill 设计精妙，但正如你所言：“感觉还是怪怪的，不够灵活”。这种直觉是正确的。从第一性原理来看，当前的 Agent Skill 架构存在致命的静态缺陷。

4.1 硬编码的诅咒 (The Curse of Hard-coding)

目前的 Skill 开发模式依然停留在 Software 1.0 时代。
我们需要程序员预先设想场景，预先编写 SKILL.md，预先写好 Python 脚本。

• 问题：现实世界是无限的，而预设的 Skill 是有限的。
• 悖论：如果为了覆盖所有场景而写了 10,000 个 Skill，那么光是 Level 1 的 Metadata 就会撑爆 Context Window，导致 AI 陷入“选择瘫痪”。

4.2 割裂的认知体验

“Custom Skills do not sync across surfaces”。这不仅是工程上的麻烦，更是认知上的割裂。
人类的学习是连续的。我在书房学到的知识，在厨房也能用。
但目前的 Agent Skill 是沙盒化的。不同 Skill 之间的数据无法自然流通。AI 在调用“PDF 读取 Skill”时，可能无法利用“Excel 分析 Skill”中的上下文，除非开发者显式地建立了连接。这违背了智能的整体性（Holism）。

4.3 安全性的达摩克利斯之剑

Agent Skill 允许 AI 访问文件系统并执行代码。虽然有沙盒，但这本质上是允许 LLM 对操作系统内核进行系统调用（Syscall）。

• Prompt Injection：攻击者可以通过精心构造的文本，诱导 AI 修改 SKILL.md 或者执行恶意的 rm -rf 操作。
• 不可控的副作用：既然 Skill 是为了“自动执行”，那么当一个拥有写权限的 Skill 在无人监管下运行时，其错误的连锁反应（Chain Reaction）可能是灾难性的。

第五章：终局推演 —— 从“预设技能”到“流体智能”

Chapter 5: The End Game - From Presets to Fluid Intelligence

如果 Agent Skill 不是终点，那么 AI 操作系统的未来会是什么样？
结合技术演进的加速度，我们可以推演出以下三个必然趋势：

5.1 JIT Skill Generation (即时技能生成)

这是解决“硬编码”问题的唯一解。
未来的 Agent 不再依赖人类编写的 SKILL.md。

• 场景：用户要求“分析这家初创公司的潜在风险”。
• 当前做法：调用预设的 startup_analysis_skill。
• 未来做法：
  1. AI 分析需求，发现没有现成技能。
  2. AI 实时编写一个 Python 脚本，定义数据抓取逻辑，生成临时的 SKILL.md。
  3. AI 将这个临时技能注入自己的运行时环境（Runtime）。
  4. 执行任务。
  5. 任务完成后，根据效果决定是销毁这个技能，还是将其固化到长期记忆库中。

这种“用完即走”的软件形态（Disposable Software）将彻底改变我们对“App”和“工具”的定义。软件将不再是静态的产品，而是动态生成的服务流。

5.2 操作系统级的深度融合 (OS-Level Integration)

Claude 运行在 VM 中。这只是暂时的。
随着端侧模型（On-device AI）能力的提升，Agent 将从云端的 VM 下沉到本地的 OS 内核旁。

• 未来的 Skill：不再是文件系统里的 Markdown，而是 OS 的一部分。AI 将直接通过系统底层 API（而非模拟的 bash）来控制窗口、读取内存、操作硬件。
• 全域上下文：AI 将不再依赖你喂给它的 Context，它会实时读取你屏幕上的像素（Pixel-level understanding）和后台的进程日志。Agent Skill 将演化为“数字外骨骼”的神经驱动程序。

5.3 语义化的元技能网络 (Semantic Meta-Skill Network)

为了解决 Skill 数量爆炸导致的“路由难题”，未来的架构将引入向量化索引（Vector Indexing）。

• Skill 不再通过简单的 Name/Description 匹配。
• Skill 将形成一个语义网络。当 AI 遇到问题时，它会在高维空间中搜索最接近的“技能簇”。
• 技能组合（Composability）将自动化。AI 会自动发现：“把 Skill A 的输出作为 Skill B 的输入，能解决一个全新的问题。”这意味着 AI 将开始“发明”新的工作流。

结语：正在生成的数字利维坦

Conclusion: The Emerging Digital Leviathan

回望从 Prompt Engineering 到 MCP 再到 Agent Skills 的演进历程，我们看到的不是零散的技术更新，而是一场宏大的架构迁徙。

• Prompt Engineering 是我们在教鹦鹉说话。
• MCP 是我们在给鹦鹉装上机械臂。
• Agent Skills 是我们在试图给这只机械鹦鹉植入海马体（记忆）和前额叶（规划）。

正如你所洞察的，Agent Skill 依然笨重、原始，带着浓重的人工干预痕迹。它就像是早期的打孔卡片编程，虽然能运行，但离真正的“智能”相去甚远。

未来的趋势，必然是去人工化（De-humanization of Configuration）。
我们最终将不再编写 Prompt，不再编写 Skill，甚至不再编写 MCP 协议。我们将只负责定义目标（Objective）和边界（Boundary），而中间所有的工具调用、代码生成、上下文管理，都将由 AI 在毫秒级的自我迭代中动态完成。

这不仅是技术的进化，更是人类与机器关系的重构。我们正在从“操作计算机的人”，变成“牧养智能体的神”。而 Agent Skills，正是这场神化运动中，我们亲手铺下的第一块基石。