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Obsidian 入门34:搞懂 Agent、MCP、Skill,看懂 AI 打工团队

林小卫很行

这是一个「Obsidian × AI」系列。

我会从最基础的认知开始,慢慢写到资料整理、写作工作流,再到怎么把 AI 接进来。

如果你还没看过前几篇,可以先看 Obsidian 入门 32:Claudian 插件实战 ,拥有这个优雅的AI管家

我上周被问到一个问题,挺有意思的。

朋友问我:你天天让 AI 帮你干活,它到底是怎么知道该干嘛的?

我想了想,还真不是一句「它很聪明」能回答的。

其实呢,AI 不是一个单独的「人」。它背后有一个打工团队,各有分工。而你看到的那个 AI,只是这个团队的「老板娘」:负责接单、派活、最后把成果交回给你。

今天我们把这个打工团队里的三个关键角色说清楚。以后你再听到什么 Agent、MCP、Skill,至少知道是在说啥。


第一个大哥:Agent,AI 的「分诊台大脑」

你让 AI 帮你做一件事,比如「帮我把这篇文章发到公众号」。它是怎么知道该先排版、再配图、最后发布的?

这就是 Agent 在起作用。

你可以把 Agent 理解成「分诊台护士」。来了一个需求,它先判断:该用哪个 Skill?该调哪个 MCP?执行顺序是什么?遇到问题怎么决策?

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每一步该干什么,由它来分配。你下的那个「指令」,Agent 翻译成了具体的操作步骤,再派给下面的小弟去执行。

很多用过 Claude Code 的朋友可能觉得「AI 挺听话的,让干什么就干什么」。其实不是它听话,是背后的 Agent 在帮你做调度。


第二个小弟:MCP,AI 的「USB 转接头」

光有 Agent 发指令还不够,AI 还有个基本限制:

如果不是原生多模态的模型(例如Gemini或者Kimi),它的「眼睛」只能读文字。图片、PDF、数据库里的内容,它根本看不见。

那之前那篇《GLM 负责写字,MCP 负责看图:我给 OpenClaw 补了双眼睛》是怎么做到的?

GLM 本身不会看图,但它接了一个叫 MCP 的东西。相当于在 AI 身上装了一个 USB 接口,然后通过这个接口接了一个能「看见」图片的工具。

这样一来,AI 就能指挥这个工具帮它看图了。

MCP 的全称是 Model Context Protocol,翻译过来就是「模型上下文协议」。听起来复杂,但你可以理解成:它就是 AI 的「转接头」,让 AI 能插上各种外部工具,读取各种外部信息。

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没有这个转接头,AI 就只能「看见」你发给它的文字。有了它,你的 Obsidian 库、你的文件管理系统、你电脑里的各种软件,AI 都能「插上去」用。


第三个小弟:Skill——AI 的「专项能力包」

现在 Agent 会分配任务了,MCP 会连接工具了。下一个问题来了:

AI 做每件事都要从零学吗?

你让 AI 帮你写一篇公众号,它每次都要重新学「怎么写公众号」吗?如果每次都要重新教,那太累了。

所以后来有了 Skill 这个概念。Skill 就是 AI 的「专项能力包」。

打个比方,你去医院挂号,分诊台护士会根据你的情况把你分到对应的科室——内科、外科、眼科。每一个科室就是一个 Skill。

AI 也是一样的。写公众号是一个 Skill,配图是一个 Skill,排版是一个 Skill,发布也是一个 Skill。每个 Skill 里面装的是做这类事的「套路」,AI 不用每次从零学。

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之前那篇《一套 Skill 写一处,三个工具同时用》,说的就是这件事。我的工作流里,写作有写作的 Skill,排版有排版的 Skill,生图有生图的 Skill。我不需要每次都跟 AI 说「排版的时候记住用这个格式」,我只需要说「执行排版 Skill」,它就知道该怎么做。

因为那个 Skill 里已经把「套路」封装好了。


懂了这些有什么用?

说了这么多,有朋友可能会问:我又不是程序员,懂这些词有什么用?

其实很多时候,懂了这些,回头再看 Obsidian 的 AI 集成,会清晰很多。

比如装了 Agent Client 插件,它本质上就是一个 Agent,负责在你 Obsidian 里调度各种 Skill。

再比如 Claudian,它能"选中文本就识别",靠的就是接上了 MCP,才能读懂你的笔记库。

你回过头来看这几篇入门文章,会发现每一篇其实都在讲这个打工团队里的某一个角色。只是之前没有把它拆开说过。

第一,你能判断一个 AI 插件好不好。 回头看 #30 的三款侧边栏 AI 插件对比,为什么有的用起来感觉"就那样"?因为它们没有 Skill,全靠大模型硬撑。你现在知道该问什么了:它有没有 Skill 系统?接了几个 MCP?

第二,你大概知道问题出在哪。 装了 AI 插件但用不起来,不一定是插件的问题,可能是 Agent 没配好,或者是 MCP 没连上(例如Claudian 如果读不到笔记,就是 MCP 的问题)。知道是谁的问题,才能找谁解决。

第三,说句心里话,为以后折腾工作流打基础。 我之后会多聊 Skill 的配置,懂了这三个角色的分工,你再看之前的3篇文章,就会发现他们不再是孤立的工具,而是一整盘棋。


进阶阅读


所以下次 AI 表现不如预期,先别急着骂它不行。也许只是它的打工团队,还缺几个小弟呢。