Solon AI Remote Skills(Mcp Skill):开启分布式技能的“感知”时代
引言:AI Agent 的“最后一公里”挑战 在 AI Agent 的工程实践中,我们正在经历一场从“本地集成”到“云端插件化”的变革。过去一年,行业见证了Model Context Protocol (MCP)的崛起,它成功解决了大模型与外部工具跨进程连接的“协议标准化”问题。然而,随着企业级场景的深入,开发者们发现:仅仅实现连接是不够的。 今天,Solon AI 3.9.0 正式提出Remote Skills(远程技能)的概念。这一特性并非对 MCP 的简单封装,而是将原本静态的、被动触发的 MCP 工具集,进化为具备业务感知力、生命周期管理和动态路由能力的分布式智能单元。 一、 从 MCP Tools 到 Remote Skills 的跨越 传统的 MCP 交互模式本质上是一种“静态广播”。服务端一旦启动,便会将所有工具(Tools)全量暴露给大模型。这种模式在单机实验环境下运行良好,但在复杂的多租户、高安全要求的企业级业务中,会引发三个致命的工程痛点: 1. 上下文噪音(Context Noise)与 Token 膨胀: 大模型的上下文窗口是昂贵且有限的。如果一个系统拥有 50...
