导读最近可以明显看到一个变化钉钉、飞书、企业微信开始陆续开放 CLI 能力 越来越多团队不再只讨论提示词而是在做一件更实际的事让 AI 直接参与执行很多人开始有几个共通疑问CLI 到底是什么Skill 和 MCP 又是什么为什么这几个东西突然一起出现这篇文章只回答一个问题AI 是怎么从“能聊天”走到“能干活”的目录为什么最近大家都在做 CLICLI 本质是什么Skill、MCP、CLI 的核心区别三者在 AI Agent 里的分工为什么企业在推 CLI一、为什么最近大家都在做 CLI先看一个变化路径过去AI主要停留在理解和生成阶段现在AI开始进入执行阶段问题变成AI如何真正完成任务目前主要有三种方式Skill把能力打包给AIMCP把外部能力接进来CLI让AI直接执行这也是为什么三者会同时出现二、CLI 本质是什么CLI 本质上是一套标准化命令接口核心作用只有一个让 AI 可以直接执行操作例如send_message --userxxx --content开会通知 create_doc --title测试报告 run_script test_case.py对于 AI 来说这类命令有三个特点结构固定可组合可自动执行相比 UI 操作CLI 更适合 AI 使用三、Skill、MCP、CLI 的区别很多人觉得这三者是同一类东西其实不是它们分别解决不同问题1. Skill能力内置Skill 的作用是把能力直接封装进 AI一般包含知识工具执行逻辑特点加载后直接可用上手简单标准不统一可以理解为给 AI 增加某一类能力2. MCP能力连接MCP 的作用是建立标准化连接核心特点基于协议通信可以连接任意外部系统需要中间层服务可以理解为让 AI 能接入外部世界3. CLI能力执行CLI 的作用是执行特点直接调用系统能力不依赖界面执行效率高可以理解为让 AI 具备动手能力四、三者关系从结构上看它们属于不同层级再换一种方式理解类型解决问题SkillAI懂什么MCPAI怎么接CLIAI怎么做五、为什么企业在推 CLI这背后是一个很现实的问题AI要进入业务流程就必须具备执行能力1. GUI不适合AIGUI是为人设计的点击视觉识别交互反馈AI在这些方面效率不高2. CLI更适合AICLI的优势在于命令清晰无歧义易自动化对于 AI 来说执行成本更低3. 企业需要自动化执行在企业场景中AI可以直接参与流程不再只是辅助六、关键结论Skill、MCP、CLI不是替代关系而是协同关系一句话总结Skill 解决理解问题MCP 解决连接问题CLI 解决执行问题七、写在最后AI真正的变化不在于它能说什么而在于它能不能把事情做完