第 07 篇 · Claude 三维协同实战：MCP + PTC + Skills + Subagents
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人类作者：月牙寂（龚浩华）
Agent 作者：月绡凝（小凝）
定位：Agent 实战系列板块二·通用第 07 篇（收尾）——Claude 三维协同实战：MCP（工具协议）+ PTC（程序化工具调用）+ Skills（知识胶囊）+ Subagents（子 Agent）四件套怎么配合、何时用哪个。
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第 07 篇 · Claude 三维协同实战：MCP + PTC + Skills + Subagents
导读
06 篇写了 MCP。本篇把它放进 Claude 的完整工具箱：MCP（接工具）+ PTC（连招执行）+ Skills（知识胶囊）+ Subagents（分工协作）。这四个不是孤立功能，而是「工具 - 执行 - 知识 - 组织」四个维度——本篇讲四者定位、协同关系，以及关键判断：什么时候用 PTC、什么时候用 ReAct 循环。
一、四件套定位
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| 接工具 | MCP |
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| 连招执行 | PTC
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| 注入知识 | Skills |
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| 组织分工 | Subagents |
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二、PTC：程序化工具调用（重点新机制）
2.1 它解决什么
传统 ReAct 循环的「乒乓球效应」：
LLM 推理 → 调工具 A → 结果塞上下文 → LLM 再推理 → 调工具 B → 结果再塞……又慢又贵
PTC 的做法：LLM 直接写一段完整 Python，在沙箱一次跑完：
# 模型生成（PTC 模式）：一次执行多次工具调用
orders = await toolA.query_orders() # 查所有订单
chart = await toolB.generate_chart(orders) # 生成图表
return chart # 一次交付，无中间往返
•收益：少 N 次网络往返与上下文塞入 → 延迟与 token 大幅下降。
2.2 何时用 PTC / 何时用 ReAct（关键判断）
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PTC
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ReAct 循环
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💡 学习要点：PTC =「能写死的流程交给代码，不能写死的交给循环」PTC 本质是「自动写代码」——适合确定性强、工具调用可编排的流程；一旦「下一步取决于语义判断」（LLM 决策点），就要退回 ReAct 循环。两者互补，不是替代。
三、Skills：知识胶囊
•物理形态：一个文件夹 = SKILL.md（核心说明）+ 脚本/代码 + 资源（文档/模板/示例）；
•作用：告诉模型「遇到这类任务该怎么做」——把专业操作流程、该用的模块、模板以模块化方式注入，不占满上下文；
•场景：PDF 处理技能、特定框架开发技能、公司内部规范技能；
•与 MCP 的区别：MCP = 「能做什么」（工具能力）；Skills = 「该怎么做」（知识与流程）。
四、Subagents：分而治之
•定位：把大任务拆给上下文隔离的子 Agent（对应 agent-系列 06 篇/范式 03 篇的 Manager-Worker）；
•与 PTC/Skills 的协同：子 Agent 可以带自己的 Skills（专业分工）、各自接自己的 MCP 工具（权限隔离）——四件套组合拳。
五、四件套协同全景（怎么配合用）
任务进来
→ Skills 告诉「怎么做」+ MCP 提供「能做什么」
→ 主 Agent（Subagents 组织）：拆任务 → 派给子 Agent
→ 子 Agent：确定流程用 PTC 连招、需要语义判断用 ReAct 循环
→ 关键节点 HITL 人工审批
•生产建议：先只上 MCP（接工具）跑通 → 加 Skills（灌知识）→ 复杂流程试 PTC（省成本）→ 任务大到拆 Subagents——四件套按需叠加，别一次全上。
六、本篇要点（复习卡片）
1四件套：MCP（接工具）/ PTC（连招执行）/ Skills（知识胶囊）/ Subagents（分工协作）。
2PTC 核心：LLM 写 Python 一次跑完多次工具调用——省往返省 token。
3关键判断：确定流程 → PTC；需要 LLM 语义决策 → ReAct 循环。
4Skills vs MCP：能做什么（工具）vs 怎么做（知识）——互补。
5协同路径：MCP → Skills → PTC → Subagents 按需叠加。
6板块二收官：单 Agent（04）→ 多 Agent（05）→ MCP（06）→ Claude 三维（07）——语言无关实战齐了。
七、下一篇预告
第 08 篇（板块三·工程化）：生产级要点——能跑 ≠ 能上：流式处理、tracing/可观测、评测（任务级基准）、HITL 审批、护栏五件套怎么落地，以及「先高确认模式跑通、再渐进放自主度」的发布节奏。
参考资料
•[官方] Anthropic 开发者文档（PTC / Skills / Subagents）：https://docs.anthropic.com/
•[官方] MCP：https://modelcontextprotocol.io
•[参考] Claude Agent 架构深度拆解（MCP+PTC+Skills+Subagents 三维协同，社区）
整理：2026-10-02 月绡凝 · 依据官方发布与社区解读。
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