**2026 AI Agent 应用层开发关键词精炼文档**

### 1. Skills 层（核心能力层）
- **Skills**：Agent 可重用能力包，高于 Tools。包含领域知识、最佳实践、决策逻辑、步骤指南。
- **Skills vs Tools**：Tools 是执行动作（API/函数调用）；Skills 是“如何思考+执行”的专家流程（结构化指令 + 推理逻辑）。
- **SKILL.md**：主流定义格式，包含元数据、决策准则、Guardrails、输入输出示例。
- **Skill Engineering**：构建、管理、组合 Skills 的工程实践。
- **Skill Registry / Discovery**：Skills 注册与动态发现机制。

### 2. 应用层核心概念
- **Agentic Applications**：基于 Agent 的端到端业务应用（自主完成工作流）。
- **Role-based Agents**：按角色定义（Researcher、Analyst、Executor 等）。
- **Multi-Agent Orchestration**：多 Agent 协作完成复杂业务目标。
- **Agentic Workflows**：自主业务流程（规划-执行-反思循环）。
- **Task Decomposition**：业务目标拆解为子任务。
- **Domain-specific / Vertical Agents**：行业垂直 Agent（销售、财务、HR、代码等）。
- **Human-in-the-Loop (HITL)**：关键节点人工审核（合规必备）。

### 3. 协议与集成
- **MCP (Model Context Protocol)**：Agent 连接企业系统、数据、工具的标准协议（“Agent 的 USB-C”）。
- **A2A (Agent-to-Agent Protocol)**：Agent 间发现、委托、协作互操作标准。
- **Agent Card**：描述 Agent 能力、Skills 的元数据文件。

### 4. 主流开发框架（应用层）
- **CrewAI**：角色-based 多 Agent 团队协作，适合快速构建业务流程。
- **LangGraph**：图状有状态工作流，生产级复杂应用首选。
- **Low-code Platforms**：Dify、n8n、LangFlow 等。
- **其他**：AutoGen、OpenAI Agents SDK、LlamaIndex 等。

### 5. 高频应用机制
- ReAct + Reflection（推理-行动-反思）
- Multi-Modal Agents（文本+图像+文档）
- Memory Layers（短期会话 + 长期业务记忆）
- Guardrails & Observability（安全防护 + 监控评估）

### 2026 应用层核心趋势
- 从 Tool Calling 转向 **Skills + MCP + A2A** 组合。
- 强调生产就绪：状态管理、Human-in-the-Loop、安全 Guardrails、Observability。
- Agent 从实验原型走向“数字员工”，重点通过 Skills 标准化业务能力。

**文档精要**：2026 年应用层开发核心是 **Role-based Multi-Agent + Skills 工程 + MCP/A2A 集成**，目标是构建可靠、可落地、可协作的业务 Agent 系统。

需要输出 Markdown 版本、添加具体 Skill 示例，或导出为特定格式吗？