工具、技能与插件¶
工具、技能、插件、MCP 与 A2A 处于不同层次。先确定你要增加的是操作能力、工作方法、扩展逻辑还是接入协议，再选择机制。
机制对照¶
| 机制 | 核心作用 | 例子 | 边界 |
|---|---|---|---|
| 工具（Tool） | 执行有参数和结果的操作 | 读文件、运行命令、查询业务系统 | 受工具可见性、参数与执行权限约束 |
| 技能（Skill） | 提供领域知识和工作流程 | 报告撰写规范、问题分析步骤 | 指导模型，实际动作仍由工具完成 |
| 插件（Plugin） | 安装或加载一组扩展能力 | 注册工具或事件处理 | 依赖各端插件机制与信任模型 |
| MCP | 以协议连接工具服务 | 连接外部数据库工具 | 服务自身仍需鉴权与访问控制 |
| A2A | 以任务协议接收外部 Agent 请求 | 外部编排器提交任务 | 当前 Runtime 生产入口为入站服务 |
工具如何参与任务¶
模型读取工具说明并提出参数，执行层校验调用、检查权限，再执行操作并返回结果。工具返回的错误同样是反馈，可用于修正下一步。工具名称存在于策略表中并不代表已经实现或启用。
技能如何生效¶
技能把适用条件、专业方法和资源组织为可复用内容。系统根据任务选择并提供相关技能，模型据此安排步骤，再使用已有工具行动。
技能不会凭文本自行增加系统权限。涉及脚本、外部服务或专用工具时，仍需满足依赖与授权。手工安装技能、待审核技能和进化候选的准入流程各有条件，不能把所有技能加载都理解为一次完整自动评测。
插件的信任边界¶
Runtime 的 Python 插件通过已登记的入口或配置目录发现，在进程内扩展工具和行为。它们是受信任的进程内代码；工具注册和钩子声明检查不等于操作系统沙箱。
Desktop 的插件和技能由内嵌引擎及宿主管理，具有自己的安装来源、启停与卸载流程。两端插件包和配置不可直接视为兼容。
MCP 与 A2A 的区别¶
MCP 让当前 Agent 调用工具服务。当前 Runtime 的 A2A 入口则让外部 Agent 向本实例提交任务、查询状态或取消工作。内部 Worker 委派属于同一 Runtime 的执行机制。
当前 Agent 运行时不提供 A2A 出站委派入口，不能把 A2A 接入等同于自动跨服务组建 Agent 网络。
选择方法¶
已有工具但执行方式需要规范，编写技能；缺少具体操作，增加工具或接入 MCP；需要扩展运行行为，使用对应产品的插件机制；需要外部系统提交 Agent 任务，评估 Gateway 或 Runtime A2A 入站接口。
操作见 Runtime 集成与桌面端模型与扩展。