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本文分析了 AI 智能体系统中知识问题与执行问题的区别，指出许多 MCP 服务器被误用于解决知识问题，导致 token 成本飙升。通过将稳定的工作流知识编码到 Markdown 技能文件中，开发者能减少 100 倍上下文消耗，同时利用 MCP 处理动态 API 调用。CompanyOS、Supabase 和微软的实践展示了这种两层架构的生产可行性。