최근 AI 에이전트 분야에서는 에이전트가 외부 도구와 도메인별 지식을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 다양한 발전이 이루어지고 있다. 이 가운데 두 가지 주요 접근법으로 스킬과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 부각되고 있다. 두 방법은 처음에는 유사해 보일 수 있으나, 실제로는 설정 방식과 작업 실행 과정에서 차이를 보인다. 스킬과 MCP는 각각 AI 에이전트가 특정 작업을 수행하는 데 필요한 구조화된 도구와 행동 지침을 제공하는 역할을 한다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 AI 에이전트 개발에 중요한 의미를 가진다.

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