Flow Studio MCP 的未来之路
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Flow Studio MCP 的未来之路
关于改进 MCP 的一些思考，为什么 Power Automate 依然重要，技能对 Agent 意味着什么，以及为什么有价值的 Agent 工作应该沉淀为文档、上下文和确定性工具。
我最近同时在思考好几件事。
Agent 变得更强了，MCP 变得更好了，但客户仍然需要明天就能跑起来的业务流程。
改进 MCP 是一段旅程
MCP 不是 API 的封装。它是一座桥梁：更清晰的工具、更小的操作单元、更安全的编辑、更好的错误提示、更少的上下文浪费。答案不是简单地说"用 CLI 吧，因为它的上下文更少"。
老一代 LLM 更不擅长写代码；但最新的 LLM 反而在判断该用哪些工具方面表现不佳——原因很简单，它们在猜，而且不记得 tool_list。4.7 版本在某些 4.5 和 4.6 都能轻松处理的事情上原地打转。
这对我们来说可能意味着两件事：实现工具搜索，以及减少不必要的工具。你可以放心，我们还会再写文章聊为什么工具搜索远比 CLI 更好——帮帮忙。
我们在《为你的 Agent 和 Power Automate 搭建最佳桥梁》一文中对此有更多讨论。
为什么还要构建 Power Automate？为什么不直接用 Agent 和技能？
Agent 负责推理。Power Automate 负责重复执行。Agent 可以设计、调试、解释和改进流程，但流程本身仍然是持久化的业务过程。流程是确定性的。它们不会某天醒来突然说不一样的话，也不会告诉你 token 用完了、一个月只能正常工作三周。
什么是技能？Agent 什么时候会选择技能？
技能是 Agent 的本地智慧：规则、示例、文件、模式，以及辅助脚本。它是你的 Agent 学到的关于如何做某件事的全部上下文，被记住，以便它能再次完成。
一个好的技能要足够具体，才能在正确的时机被选中。模糊的技能只会变成噪音。
让 Agent 留下上下文，尤其是脚本
给 Agent 一个文件夹，用来存放笔记、示例、决策、文档和脚本。记忆是模糊的；文件是可检查的，代码告诉 Agent 的远比文字多得多——它告诉 Agent 怎么做，以及之前是怎么做的。
不要只写技能 Markdown 文件。行业方向表明，这正在成为一种反模式。文字太容易被不同解读。写确定性代码：重复步骤用脚本，规则用检查器，可靠工作流用工具。所有扩展 Agent 与系统接口的工作都通过 MCP 和 MCP-sdk 来完成（后者展示了强类型安全的接口方式）。
与真实客户交流
我们正在为 Flow Studio MCP 做更多的市场推广（总体来说，也是为了推动关于用 MCP 做 Power Automate 的讨论——这个时机正好赶上微软发布 Power Apps 的 MCP）。但市场推广有时感觉像对着真空喊话。真正给我们正确前进信号的，永远是与客户的实际交流。当我们看到客户感到满意，并告诉我们他们用 MCP 在做什么；或者甚至向我们抱怨它还不能做什么。
找时间学习
我们最近去悉尼拜访了一些好朋友，他们在做大量 M365、Power Automate 相关的工作，本来决定只是做个展示分享，结果变成了一场培训午餐会。反馈和热情非常棒。我们……
