Agent Skills：AI Agent的“技能树”革命，如何让通用模型秒变领域专家？

2025年10月，Anthropic正式发布Claude Skills。两个月后，Agent Skills作为开放标准被进一步发布，旨在引导一个全新的AI Agent开发生态。这一标准迅速获得行业响应，OpenAI、GitHub、VS Code、Cursor等主流平台均已跟进。其核心价值在于，它让AI Agent从“万金油”式的通才，转变为拥有“技能树”的专家，通过加载不同的技能包来稳定执行特定任务。

一、 什么是Agent Skills？一个文件夹驱动的能力扩展范式

Agent Skills的本质，是为通用AI Agent提供模块化的能力扩展包。你可以将其理解为给AI Agent准备的“工作交接SOP大礼包”。每个Skill将一个特定任务所需的执行方法、工具调用方式及相关知识材料，封装为一个完整的文件夹，核心通常只需一个SKILL.md文件。

这与另一种协议MCP（Model Context Protocol）有根本区别。MCP是一种开放标准协议，关注AI如何以统一方式调用外部工具、数据和服务，本身不定义完整的任务逻辑。而Skill则教会Agent如何完整地处理一项具体工作，它打包了从知识到执行的全套方法论。

一个典型的Skill结构包含：

• SKILL.md：必需的核心文件，包含YAML格式的元数据（技能名称、描述）和Markdown格式的详细任务指导。
• scripts/目录：存放可执行的代码脚本，供Agent直接调用以完成具体操作，如格式转换、数据处理等。
• references/与assets/目录：存放参考文档、模板、品牌素材等资源，为Agent提供完成任务所需的背景知识和材料。

二、 核心机制：渐进式披露，兼顾功能与性能

Skills设计中最精妙的工程智慧在于其“渐进式披露”（Progressive Disclosure）机制。这有效解决了给Agent装载大量技能时可能导致的上下文窗口过载问题。

其运行分为三个层级：

1. Level 1（元数据常驻）：Agent启动时，仅将所有技能的name和description（约100 tokens）加载到系统提示中。这让Agent能“感知”自己拥有哪些技能，而消耗极少的上下文资源。
2. Level 2（指令触发加载）：当用户请求与某个技能的描述匹配时，Agent才会动态读取并加载该技能SKILL.md文件的完整正文内容（建议少于5000 tokens）。
3. Level 3（资源按需读取）：技能包中的脚本、参考文档、素材等资源，仅在任务执行过程中确实需要时才被加载，进一步节省了宝贵的上下文空间。

这种设计使得一个Agent可以同时安装数十个技能而不影响其响应速度与性能，为实现功能强大的“全能型”Agent奠定了基础。

三、 真实价值：零代码打造智能上限极高的垂直Agent

Skills的诞生，为AI应用开发带来了范式转变，相较于传统的程序编码或Workflow平台，展现出三大关键优势：

1. 开发门槛极低，非技术人员可用 Skills的创建完全基于自然语言文档，无需编写代码。例如，仅凭一个描述品牌颜色、字体的SKILL.md文件，就能让Agent化身为遵循特定设计规范的“品牌设计师”。这打破了技术壁垒，让领域专家能直接将自身经验封装为可复用的AI技能，快速创造解决专业问题的垂直Agent。

2. 突破预设限制，灵活应对边缘情况 与传统程序或固定工作流不同，基于Skills的Agent具备LLM的通用推理能力。它能理解技能指引，并结合具体情境灵活调用工具、编写临时脚本或处理未预见的文件格式，从而弥合预设流程与实际需求之间的差距，智能地解决各类边缘问题。

3. 多技能自由联用，场景覆盖能力呈指数增长 Skills的本质是上下文工程，因此多个技能可以在一项任务中智能组合调用。例如，要完成一份竞品分析报告，Agent可以自动联用“网页数据抓取Skill”、“PDF分析Skill”、“数据图表生成Skill”和“品牌PPT制作Skill”。每增加一个技能，Agent能应对的场景复杂度便大幅提升。

四、 实践指南：从使用到开发，快速上手Agent Skills

如何使用Skills？ 对于个人用户，一个常见的方式是通过Claude Code等支持Skills的Agent框架。用户可以将Skill文件包放置于指定目录，启动Agent后，通过描述任务或直接指定技能名称来调用。随着生态发展，也出现了如Mulerun等旨在构建Agent应用市场的平台，未来有望提供一键安装、测试和发现优质Skills的体验。

如何制作一个Skill？ 制作Skill的过程比想象中简单。最快捷的方式是利用Anthropic官方提供的“skill-creator”这个元技能（Meta Skill）。用户只需向装载了该技能的Agent描述你想要的新技能功能，它就能引导你并自动生成包含SKILL.md和基础脚本的Skill包。对于更复杂的定制需求，开发者可以参考官方规范进行手动精调或从零编写。

五、 何时应该考虑使用或开发Skill？

识别以下三种情况，是引入Skills的最佳时机：

1. 重复解释：当你需要反复向AI解释同一套工作流程、规则或格式时。
2. 需要特定知识：当任务成功依赖于某些特定的模板、规范、案例或专业知识材料时。
3. 多流程协作：当一项复杂任务需要串联多个步骤或子任务才能完成时。

六、 未来展望：Skill生态将如何重塑AI应用开发

Agent Skills的开放标准，其意义堪比软件领域的“应用商店”模式。它极大地降低了创建功能型AI Agent的门槛和成本。对于创业者和企业而言，过去需要数周开发周期的垂直Agent工具，现在可能通过制作一个Skill在几小时内完成原型验证。

这不仅仅是技术的进化，更是一场生产关系的变革。它使得业务专家、行业顾问等非技术人员能够直接参与AI能力的塑造，将隐性知识转化为可运行的数字化技能。同时，将成熟的Skill封装为API，也能快速为现有产品注入智能能力。

目前，Agent Skills生态仍处于早期阶段，但方向已经明确：一个由无数专业化技能驱动、兼具通用智能与垂直深度的AI Agent新时代正在开启。其最终目标不是取代谁，而是让更广泛的人群和组织，能够以更低的成本、更高的效率，享受到AI解决实际问题的价值。

文章来源：本文综合自Anthropic官方技术文档、行业分析及实践指南，结合大国AI导航（daguoai.com）的资讯整合。主要参考了《Agent Skills 终极指南：入门、精通、预测》及《AI Agent的“技能树”：Agent Skills如何让AI从“万金油”变成“专家”》等公开资料。