想把一个通用 AI 变成某个领域的“专业高手”？那你得认识 Agent Skill（代理技能）。今天带你从零开始理解它是什么、它的来龙去脉、与 MCP 等概念的区别，以及为什么它正在成为大模型技术的新趋势。
1. Agent Skill 是什么？
Agent Skill 是一种标准化的“技能包”，用来扩展 AI 代理（agent）的能力。它不是神秘魔法，而是非常具体的：
- 一个 文件夹，里面至少有一个 SKILL.md 文件；
- SKILL.md 包含元数据（如 name、description）和对特定任务的详细指令；
- 还可以包含脚本、模板、参考资料等
这个技能包可以让 AI 在遇到匹配任务时动态加载，并按照预设流程执行，而不是一问三不知地瞎猜 。它就像给 AI 安装了一本“现场施工手册”。
2. Agent Skill 和 Anthropic有什么关系？
Anthropic 是 Agent Skills 最早推动和发布这个规范的公司之一，并将其作为 开放标准（Open Standard） 推广。也就是说，这不是某家公司封闭的功能，而是整个生态都可以参与、贡献和使用的规范。
Anthropic 发现传统的大模型对具体业务场景缺乏稳定执行力，因此提出了 Skills 这种标准格式，用可复用的“技能包”来弥补这一缺口，提升专业性和一致性。
结果是：不仅 Claude 系列支持 Agent Skills，其他平台（如 Copilot、Cursor、VS Code 等）也开始兼容这一格式标准。
3. Agent Skill 和 MCP 等概念怎么区分？
AI 生态里有很多类似的东西，这里做个比喻 ：
概念
是什么
主要用途
Agent Skill
模块化的技能包
给 AI 代理增加专业知识和固定流程
MCP (Model Context Protocol)
连接模型与实时数据来源的协议
让模型有“实时环境感知”
工具调用 (Tool Calling)
让模型访问具体的 API/工具
给模型实际执行操作的能力
换句话说：
- Agent Skill 更像一本行业手册（怎么做），
- MCP 像一根数据管道（知道现在的情况），
- 工具调用 是具体执行机械动作的功能（干活）。
如果把一个 AI 代理比作一名员工：
- MCP 给他装上了监视时局的眼睛，
- 工具调用是他的双手和各种工具，
- Agent Skill 则是他的技能证书和操作指南。
AI 在默认状态下只是个广泛知识的助手，但它不懂你公司的业务 SOP（工作流程）。Agent Skills 把你的流程和知识具体写入技能文件，让 AI 实际学会在你的业务语境下工作。
4.2 降低重复提示成本
不用在每次对话里反复教 AI 同样的事情，而是“装载”一次标准技能，让它按规则工作。
4.3 可复用、可组合、可共享
技能是模块化的，可以跨多个产品和代理共享，并且可以组合多个技能来完成复杂流程。
⚡ 4.4 让 AI 变成持续执行者
AI 不再只是回答问题，而是执行步骤化任务，像机器人一样稳定、可预测、可审计。
小提示：随着生态成熟，很多平台开始建立技能市场，让开发者直接安装现成技能使用 。
5. 小结一下
总的来说：
Agent Skills 是给 AI 代理装上的“专业技能包”。 它通过一个标准化文件夹结构，定义何时、如何执行具体任务，并包含操作说明、模板和可选脚本。
它的价值不在于酷炫的新名词，而在于 让智能体具备专业化、可控、可共享的执行能力，从“聪明的聊天机器人”变成“真实能干的工作者”。
越来越多大模型平台采纳这一标准，也说明它在 AI 自动化和工程实践中的实用价值。
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