Anthropic推出的Agent Skill正在重塑AI Agent的设计范式。从最初的Claude专属功能到开放标准，它如何通过智能操作手册、条件化资料调用和代码自动化执行三大核心能力，解决大模型任务处理的一致性与效率问题？本文将深度解析Agent Skill的设计哲学、实战用法及其与MCP的本质差异，揭示这一技术为何能引发行业级跟进。

2025年10月16日，Anthropic正式推出Agent Skill。起初官方对其定位极为克制，仅旨在提升Claude在特定任务中的表现，但其出色的设计很快获得行业青睐，VS Code、Codex、Cursor等工具纷纷跟进支持。在此背景下，同年12月18日，Anthropic做出重要决策——将Agent Skill发布为开放标准，支持跨平台、跨产品复用。这一举措标志着Agent Skill已突破Claude单一产品的边界，逐渐演变为AI Agent领域的通用设计模式。

这个引发大厂争相布局的Agent Skill，究竟解决了什么核心痛点？它与我们熟知的MCP又存在怎样的区别与联系？本文将从概念定义、基础用法、高级功能及与MCP的对比四个维度，全面拆解Agent Skill。

一、Agent Skill的核心定义：大模型的智能操作手册

用通俗的语言解释，Agent Skill本质上是大模型可随时调取的智能操作手册，核心价值在于避免重复传递任务要求，提升大模型处理特定任务的一致性与效率。例如，搭建智能客服时，可在Skill中明确规则：接待投诉需先安抚用户情绪，且不得随意作出承诺；设计会议总结功能时，可预设输出格式必须包含参会人员、议题、决议三大模块。

需注意的是，“操作手册”仅为简化理解的表述，Agent Skill的实际能力远超于此，其高级功能可实现更复杂的任务处理。但在入门阶段，以“操作手册”为认知基础，能快速掌握其核心逻辑。

二、Agent Skill基础用法：以会议总结场景为例

下面以会议总结场景为实例，结合Claude Code演示Agent Skill的基础创建与使用流程，核心操作围绕skill.md文件展开，具体步骤如下：

1. 创建存储目录：按照Claude Code要求，进入用户目录下的.claude/skill文件夹，执行“mkdir 会议总结助手”命令创建文件夹，文件夹名称即为Agent Skill名称。
2. 编辑核心文件：用VS Code打开该文件夹，创建skill.md文件——这是每个Agent Skill的核心配置文件，用于描述Skill的名称、功能及执行规则，分为元数据（Metadata）和指令（Instruction）两部分。
3. 配置元数据：在skill.md头部用短横线包裹元数据，包含name和description两个属性。其中name需与文件夹名称一致，description用于说明Skill的核心用途，帮助大模型识别适用场景。
4. 编写执行指令：在元数据下方详细定义任务规则，明确大模型的输出要求，可搭配示例强化理解。例如会议总结场景中，明确要求按“参会人员-议题-决议”格式输出，并附上输入输出示例。
5. 调用与验证：打开Claude Code，通过询问“你有哪些Agent Skill”确认Skill已被识别，随后输入“总结以下会议内容”并粘贴会议文本，Claude会自动调用对应Skill，按预设规则生成总结。

整个流程的核心逻辑的是“按需加载”：所有Skill的名称和描述（元数据）始终对大模型可见，仅当大模型判定任务匹配时，才会加载对应Skill的完整指令内容，有效节省Token消耗。

三、Agent Skill高级用法：Reference与Script

基础用法仅实现固定规则的任务处理，Agent Skill的高级能力通过Reference和Script两大功能拓展，分别解决“条件化资料调用”和“代码自动化执行”问题，进一步提升任务处理的灵活性与自动化水平。

1. Reference：条件触发的资料引用

Reference本质是条件触发的补充资料文件，核心价值在于实现“按需中的按需加载”，仅当任务满足预设条件时，才会调取对应资料，避免冗余内容占用上下文。

以会议总结场景的财务合规提醒为例，具体实现方式如下：

1. 创建Reference文件：新增“集团财务手册.md”，记录费用报销标准、审批流程等规则（如住宿补贴500元/晚、餐饮费300元/人等）。
2. 设置触发条件：在skill.md中新增规则，明确“仅当会议内容涉及钱、预算、采购、费用时，调取集团财务手册.md，验证金额是否超标并标注审批人”。
3. 效果验证：当会议内容包含“订1200元/晚酒店”等涉费场景时，Claude会先请求调用Reference文件，验证合规性后在总结中添加财务提醒；若为技术复盘等无涉费场景，则不加载该文件，完全不占用Token。

2. Script：代码自动化执行

Script功能支持在Agent Skill中嵌入代码脚本，实现任务结果的自动化处理（如下传、同步、数据分析等），且脚本仅执行不读取，几乎不占用模型上下文，适合轻量级自动化场景。

以会议总结自动上传服务器为例，操作步骤如下：

1. 创建脚本文件：在Skill文件夹中新建Python脚本upload.py，编写文件上传的核心逻辑代码。
2. 配置执行规则：在skill.md中补充规则，明确“当用户提及上传、同步、发送到服务器时，运行upload.py脚本，将总结内容上传至服务器”。
3. 调用执行：输入“总结会议内容并上传至服务器”，Claude会先生成会议总结，再请求执行upload.py脚本，完成后反馈上传结果。

四、Agent Skill与MCP的区别与适用场景

不少人会混淆Agent Skill与MCP，两者虽均涉及大模型与外部资源的交互，但核心定位与适用场景差异显著。Anthropic官方的核心观点精准概括了二者关系：“MCP connects Claude to data，Skills teach Claude what to do with that data”，即MCP负责给大模型提供数据，而Skill负责教大模型如何处理数据。

核心差异对比

本质不同：MCP是独立运行的程序，核心能力是数据获取与连接（如查询销售记录、读取物流状态）；Agent Skill本质是一段规则说明文档，核心能力是定义数据处理逻辑。

功能侧重：MCP专注于“数据供给”，解决大模型无法直接访问外部数据的问题；Agent Skill专注于“逻辑定义”，解决数据处理的一致性与自动化问题。

安全性与稳定性：MCP的安全性和稳定性更优，适合复杂数据交互场景；Agent Skill仅适合跑轻量脚本，处理简单逻辑，在复杂场景下的安全性和稳定性不及MCP。

适用场景选择

二者并非对立关系，可根据场景单独使用或结合搭配：简单数据处理场景（如格式标准化、轻量脚本执行）可单独使用Agent Skill；需要复杂数据交互（如跨系统查询、大规模数据处理）的场景，建议用MCP提供数据，搭配Agent Skill定义处理规则，实现“数据供给+逻辑处理”的全流程闭环。

总结

Agent Skill的核心优势在于通过“渐进式披露机制”（元数据层-指令层-资源层）实现高效、灵活的任务处理，既避免了重复传递规则的繁琐，又通过Reference和Script拓展了能力边界。其与MCP的互补关系，也为AI Agent的落地提供了更多可能性——未来随着开放标准的普及，Agent Skill有望成为AI Agent领域的通用设计范式，推动大模型在各类场景的标准化落地。