从解决上下文爆炸、跨平台割裂到消除幻觉风险，Agent Skills这一新范式让AI从通才转变为领域专家。本文深度解析Agent Skills如何重构AI能力边界，以及产品经理如何把握这场从Prompt工程到Skill封装的历史性转变。

最近，AI 圈被一个新名词刷屏了：Agent Skills。这个由 Anthropic（Claude 母公司）率先提出的概念，正迅速被各大技术巨头接纳，预示着 AI 开发正经历一场从“对话调优”迈向“技能封装”的范式转移。

如果把大模型比作一个博学但缺乏经验的“高材生”，那么Agent Skills就是为其量身定制的“专家操盘手册” 。它不再只是孤立的指令或搜索动作，而是将指令、工作流与工具打包而成的“标准化专业能力” 。

更具变革意义的是，当 Agent Skills 遇上MCP协议，AI 终于打破了平台的围墙 。这意味着，你调教出的业务逻辑不再是被平台锁死的“死数据”，而是可以像 App 一样在不同 AI 助手间自由安装、流转的“数字资产” 。2026 年，定义一个真正的“数字员工”，或许只需要从安装一个 Skill 开始。

一、Agent Skills是什么？

技能包。告诉LLM在什么情况下该使用这个skill了。在这个技能包里会包括技能名称，技能描述，详细的工作步骤，在什么情况下该调用什么工具，示例等。在skills中不只有文字描述，还可以放入API接口、代码等更丰富的工具。

Agent Skill 不再只是一个孤立的动作，比如“搜索”或“计算”，而是一套“可重复使用的专业能力”。 它打包了指令（怎么做）、工作流（步骤是什么）和必要的工具（用什么做）。

未来的 AI 可能不需要你教它怎么做，你只需要给它安装对应的“技能插件”即可。

如果把 AI 想象成一个“大脑”，那么Agent Skills 就是给这个大脑安装的“专业技能包”或“专家操作手册”。

过去（Prompt 模式）每次都要告诉 AI “请按这个格式分析财报，注意风险，参考这些指标…”

现在（Skills 模式）：直接输入“调用【深度财报分析技能】”，AI 自动启动封装好的专家经验、调用工具、输出标准化报告 。

更为标准化。LLM可以在多个对话窗口中使用这个skills，甚至在不同的LLM中都可以调用这个skill。

二、为什么会有skills概念的提出，解决了原先的那些问题？

Skills 概念的提出，本质上是 AI 从“聊天机器人”进化为“数字员工”过程中，为了解决“脑力浪费”、“经验断层”和“跨平台割裂”这三大痛点而诞生的。

在 2024 年之前，我们教 AI 做事就像在教一个“记性极差的天才”：你每次都要重申一遍规矩，还要把沉重的工具箱塞进他的手里。Skills 的出现，就是为了把这些过程标准化、轻量化。

具体来说，它解决了以下四个核心问题：

解决“上下文爆炸”

问题：以前为了让 AI 变聪明，我们会写几千字的 System Prompt，并塞给它几十个工具。

这么做的后果是就像让一个学生背着整本字典进考场。这些 Prompt 占用了大量的 Token，导致 AI 反应变慢、成本变高，更严重的是，太长的指令会让 AI 产生“注意力涣散”，导致它漏掉关键步骤。

Skills 的解法：按需加载。Skills 允许 AI 先看到一个“技能目录”，只有当它确定需要“财报分析”这项技能时，才会去动态加载那个文件夹里的详细说明。这极大地释放了 AI 的大脑内存。

解决“有手没脑”的尴尬

问题：传统的Tools只是给 AI 提供了“手”（比如调用搜索接口、访问数据库）。

后果：给 AI 一个数据库连接权限，不代表它知道怎么写出高效且安全的 SQL 语句。就像给新手一套手术刀，他依然不会做手术。

Skills 的解法：封装“标准作业程序”。Skills 里不仅有工具，更有“专家经验”。它告诉 AI：第一步什么，第二步防范什么风险。它把“怎么做”和“用什么做”打包在了一起。

解决“跨平台割裂”

问题：以前你在 ChatGPT 里调教好的 GPTs，没法直接搬到 Claude 里用；你在网页端调教好的 AI，在本地编程软件（如 Cursor/VS Code）里又要重新教一遍。

后果：用户的资产（调教好的工作流）被平台锁死了。

Skills 的解法：标准化协议 (如MCP)。现在的 Skills 倾向于用一种通用的格式（通常是一个包含 SKILL.md 和资源文件的文件夹）来编写。这意味着，你可以像安装 App 一样，把一个“SEO 优化技能”装在任何支持该协议的 AI 助手上。

解决“幻觉与不稳定性”

问题：纯提示词容易受对话语气影响，AI 有时会“放飞自我”。

后果：同样一个任务，今天做对了，明天可能就换个花样做错。

Skills 的解法：模块化约束。Skills 像是一个“独立运行沙盒”，它规定了特定的输入输出格式和逻辑边界。通过这种封装，AI 在执行该技能时，行为会变得高度可预测，更适合处理严谨的商业任务。

下面附上了一个形象对比的表格：

三、 从“想法”到“执行”：Agent Skills 的应用场景

理解了 Agent Skills 的本质与优势后，作为产品经理或开发者，最核心的课题便是：如何将这一新范式转化为实际的生产力？未来的 AI 不再需要你手把手教它怎么做，而是通过安装对应的“技能插件”来实现能力的瞬间平移。

典型应用场景：让 AI 拥有“职业专家”的深度

在传统的对话模式下，AI 往往表现得像一个博而不精的通才。通过 Agent Skills，我们可以将其转化为特定领域的专家。

深度财报分析技能：不再只是简单的文字总结，而是在 Skill 中封装了专业的审计逻辑。它能按需加载特定的财务分析模型 ，第一步抓取数据，第二步对比历史指标，第三步识别潜在财务风险。这种具备“逻辑边界”的技能，能确保输出结果的高度可预测性。

跨系统自动化（RPA升级版）：利用 Skills 的标准化协议（如 MCP），AI 可以跨越平台限制。例如，一个“会议管理技能”可以同时具备读取本地日历、自动生成会议摘要、并直接在 Notion 中创建任务卡片的能力。

自动化编程与运维：在 Claude Code 等编程场景中，AI 不再只是写代码，而是加载了“代码审查”或“自动化测试”技能。它能自主调用编译器、运行测试脚本并根据报错进行闭环修复。

结尾

Agent Skills 的兴起标志着 AI 开发进入了“模块化组装”时代。对于产品经理而言，未来的核心挑战不再是写出完美的提示词，而是如何将复杂的业务 SOP 拆解并封装成一个个高效率、可复用的 Skills。