AI时代的产品定义正在被彻底重构——Agent Skills（智能体技能）将成为下一代产品的核心竞争壁垒。从GUI设计到API调用，从功能堆砌到能力抽象，AI产品经理的工作范式正经历革命性转变。本文深度拆解技能化转型的底层逻辑，揭示如何将传统业务编译为AI可执行的原子能力，以及产品架构师在这场变革中必须掌握的三种新能力。

在AI圈子里摸爬滚打的这一年，尤其是从一名和像素死磕的资深设计师，转型为在逻辑与模型间周旋的AI产品经理，我最大的感触不是技术的迭代速度，而是“产品”定义的崩塌与重构。

我们曾经引以为傲的“护城河”——那些精美的圆角、丝滑的动效、深思熟虑的点击跳转路径，在Agent时代，正在变得像诺基亚的物理键盘一样：它依然精致，但不再重要。

最近，Claude的MCP火了，OpenAI的Operator呼之欲出。所有的信号都在指向同一个方向：未来的AI产品，不是让人类去“用”软件，而是让AI去“调”技能。

这就是我今天要聊的核心话题：Agent Skills（智能体技能）。

这不仅仅是一个技术概念，它是所有AI产品经理、甚至所有在这个时代不想被淘汰的知识工作者，必须掌握的新生存范式。

一、 从“功能UI”到“能力API”的产品哲学思考

作为一名曾经的汽车HMI设计师，我太熟悉“功能”是怎么被设计出来的了。我们需要画线框图，定义点击后的状态，设计异常流程的弹窗。我们默认用户是“人”，不仅要有逻辑，还得有“手感”和“视觉愉悦”。

但在AI Native的时代，我们的用户变了。你的第一用户不再是那个拿着手机的人，而是那个帮你干活的AI Agent。

1. 当前困境：GUI的末路与交互的墙

试想一下，你正在用一个传统的SaaS软件处理财务报表。

传统模式： 你打开APP -> 点击“报表” -> 选择“2025年Q4” -> 点击“导出” -> 选择“Excel” -> 下载到本地 -> 打开微信 -> 发给老板。

痛点： 每一个箭头代表一次点击，每一次点击都是一次认知摩擦。当功能越堆越多，APP变成了迷宫。为了解决这个问题，我们发明了“搜索框”，后来又发明了“首页Dashboard”。但本质没变：人是驱动流程的CPU。

当我们试图把AI塞进这个流程时，如果不改变底层逻辑，就会出现现在市面上大多数“伪AI产品”的样子：在复杂的界面角落里，挂一个Chatbot图标。你问它：“帮我发报表给老板”，它回答：“对不起，我不知道你在说什么，但我可以陪你聊天。”

这是因为，功能被UI锁死了。 界面是给人看的，不是给AI读的。

2. 底层洞察：从“界面交互”到“意图调用”

AI原生时代的产品核心价值，正从“提供交互界面”转向“提供标准化能力”。

如果把刚才的场景用Agent思维重构，产品形态会完全不同：

产品不再是一个APP，而是一组Skills（技能包）。

• 技能A： get_financial_report(quarter， format)
• 技能B： send_message(recipient， attachment)

当用户说：“把Q4财报发给老板。”

Agent（大脑）解析意图，自动调用技能A获取文件，再调用技能B发送。

在这个过程中，UI消失了，点击消失了。产品经理设计的不再是“页面跳转逻辑”，而是“函数调用逻辑”。

3. 核心论据：从App Store到Skill Store

我们正在经历一场比当年“从Web到Mobile”更彻底的革命——从App/功能商店向能力/技能商店的跃迁。

App Store时代： 也就是我们熟知的移动互联网时代。竞争的是“入口”。谁占领了屏幕首屏，谁就赢了。产品经理拼命做加法，把APP做得越来越重，试图把用户圈在自己的围墙花园里。

Skill Store时代： 也就是Agent互联网时代。竞争的是“被调用率”。未来的AI助理（不管是ChatGPT、Claude还是手机里的OS Agent）是一个总管。

你的产品，是这个总管工具箱里的一把“锤子”。

• 如果你的锤子（技能）好用，Agent就会频繁调用你。
• 如果你的锤子说明书（Prompt/文档）写得烂，Agent看不懂，它就会把你扔在一边，去调用竞品的技能。

Agent Skills，正是这一新范式的底层实现载体。 它将产品的核心能力封装为可直接被AI理解、规划和执行的“原子能力”。

对于产品经理来说，如果你还只盯着Figma里的像素眼，你实际上是在给那个即将“失业”的GUI做装修。而真正的高手，已经开始在Markdown文件里，用自然语言编写那些能让AI“听懂”并“执行”的Skill Definitions了。

二、 产品架构师的角色再定义：从设计“功能”到设计“能力集”

我最近在做一个宠物社区的AI Agent项目、，在这个过程中，我深刻体会到角色的转变。以前我思考的是“这里放个按钮好不好看”，现在我思考的是“这个API的参数定义是否足够清晰，能让模型一次性提取对”。

这种转变，不仅仅是工作流的变化，更是职业核心竞争力的重塑。

1. 设计对象的革命：告别线框图，拥抱 SKILL.md

过去，产品经理的产出物是PRD（产品需求文档）和原型图。

现在，AI产品经理的核心产出物应该是能力描述文件。

从设计“用户可见的UI”：

过去：关注色值、字号、点击热区、页面层级。

目标：降低人类用户的认知负荷。

转向设计“Agent可调用的接口”：

现在：关注Function Name、Description、Parameters、Response Format。

目标：降低大模型的推理幻觉，提高Token的信噪比。

举个具体的例子：

假设你要设计一个“查询天气”的功能。

传统PM： 画一个带有太阳图标的卡片，设计下拉菜单选择城市，设计温度曲线的UI走势。

AI PM： 设计一个 get_weather 的Skill。

描述：“当用户询问天气、气温、下雨概率时调用此工具。”

参数： city date ， unit

边界条件：如果用户输入“北京朝阳”，模型应该提取出City=“Beijing”， District=“Chaoyang”。

这就是设计对象的变化。你的产品不再是给视网膜看的，而是给Transformer架构读的。

2. 竞争壁垒的转移：泛化能力 vs. 功能堆砌

以前，SaaS软件的竞争壁垒是“功能丰富度”。你有一百个报表模板，我有一百零一个，我就比你强。

但在Agent时代，核心技能库的质量、广度与泛化能力才是壁垒。

质量： 你的Skill是否足够稳定？返回的数据结构是否足够干净？如果AI调用失败，你的Skill有没有优雅的报错机制，告诉AI“缺参数”而不是直接抛出乱码？

广度： 你的Skill能否覆盖业务的核心场景？

泛化能力： 这是最关键的。传统功能是死的，点A出B。Agent Skills是活的。

比如我做“车友会社区”，传统功能只能“发帖”。

通过Skill化，我提供一个 create_content 的能力。Agent可以调用它来发帖，也可以调用它来发活动公告，甚至可以组合其他Skill，自动把天气预报生成为一张海报发到社区。

谁能把业务逻辑抽象得越通用，谁的Skill被AI组合的可能性就越大，产品的生命力就越强。

3. 商业模式的变局：从卖软件到卖“执行力”

这可能听起来有点科幻，但商业模式正在发生剧变。

• SaaS 1.0： 卖席位。不管你用不用，买个账号就收钱。
• SaaS 2.0： 免费增值，按功能付费。
• Agent Economy： 售卖或租*“高性能技能包”。

未来，你可能不再直接卖软件给C端用户。你可能把你的“专业修图Skill”打包，上架到OpenAI或Anthropic的Skill Store。

当全球几亿用户的Agent在处理图片时，自动调用了你的Skill。

商业模式变成了：按调用次数收费，或者按“任务完成效果”收费。

对于企业级产品，你提供的不再是一个ERP系统，而是一套“财务数字员工技能包”。企业买的不是软件，是买了一个能24小时干活的、拥有专业技能的虚拟员工团队。

4. 新核心能力三件套

为了适应这个变化，产品架构师必须掌握三种新能力：

A. 领域的知识结构化能力

你能不能把非标的业务逻辑，拆解为Agent可执行的步骤？比如“设计一张海报”。在设计师脑子里是灵感。但在AI PM脑子里，必须拆解为： 确定风格 -> 生成文案 -> 布局排版 -> 渲染输出 。每一步都是一个Skill，或者一次LLM的推理。谁能把“玄学”变成“工序”，谁就是AI时代的好PM。

B. 模块化与原子化能力

这有点像微服务架构，但更关注语义边界。你需要决定一个Skill的颗粒度。颗粒度太粗（比如 do_everything ），模型不知道怎么用，且容易出错。颗粒度太细（比如 click_pixel_x_y ），模型调用成本太高，Token消耗巨大。找到那个“单一职责”的黄金平衡点，是AI产品设计的艺术。

C. 生态叙事能力

你需要懂MCP（Model Context Protocol），懂OpenAPI Spec。你需要让你的产品“不仅自己好用”，还要“方便被别人集成”。未来最好的产品，一定是那个最容易被其他Agent集成的产品。如果你的公众号后台、你的SaaS数据、你的智能家居设备，都能通过标准协议暴露给ChatGPT，你就拥有了全世界的流量入口。

三、 底层解构：Skills如何重塑AI应用的开发效率与智能上限

为什么我如此推崇Agent Skills？因为它解决了目前AI应用开发中的三个死结：开发慢、流程死、幻觉多。

1. 技术杠杆：“零代码”与“全代码”的统一

在过去，产品经理和工程师之间隔着厚厚的墙。PM写文档，RD写代码。Agent Skills 打破了这堵墙。

• 前端即文档： 对模型来说，Skill的定义就是它的UI。产品经理写好清晰的自然语言描述，就是在写“前端代码”。
• 后端即脚本： 实际的执行逻辑是后端。

现在的趋势是，通过自然语言编程，产品架构师可以直接定义行为逻辑。

比如在Coze或Dify这样的平台上，我可以通过拖拽和写Prompt，直接定义一个 search_competitor_info 的Skill。从需求到原型，甚至到可用的MVP，路径被缩短了10倍。

这赋予了PM前所未有的权力，也带来了前所未有的责任：你不能再把逻辑漏洞甩锅给开发了，因为逻辑就是你写的。

2. “刚性流程”与“柔性智能”的耦合

这是传统RPA和AI Agent的最大区别。

• RPA： 第一步点A，第二步点B。如果B按钮改了个名字，程序崩溃。
• AI Agent： 目标是“完成任务”。Skill提供了标准和知识。通用大模型提供了推理与应变。

当我们将它们耦合：

Skill说：“我有 查库存 和 下单 两个能力。”

LLM说：“用户想买鞋，但我查了库存没货了，所以我决定不调用 下单 ，而是先调用 推荐相似商品 。”

这种“确定性工具 + 概率性大脑”的组合，解决了传统Workflow死板的问题，也解决了纯大模型胡说八道的问题。Skill是AI的“手和脚”，把AI的想象力落地在坚实的业务逻辑上。

3. “人智”与“机智”的交接点：编译专业知识

这一点最令我兴奋。Skill本质上是人类将专业知识“编译”成AI能执行的语言的平台。

作为一名AI PM，你的价值在于：你比AI更懂业务，你比业务更懂AI。

比如，关于“雪纳瑞狗狗的皮肤病诊断”。

• 如果不做Skill，直接问GPT-4，它会给出一堆正确的废话。
• 如果你做了Skill，你其实是在把兽医的诊断逻辑编译成了一组 diagnostic_checklist 技能。

未来AI产品的核心竞争力，很大一部分将源于对专业领域理解最深的人，如何通过Skill“编译”他们的隐性知识。 这不是程序员能干的事，这是行业专家的事，是懂AI的产品经理的事。

4. 效率革命的三重奏

• 部署效率： 一份标准化的Skill定义，可以同时服务于你个人的开发环境、团队的协作流，甚至是企业的API集成。写一次，到处运行。
• 迭代效率： 技能包可以独立更新、版本管理。我想优化“搜索算法”，只需要更新这个Skill，不需要重构整个Chatbot。
• 验证效率： 基于文档的“开发”，让产品MVP的构建速度呈数量级提升。上午有个想法，下午就能封装成Skill在群里测试。

四、行动框架：产品经理如何启动“技能化”转型

理论聊通了，怎么落地？如果你现在还在画原型图，怎么开始转型？

这是我总结的一套“技能化转型”三步法。

第一步：重新审视你的产品“资产” —— 做一次“能力盘点”

不要看你的APP有多少页面，要看你的业务有多少“动词”。

拿出你的产品功能列表，做一次动词提取。

• 原功能： 用户可以在订单详情页查看物流轨迹。
• 提取动词： trace_logistics(order_id)
• 原功能： 用户可以在编辑页调整图片滤镜。
• 提取动词： apply_filter(image， filter_type)

识别标准：

1. 高频重复： 哪些逻辑是用户反反复复在做的？
2. 规则明确： 哪些逻辑是可以写成if-then或者是确定性计算的？
3. 价值闭环： 哪个动作单独拿出来也是有意义的？

把这些动词列出来，这就是你未来的Skill List雏形。对于我那个“兔主任”自媒体号，我的资产可能就是： search_article_history 、 analyze_trend 、 generate_punchline 。

第二步：设计你的“技能化”产品路线图 —— 从解耦到重组

不要试图通过一次重构完成转型。你需要制定一个路线图。

阶段一：Copilot模式

保持现有GUI不变，在侧边栏增加一个AI助手。将最高频的3-5个功能封装成Skill给助手用。

目的： 验证Skill定义的准确性，收集用户的自然语言Prompt数据。

阶段二：Agent-First模式

将新功能的开发优先以API/Skill的形式进行。GUI变成Skill的一个“可视化外壳”。

目的： 倒逼后端架构微服务化，实现逻辑解耦。

阶段三：Ecosystem模式

将核心Skill开放出去，允许第三方调用。

设计商业模式： 基础查询Skill免费，高级分析Skill付费。

第三步：构建或融入能力生态 —— 不做孤岛

这是最关键的一步，也是最容易被忽视的一步。

内部：推动团队学习“AI原生开发框架”。不管你们用的是LangChain，还是Semantic Kernel，或者是国内的Coze、Dify。作为PM，你要推动研发团队建立内部技能库。从此以后，做新需求不是“造轮子”，而是“搭积木”。

外部：拥抱标准协议。主动将自己的核心技能打包。如果你的产品是做“会议记录”的，除了自己的APP，你能不能把 record_meeting 和 summarize_minutes 这两个Skill，做成一个MCP Server？这样，用户在用Claude写代码、用Cursor编程时，可以直接呼叫你的服务来总结会议。你不再是一个APP，你成了用户工作流里那水电煤一样的基础设施。

五、终极未来：成为“能力策展人”，定义AI生态的能力标准

文章的最后，我想谈谈对我们这个职业的终极想象。

如果所有的功能都变成了Skill，所有的交互都变成了Chat，那产品经理还会存在吗？

当然会，而且会变得更贵。

未来的顶尖产品架构师，将不再是画图的人，而是AI能力生态的“策展人”和“标准制定者”。

1. 职业价值重塑：从Builder到Orchestrator

你不需要亲自去砌每一块砖，也不需要去画每一块砖的纹理。

你需要做的是编排。

你需要知道，为了解决“帮助用户策划一场完美的求婚”这个问题，需要调用哪些Skill？

• 需要一个 location_search （找莫干山的别墅）
• 需要一个 weather_forecast （查下周六的天气）
• 需要一个 event_planning （生成流程表）
• 需要一个 budget_calculator （算钱）

你能否在脑海中构建出这个Skill Graph，并指挥一群AI Agent去协作完成，这就是你的核心价值。

2. 核心能力：定义垂直领域的“语言”

更高级的PM，将致力于定义某一垂直领域的能力框架。

如果你是做医疗AI的，你定义了“AI问诊”的标准Skill Set。

如果你是做教育AI的，你定义了“AI辅导”的标准Skill Set。

当你定义了一组相互关联、可组合的技能集，并且这套技能集被行业内的Agent广泛采用时，你就定义了这个行业的“AI语言”。

这才是真正的“用Agent Skills重构职业竞争力”。。

本文所有观点基于当前AI技术发展趋势推演，不仅为了科普，更为了与所有在焦虑中前行的同行共勉。