本文将聚焦Skills的核心要点，用通俗且专业的视角，全面解析其定义、结构、分类、价值与进阶技巧，助力快速吃透这一AI Agent核心组件。

在AI Agent（智能体）向实用化迭代的过程中，“Skills”（智能体技能）是连接大模型推理能力与实际执行能力的关键核心。不同于大模型本身的思考能力，也区别于外部工具的基础功能，Skills是一套标准化、可复用、可组合的能力单元，让AI Agent从“只会思考”升级为“能落地执行”。

一、核心定义：Skills 到底是什么？

从技术层面定义，AI Agent的Skills是挂载在智能体上，可被自主调用、自由组合、重复复用的标准化能力单元，本质是“场景最佳实践 + 所需工具”的封装，核心作用是将大模型的抽象推理规划，转化为可落地、可验证的具体操作，保障输出的稳定性与一致性。

需明确3个认知边界，避免混淆：

一是与Prompt不同，Skills可模块化管理、集成资源，支持AI自主触发，无需人工手动输入；

二是与大模型能力不同，大模型提供“思考力”，Skills提供“执行力”；

三是与外部工具不同，工具是执行载体，Skills是整合工具调用逻辑、实现多工具协同的“使用能力”。

二、核心结构：一个标准Skill 的组成的关键

为了实现“可调用、可组合、可复用”，Skills需遵循统一结构，本质是一个标准化文件夹，核心由1个必需文件和3个可选子文件夹构成，简洁且实用。

必需文件为SKILL.md，是AI识别和使用Skill的唯一入口，需包含两部分：

一是YAML前置元数据，明确技能名称（小写字母+数字+连字符，作为手动调用命令）和功能描述（明确用途与边界，避免误用）；

二是Markdown正文指令，明确执行流程、输入输出要求、注意事项与示例，确保AI精准执行。

3个可选子文件夹按需搭配：

1. references/存放参考文档，提升输出准确性；
2. scripts/存放可执行脚本，实现复杂自动化；
3. assets/存放静态资源，保障输出规范。

整体而言，Skill = 元数据 + 执行指令 + 辅助资源，如同“插件”可自由复用。

三、核心分类：3类Skills 覆盖全场景需求

根据能力层级与适用场景，Skills可分为三大类，层层递进、协同互补，覆盖从基础执行到复杂业务的全部需求。

3.1 基础通用技能

所有AI Agent的底层必备能力，无需复杂工具，聚焦基础逻辑处理，如任务规划拆解、上下文管理、反思纠错、格式转换，是复杂技能调用的基础，轻量化且可自主触发。

3.2 工具调用技能

连接AI Agent与外部工具的核心，也是目前应用最广泛的类型，集成工具调用逻辑与异常处理，可自主选择工具、传递参数，如文件处理、搜索检索、代码执行、API调用等，实现“动手做事”的核心需求。

3.3 业务垂直技能

面向特定行业的高阶复合技能，由基础技能、工具技能与行业知识封装而成，行业属性强，可沉淀专家经验，如法律类案检索、营销物料生成、预算审批校验等，助力新手快速复用专业能力。

四、实战价值：Skills 的核心作用

Skills的核心价值在于降低门槛、提升效率、沉淀经验，从个人、团队、企业三个维度实现价值落地：

1. 对个人，一键调用技能即可完成专业任务，降低专业门槛；
2. 对团队，沉淀最佳实践，实现标准化复用，提升协同效率；
3. 对企业，复用现有技能、组合新技能，降低研发成本，推动AI规模化落地。

五、进阶要点与未来趋势

自定义开发Skills需遵循三大原则：

1. 单一职责、描述精准、异常处理，确保可复用、高稳定。
2. 调用方式分为自动调用（AI自主判断）与手动调用（用户强制触发），按需选择即可；
3. 优化可从数据驱动（分析日志、修正异常）与场景适配（贴合行业需求）两个方向入手。

未来，Skills将朝着生态化、智能化、低代码化发展，技能商店将成为核心载体，技能可自主学习、智能组合，可视化开发工具将降低门槛，让更多人成为Skill开发者。

总结

Skills是AI Agent实现自主执行、标准化落地、规模化复用的核心支撑，本质是标准化的能力封装。掌握其定义、结构、分类与进阶技巧，无论是普通用户、开发者还是企业，都能更好地借助AI能力提升效率、创造价值。随着技能生态的完善，Skills将成为AI Agent时代的核心资产，推动AI真正融入各类工作场景。