Wayne的技术博客
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Skills 技术深度解析：AI Agent 能力扩展的新范式
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原文中文，约20800字，阅读约需50分钟。
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内容提要
Skills 技术通过模块化知识和工具，提升 AI Agent 的能力，解决模型扩展、可靠性和知识利用等问题。2025 年，Anthropic 和 OpenAI 推出 Skills，推动行业标准化和生态发展。Skills 允许模型动态加载任务指导，提高执行效率，未来可能实现多模态和自主学习，促进 AI 应用普及。
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关键要点
- Skills 技术通过模块化知识和工具提升 AI Agent 的能力。
- Skills 解决模型扩展、可靠性和知识利用等问题。
- 2025 年，Anthropic 和 OpenAI 推出 Skills，推动行业标准化和生态发展。
- Skills 允许模型动态加载任务指导，提高执行效率。
- Skills 是可重用的、基于文件系统的资源，为 AI Agent 提供领域专业知识。
- Skills 的提出针对模型使用过程中的三个关键问题：赋予新能力、保持可靠性、突破上下文限制。
- Skills、MCP 和函数调用机制在让大模型调用外部工具/知识方面各有侧重。
- 编写高质量 Skill 需要理解模型的特点并反复打磨。
- Skills 的发展背景包括 Anthropic 和 OpenAI 的推出及开源标准的发布。
- Skills 的核心价值体现在低成本赋能、可靠性和知识利用效率。
- Skills 与 MCP、函数调用等机制并不相互排斥，可以灵活组合使用。
- Skills 的定义包括 SKILL.md 文件及可选的脚本和资源。
- 高质量 Skill 需要明确的命名与描述、合理的内容结构和错误处理机制。
- Skills 的未来趋势包括生态系统发展、上下文驱动的技能组合和多模态技能的出现。
- Skills 技术被视为 AI 应用的分水岭，赋予 AI 更强的能力和灵活性。
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