Anthropic于12月18日发布Agent Skills作为一项开放标准，并在agentskills.io上发布了规范和SDK，供任何AI平台采用。此举延续了Anthropic构建行业基础设施而非专有壁垒的战略，正如模型上下文协议（MCP）的普及一样。
那么，这一举动的意义是什么？
如果说 MCP 是 AI 时代的 “USB 接口”，解决了大模型连接外部工具与数据（如 GitHub, Google Drive）的标准化问题；
那么 Agent Skills 就是 AI 时代的 “通用驱动程序”，它定义了 AI 该如何使用这些工具来完成复杂的业务流程。
如众多技术博主所言：AI 开发终于告别了“手搓 Prompt（提示词）”的草莽时代，进入了“标准化封装”的工业时代。
首先，让我们了解下，什么是Agent Skills？
“Agent Skills（智能体技能）” 是指 AI 智能体为了独立 / 协作完成任务，所需具备的多维度能力集合—— 并非单一功能，而是覆盖 “感知、决策、执行、协作” 全流程的技能组合，不同场景的 Agent 会侧重不同的技能类型。以下是 Agent 核心技能的分类、定义及实际应用：
一、基础交互技能：实现 “与用户 / 环境的有效沟通”
是 Agent 的 “基础门槛技能”，确保能理解需求、传递信息：
1、自然语言理解：准确解析用户输入的意图、实体、情感（比如从 “我订单没收到，急死了” 中识别 “查询订单状态” 意图 +“未收货” 实体 +“焦虑” 情感）。
应用：客服 Agent 需此技能理解用户咨询的核心诉求。
2、对话管理与上下文维护：保持多轮对话的上下文一致性（比如用户先问 “北京天气”，再问 “那穿什么”，Agent 能关联 “北京天气” 的结果推荐穿搭）。
应用：闲聊 Agent、多轮任务 Agent（如旅行规划）需此技能避免答非所问。
3、多模态信息处理：理解 / 生成文本、图片、语音等多模态内容（比如从用户发的 “商品破损图” 中识别问题，生成文字说明）。
应用：电商售后 Agent、内容创作 Agent 需此技能。
二、推理决策技能：实现 “自主规划任务路径”
是 Agent 的 “核心决策技能”，解决 “做什么、怎么做” 的问题：
任务拆解与优先级排序
定义：将复杂任务拆分为可执行的子任务，并排序（比如 “组织部门团建” 拆为 “确定时间→筛选地点→统计参与人→发送通知”，优先级按流程先后排列）。
应用：项目管理 Agent、活动策划 Agent 的核心技能。
逻辑推理与因果分析
定义：基于已知信息推导结论（比如从 “用户在上海、明天降温” 推导 “需要推荐保暖穿搭”）。
应用：智能助手 Agent、医疗初步诊断 Agent 需此技能。
不确定性决策
定义：在信息不完整时，基于概率 / 规则选择最优方案（比如 “用户没说预算，优先推荐中等价位的酒店”）。
应用：推荐类 Agent（如旅行、购物推荐）需此技能。
三、工具使用技能：实现 “突破自身能力边界”
是 Agent 拓展能力的关键技能，通过调用外部工具完成自身无法直接实现的任务：
外部工具 / API 调用
定义：自主调用第三方工具（如物流查询 API、数据库接口、代码运行工具）获取信息 / 执行操作。
应用：订单查询 Agent 调用物流 API、数据分析 Agent 调用 Python 代码工具。
资源检索与整合
定义：从知识库、互联网、私有文档中检索信息，并整合为有效内容（比如从企业手册中检索 “年假政策” 并整理成易懂的回答）。
应用：企业知识库 Agent、学术调研 Agent 需此技能。
工具选择与参数适配
定义：根据任务需求选择合适的工具，并自动填充参数（比如 “查北京天气” 时，选择 “天气 API” 并自动传入 “城市 = 北京” 参数）。
实现：ReAct 模式的 “推理环节” 直接支撑此技能。
与MCP相对比，技术突破资源占用
MCP需预先加载全部上下文（消耗1000+tokens），而Skills平均仅占用<300 tokens。3调用逻辑
MCP被动响应工具调用请求，Skills主动触发能力匹配。15应用场景：MCP适合通用工具链集成，Skills侧重专业化能力封装（如法律文书生成、医疗影像分析）。
那么，Anthropic公司为何选择开源Agent Skills?
Agent Skills 作为开放标准发布，延续了其通过 MCP (模型上下文协议) 建立的 “构建基础设施而非护城河” 的战略路线。
战略逻辑：对于Anthropic而言，如果技能成为行业标准，Claude 不必是唯一使用它们的 AI，只需成为最擅长使用它们的 AI。这种 “在执行上竞争而非锁定用户” 的策略，完美契合 Anthropic 作为 “负责任 AI 公司” 的定位。
- 解决行业痛点：提升 AI 能力的可移植性与复用性
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目前用户核心痛点：
企业在 AI 定制上的投资被单一模型供应商锁定，难以迁移
提示工程重复性高，难以在不同团队间保持一致性
通用 AI 缺乏领域专长，难以提供稳定可靠的专业执行能力
Agent Skills 解决方案：
提供标准化接口(SKILL.md 文件格式)，实现 "一次构建，跨平台使用"Anthropic
技能包可通过 GitHub 等平台共享，大幅降低 AI 应用开发门槛
将专业知识模块化，使通用 Agent 能按需获取领域专长，成为 “领域专家”
- 与 OpenAI 差异化竞争的战略选择
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| Anthropic | OpenAI |
|---|---|
| 开放标准构建适用于所有平台的通用规范 | 专有生态打造 GPT 商店、应用 SDK 等平台锁定 |
| 基础设施思维将 MCP 和 Agent Skills 捐赠给 Linux 基金会 | 平台思维通过 API 和服务获取持续收入 |
| 竞争焦点模型执行能力和安全性 | 竞争焦点生态系统规模和功能完整性 |
这种差异化使 Anthropic 在 “AI 战国时代” 中脱颖而出，吸引那些担忧供应商锁定、重视技术中立性的企业客户。
- 加速 AI 工业化应用，推动行业从 “实验” 到 “生产”
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降低 AI 部署成本：减少定制开发工作量，技能可直接在不同项目间复用
提升治理与合规：企业可集中管理技能使用，监控敏感操作，满足审计要求
解决技能孤岛：跨部门、跨团队的能力共享，促进组织知识沉淀和传承
对开发者生态的影响：创造全新的 “技能经济”，开发者可构建专业技能包，通过 GitHub 等平台分享，获得声誉和商业机会
降低 AI 应用开发门槛：从 “构建完整 Agent” 转变为 “组合已有技能”，大幅缩短上市时间
4、开源背后的战略计算：“让标准成为我们的护城河”
Anthropic 的开源策略本质是 “曲线锁定”：通过定义行业标准，让自己成为规则制定者。当 Agent Skills 成为行业通行语言时，Claude 自然成为最精通这门语言的 “母语者”。
这种战略已在 MCP 上得到验证：MCP 被捐赠给 Linux 基金会后，迅速获得谷歌、微软、AWS 等巨头支持，成为 AI 领域的事实通信标准。
所以：“与其独占蛋糕，不如做大整个蛋糕”
Anthropic 开源 Agent Skills 不仅是技术决策，更是商业战略的重大升级：
短期：通过开放标准快速扩大 Claude 使用范围和影响力
中期：建立行业标准话语权，成为 AI 基础设施的 “隐形架构师”
长期：将竞争从 “谁控制生态” 引向 “谁的模型执行更好”，发挥 Claude 在推理和安全方面的核心优势
正如 Anthropic 官方所述：" 如果技能成为标准，我们不需要 Claude 是唯一使用它们的 AI，我们只需要它是最好使用它们的 AI。"
最后
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