文章探讨了2025年Agent元年中，AI Agent从惊艳演示到实际落地面临的"幻象断层"问题。核心在于现有Agent缺乏"场景化判断力"，难以应对真实业务中的复杂场景。Claude提出的Skills技术通过将Agent拆解为专业化、可复用的技能模块解决了这一问题。Skill0平台已收录400多个企业级场景的Skills，帮助企业构建真正理解业务、稳健可靠的智能体，跨越演示与落地之间的鸿沟。
2025年被业界定义为Agent元年，这一年，各种AI Agent 的演示视频总能在网上引发关注，在演示视频中的Agent能流畅地回答复杂问题、自动执行多步任务，最终完美地完成你交代的任务。看完后，网友不禁要惊呼AI代替工人的时代马上要到来。
然而，当许多企业真正将其引入实际业务时，却发现效果远不如预期：回复呆板、答非所问、流程卡壳、遇到边界问题就手足无措…
可以说，当下大多数Agent还处在C端应用层面，如果大规模应用到企业级的生产环境，还需要解决很多技术问题。那这背后的核心问题到底是什么？
一、演示与落地之间的“幻象断层”
在精心设计的演示场景中，任务路径往往是清晰、封闭的。Agent 只需要沿着预设逻辑执行，便能表现出色。甚至你能看到的演示场景也是多个测试任务中最完美地那一个。
但一旦放到真实的业务环境中，情况就复杂得多：用户提问充满模糊与不确定性，数据格式混乱不一致，突发异常随时出现……这些 demo 中不会呈现的“现实噪音”，恰恰成了 Agent 落地的最大障碍。
更关键的是，许多 Agent 系统仍停留在流程自动化的层面——它们擅长“如果 A 则 B”的线性操作，却缺乏在动态环境中做细微判断的能力。而真实业务中的大多数问题，恰恰是判断问题，而非流程问题。
二、问题的核心：缺失的“场景化判断力”
比如，在客服场景中，用户说“我的订单好像出问题了”。Demo 中的 Agent 也许能标准地回答“请提供订单号”。但现实中，熟练的客服会同时判断：用户语气是否焦急？历史订单是否有相似问题？是否需要立即转人工？——这些即时、多维的判断，是现有 Agent 常常缺失的“微观决策层”。
正因为如此，许多 Agent 的学习方式，仍然依赖于有限的示例和规则。它们没有被赋予足够灵活、可插拔的“专业小技能”，来应对现实世界中无穷无尽的场景变体。
三、Skills：为 Agent注入“模块化专业能力”
当然，在AI技术爆发式增长的时代，这些问题总是能被攻克的。
这不，近期，Claude 就提出了Skills这项新的技术标准，它指出了一条更务实的路径。
其核心思路，是将庞大的、试图“一切通吃”的 Agent，拆解为由众多专业化、可复用 Skill（技能）组合而成的敏捷系统。
你可以把它理解为 Agent 领域的“插件生态”：每个Skills都是一个封装好的场景化能力模块。
比如“理解用户情绪”、“提取混乱文本中的关键信息”、“根据对话历史调整回复风格”。
它们可以被灵活地组装、调用，甚至实时更新。
这样一来，Agent 不再需要从零开始学习每一个任务；相反，它能够像人类一样，快速调用已有的“技能工具箱”里的合适工具，应对眼前的具体问题。
更关键的是，Skills是渐进式披露。相比于提示词需要把所有内容都提给AI，Skills是先让AI判断要不要使用Skills以及使用哪个Skills，确定好后再去调用相应的Skills。
这项技术标准，意味着更快的迭代速度、更低的训练成本，以及至关重要的：在真实业务中，做出更精准的场景化判断。
四、Skill0：一站式 Skills资源平台，加速智能体落地
Skills一开始也只是Anthropic公司的一次新技术探索，然后大家一用才发现这玩意儿还挺好用的，于是Cursor、GitHub、Codex等IDE快速跟进支持Skills。
今天再给大家推荐一个Skills资源分享平台Skill0。
Skill0是特赞推出的一个Skills资源共享平台。特赞为全球企业构建企业级智能体系统（GEA= Generative Enterprise Agent），让内容、知识与流程在真实业务中持续产生结果。
它的目标，是让企业能够以“乐高式”拼装的方式，快速构建出真正理解业务、稳健可靠的智能体，从而跨越从“演示惊艳”到“落地有效”之间的最后一道鸿沟。
作为一个开放的 Skill 资源与集成平台，Skill0 致力于连接 Skill 开发者与使用者，构建活跃的能力交换生态。
目前Skill0已经收录了400多个Skills，涵盖写作、编程、数据处理、科研、临床研究等企业级场景。
项目地址：
https://skill0.io
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
