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从 Prompt 到 AgentSkill,AI 正在阶跃 - 少数派
2026-01-20 · via 少数派

演化

从 2025 年 10 月 16 日 Claude 正式推送 Agent Skills 至今,这项技术的发展仿佛被按下了快进键。

从 Cursor、Antigravity 到近期的 Coze,陆续都宣布了产品对 Skill 的支持,这种“技能包”模式几乎在非常短的时间内,影响了当前 AI 产品的形态。

现在的 Agent Skill 是爆火的,你会发现每个场子几乎都会聊这个事情,在最近的公众号等社媒上面,也大量地涌现出了关于Agent Skill 的分享文章。

那么,为什么 AI 向或者科技向的博主开始一窝蜂地往 Agent Skill 中挤入呢?后面还会有哪些趋势?

要回答这些问题,我们需要先回到几年前 ChatGPT 刚推出的时候,才能看清这条演进的路线。

不知道你对这些事情还有没有印象:

  • 23 年,大家在分享各种 Prompt 模板,试图用语言去调教大模型。
  • 24 年,大家在分享各种 Workflow 搭建技巧,让 Agent 能够更稳定地执行和输出。
  • 25 年,上半年 MCP 插件兴起,下半年 Agent Skill 则成为热潮;

无论是 Prompt、Workflow,还是 MCP、Skill,本质上都是在给 AI “接外挂”,只是形式不同。

比如 Prompt 在于诱导模型来输出想要的内容,AgentSkill 则是主动为模型增加了“肌肉记忆”。

而 Agent Skill 真正高明的点在于,极低的上手门槛,却能够创造足够丰富和多样化的体验。

低门槛

以往我们将一些标准化工作流(SOP)构建成 Workflow 或者 MCP 插件,是有较高的门槛的。

比如搭建一个要落地到业务里的工作流,动辄就是几十个节点,你至少得了解工作流里的节点如何配置、并行串行怎么搞、变量之间如何绑定;亦或者 MCP 的应用,你也得学习 MCP Server 如何搭建、代码层如何编写等。

而现在,你仅仅需要说清楚需求,就有专门的智能体能够帮你构建出一份像模像样的 Skill 技能包。

上手门槛低,就意味着有更多的人能参与到构建 AI 技能的过程中,将自己的领域知识转化为 AI 的能力,并在 AI + AgentSkill 的协同中感受到 AI 真的在为自己努力做事情。

而且相比之前构建一堆智能体,现在 Agent Skills 可以根据任务实现渐进式披露、动态插拔和按需加载,更加灵活好用;还可以与 MCP、Agent、Browser-use 等关键能力联动,进一步拓展 Skill 的可能性。

这些都会让本就稀缺的公众注意力,更多地集中在这个领域。

泡沫

但这里有个真相,需要泼点冷水,AgentSkill 的繁荣之下是有泡沫在的,屏蔽沸声你才能看得更清晰一些:

开发者们热情高涨,觉得有了 Skill 就能连接万物。但对于普通用户,这很像当年的“快餐 App” 时代 —— 除了官方推荐的那些 Skill 之外,也许你尝试了 100 个功能相近的 Skill,最后也发现没几个好用的。

而且,非官方 Skill 的维护是个大坑。今天这个写文档的 Skill 挂了,明天那个查股价的 API 欠费了。谁来评价 Skill 的质量?谁来持续更新和维护 ?最终 SkillStore 也会走向良莠不齐的尴尬境地。

AgentSkill 是个好东西,但目前来看,它还处于 “大力出奇迹” 的混战期。

比想学着使用工具,更重要的是找到那个关键的需求和问题。

Coze 插件市场中存在大量的同质化插件,AgentSkill 亦会如此

趋势

未来会走向哪里?没人知道,我这里分享我的两个观点仅供参考:

趋势 1:从知识普惠走向技能普惠

LLM 的出现以及 DeepResearch 这样的能力,降低了普通人获取专业知识的能力。

而 AgentSkill 的兴起,能让你像小说里的主角一样,加载上了不同技能包,比如“米其林大厨的私房菜技能”、抑或是“哈佛 MBA 亲传的资产管理技能”,前提是你能识别出哪些是真正高质量有价值的技能。

同时,随着各大厂商逐渐形成共识,AgentSkill 将会能够在多个平台之间共用,像 Github 上面搜一下都有很多的 AgentSkill 仓库,而且我认为现在应该有挺多创业者,已经看到了其中落地成闭源产品的机会。

趋势 2:超级智能体的极大版本加强

超级智能体的诞生不是一蹴而就的,在 Manus 的发展过程中,我们可以看到规划(Plan)、沙箱(Sandbox)、工具调用(Tool-call)、浏览器访问(Browser-use)等技术在任务执行过程中不断交织。

有了AgentSkill,超级智能体可以不用再从零开始探索任务目标如何完成,它可以借助动态加载高质量的 Skill 实现自身能力的阶跃。

这将会极大地减少超级智能体在处理问题时的耗时,降低无效的 token 消耗,并提升任务执行的质量。

因为,它会明白什么才是解决问题的最佳实践。

小结

Agent Skill 的爆发,让 Agent 会更进一步。这是 AI 的发展契机,也是我们的机遇。

虽然目前这个技术仍处在非常早期的阶段,但方向已经清晰:AI 不仅仅是博学强识,更能够替你解决问题。

在这个过程中,不应该做一个单纯的旁观者,但也不必慌慌张张地学习和囤积 AgentSkill 。

我们需要做的是,在不断涌现的工具中,找到那些真正有价值,能构筑起高效生活、产生真实价值的“硬技能”。

那么,在当下的生态中,如何才能构建出一份真正耐用、高质量的Agent Skill?

为了给出更有体感的回答,在接下来的文章中,我会分享我的一些实践经验,也许对你来说也会有些启发。

以上就是这一次的所有分享内容,如果文章真的有帮助到你,欢迎点赞收藏和分享,这对于我写文章而言会是非常重要的鼓励!

欢迎关注,那我们下一篇见👋

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