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在人工智能的演进历程中，如果说大语言模型（LLM）是“大脑”，那么Agent (智能体)就是拥有手脚的“完整人”，而Skills (技能)正是这些手脚能完成的具体动作。

从单纯的对话机器人（Chatbot）向能够解决复杂任务的 Agent 进化，核心在于Skills的设计与集成。本文将深入探讨 Agent Skills 的定义、架构、运作机制以及设计最佳实践。

1. 什么是 Agent Skills？

Agent Skills，通常也被称为Tools (工具)或Capabilities (能力)，是指赋予大语言模型与外部世界交互的接口。

原生的 LLM 存在两个主要局限：

1. 幻觉与知识截止：它只能依赖训练时的权重，无法获取实时信息。
2. 行动力缺失：它只能输出文本，无法点击按钮、发送邮件或查询数据库。

Skills填补了这一空白。它本质上是一段可执行的代码、一个 API 接口或一个工作流，Agent 可以根据用户的意图，自主决定何时调用、如何调用这些技能，从而完成实际任务。

比喻

• LLM：一位博学但被关在空房间里的指挥官（大脑）。
• User：下达命令的客户。
• Skills：电话、互联网、计算器、文件柜、秘书（手脚和工具）。

2. Skill 的核心解剖结构

一个标准的 Agent Skill 通常包含以下四个关键要素。对于开发者而言，这通常对应于Function Calling(函数调用) 的定义结构：

2.1. 名称 (Name)

技能的唯一标识符。例如get_current_weather或search_wikipedia。

2.2. 描述 (Description) ——最关键的部分

这是写给 LLM 看的“说明书”。LLM 并不理解代码逻辑，它依靠自然语言描述来判断：

• 这个技能是做什么的？
• 在什么场景下应该使用这个技能？

示例：
“当用户询问特定地点的实时天气状况、气温或风向时使用此工具。不要用于查询历史天气。”

2.3. 参数架构 (Parameter Schema)

定义了技能运行所需的输入数据格式（通常是 JSON Schema）。

• 必填项：如查询天气的location(城市)。
• 选填项：如unit(摄氏度或华氏度)。

2.4. 执行逻辑 (Implementation)

这是实际运行的代码。当 LLM 决定调用技能并填充好参数后，系统会在后台运行这段代码（如调用 REST API、执行 Python 脚本、查询 SQL 数据库），并将结果返回给 LLM。

3. Skills 的分类

根据功能属性，Agent Skills 通常分为以下几类：

3.1. 信息检索类 (Retrieval Skills)

解决 LLM 知识时效性和私有数据问题。

• Web Search：使用 Google/Bing API 搜索实时新闻。
• RAG (检索增强生成)：在企业私有向量数据库中查找文档。

3.2. 计算与逻辑类 (Computation Skills)

解决 LLM 数学能力弱和逻辑不严谨的问题。

• Code Interpreter：编写并执行 Python 代码来进行复杂数学运算或数据可视化。
• Calculator：精确的数值计算工具。

3.3. 生产力与行动类 (Action Skills)

真正改变物理或数字世界状态的能力。

• 办公自动化：发送 Gmail、创建 Google Calendar 日程、发送 Slack 消息。
• SaaS 集成：在 CRM 系统中更新客户信息，在 Jira 中创建工单。

3.4. 多模态类 (Multimodal Skills)

处理非文本数据。

• Image Gen：调用 DALL-E 或 Midjourney 生成图片。
• OCR：识别上传文档中的文字。

4. Agent 如何使用 Skills：认知循环

Agent 使用技能的过程不是简单的“触发器”，而是一个复杂的认知推理过程，通常被称为ReAct (Reasoning + Acting)循环或Plan-and-Execute模式。

假设用户指令：“帮我看看这周末上海下不下雨，如果下雨就帮我起草一封取消户外活动的邮件。”

第一步：意图识别与规划 (Reasoning)

Agent 思考：用户的意图包含两个步骤。首先需要获取天气信息，然后根据结果决定是否写邮件。

• 当前状态：未知上海周末天气。
• 所需技能：weather_api。

第二步：参数提取 (Parameter Extraction)

Agent 根据 Schema 提取参数：

• location= “Shanghai”
• date= “this weekend” (Agent 会将其转换为具体日期，如 “2026-01-24”)

第三步：技能执行 (Execution)

系统调用weather_api(location="Shanghai", date="...")。
假设 API 返回结果：{"condition": "Rainy", "probability": "80%"}。

第四步：观察与决策 (Observation & Decision)

Agent 接收到 API 返回的 JSON 数据。
Agent 思考：API 显示会下雨。根据用户指令“如果下雨就…”，现在需要执行第二个动作。
所需技能：虽然可以调用邮件 API，但用户说的是“起草”，所以可能只是调用 LLM 自身的文本生成能力，或者调用draft_email工具。

第五步：生成响应 (Response)

Agent 输出：“已为您查询，上海这周末有 80% 的概率下雨。以下是为您起草的取消活动邮件：……”

5. 设计高质量 Skills 的最佳实践

在开发 Agent 时，Skill 的质量直接决定了 Agent 的智商。以下是设计原则：

5.1. 原子性 (Atomicity)

一个 Skill 最好只做一件事，且把这件事做好。

• Bad:manage_data(既查数据又改数据，描述模糊)。
• Good:query_customer_record和update_customer_status分离。
  这样可以降低 LLM 混淆的概率，提高规划的准确性。

5.2. 描述即 Prompt (Description is Prompt)

LLM 是通过阅读描述来选择工具的。因此，描述必须：

• 清晰：消除歧义。
• 鲁棒：包含边缘情况说明（例如：“如果是模糊查询，请先调用搜索工具”）。

5.3. 容错性设计 (Error Handling)

Skill 的输出不仅要给用户看，更要给 Agent 看。如果 API 调用失败，Skill 应该返回清晰的错误信息（如{"error": "City not found"}），而不是抛出异常崩溃。这样 Agent 可以自我纠正：“抱歉，找不到该城市，您是指……”

5.4. 最少上下文原则

Skill 的返回结果应尽量精简。如果一个查询返回了 5MB 的 JSON 数据，可能会撑爆 LLM 的上下文窗口（Context Window）。Skill 内部应预处理数据，只返回 Agent 决策所需的关键字段。

6. 未来展望：Agentic Workflow

随着技术发展，Agent Skills 正在经历从“单一工具”向“复合能力”的转变。

• 技能自动生成：未来的 Agent 可能会编写代码来为自己创建新的 Skill，而不是等待开发者开发。
• 多智能体协作：一个 Agent 的 Skill 可能是“呼叫另一个专业的 Agent”。例如，主 Agent 调用“法律顾问 Agent”作为一种 Skill 来处理合同。
• 端侧执行：手机上的 Agent 将拥有操作本地 App 的 Skill，如直接操作微信发送消息或在美团点外卖。

结语

Agent Skills 是连接大模型这一“数字大脑”与现实世界的桥梁。对于开发者而言，学会定义清晰、健壮的 Skills，是构建下一代 AI 应用（AI Native Apps）的核心竞争力。