Agent Skills

Anthropic已将其 Agent Skills（智能体技能）技术正式发布为开放标准，并同步推出面向企业客户的全组织管理工具，以及由 Atlassian、Figma、Canva、Stripe、Notion、Zapier 等厂商共建的合作伙伴技能目录。这一系列举措，标志着这项去年10月首次亮相的开发者功能，已从小众工具升级为有望重塑企业AI市场的基础设施，同时也让 Anthropic 在工作场所AI领域与 OpenAI 形成正面竞争态势。

Agent Skills 开放标准的规范与参考SDK已在 https://agentskills.io 上线。目前微软已在 VS Code 与 GitHub 中采用该标准，Cursor、Goose、Amp、OpenCode 等主流编码智能体也完成适配。

Agent Skills 核心：让通用AI拥有专业能力的开放方案

1. 定义与价值

Agent Skills 本质是封装指令、脚本与资源的结构化文件夹，AI智能体可动态发现并加载，以精准、高效地完成特定专业任务。它解决了大语言模型的核心局限——具备海量通用知识，但缺乏专业工作所需的程序性专长。其核心价值体现在三方面：

• 对技能创建者：一次构建，可跨多智能体产品部署，避免重复开发。
• 对兼容智能体：接入技能后，用户无需复杂配置即可获得开箱即用的专业能力。
• 对企业团队：将组织知识、最佳实践封装为可移植、可版本控制的模块，实现AI能力标准化。

2. 能实现的核心能力

3. 关键技术设计：渐进式披露

Anthropic 为 Agent Skills 设计了“渐进式披露”机制：每个技能在智能体上下文窗口中仅占用几十个令牌的元数据（名称、描述），完整指令与资源仅在任务匹配时按需加载。这一设计让企业可部署大规模技能库，同时避免占用AI过多工作记忆，平衡能力扩展与运行效率。

企业落地：从管理工具到行业应用

1. 企业级管理与部署

此次推出的全组织管理工具，支持 Team/Enterprise 计划管理员集中配置技能，控制组织内可用工作流，同时允许员工自定义个人使用体验。《财富》500强企业已将技能应用于生产代码工作流，以及法律、金融、会计、数据科学等业务场景，反馈显示技能可帮助企业个性化定制 Claude，显著提升输出质量与效率。

2. 行业生态与标准化协同

• 合作伙伴生态：Atlassian、Figma 等厂商共建技能目录，丰富企业可用技能库。
• 标准化推进：Anthropic 于12月9日将模型上下文协议（MCP）捐赠给 Linux 基金会，并与 OpenAI、Block 共同创立 Agentic AI Foundation（谷歌、微软、亚马逊云科技为成员）。Murag 指出，MCP 提供连接外部软件与数据的安全通道，而技能提供使用这些工具的程序性知识，二者形成互补。

理念转变：从专用智能体到通用助手+技能库

Skills 技术代表了AI行业的重要理念转向——传统思路是为不同场景开发专用智能体（客服、编码、研究等），而 Skills 提出“通用智能体+专业技能库”的新模型。Anthropic 研究员 Barry Zhang 表示，底层智能体的通用性远超预期，这一发现对企业开发意义重大：无需维护多个专用AI系统，只需投资创建和管理技能库，即可快速适配多业务场景。

Anthropic 内部研究印证了该模式的价值：12月初发布的数据显示，工程师60%的工作会使用 Claude，生产力提升50%（为前一年的2-3倍）；其中27%的任务是原本不会完成的，如构建内部工具、创建文档、解决“小痛点”问题。

潜在挑战：安全、技能萎缩与治理

1. 安全与技能萎缩风险

• 安全隐患：技能通过指令和代码扩展 Claude 能力，恶意技能可能引入漏洞，Anthropic 建议仅安装可信来源技能并严格审核。
• 技能萎缩：部分员工担忧，AI快速生成输出会降低主动学习专业知识的动力，例如后端开发人员依赖技能构建UI，却未深入掌握前端技术。

2. 开放标准的治理问题

尽管规范与参考SDK已发布，但 Agent Skills 长期治理机制尚不明确——是归属于 Agentic AI Foundation，还是需单独建立治理结构，仍是待解问题。