做AI Agent项目有一段时间了我最大的感触是真正让Agent从“玩具”变成“工具”的往往不是模型本身而是它能不能稳定复用一套高质量的工作方法。早期大家比的是Prompt写得多花哨后来比的是工具调用链多复杂现在圈子里越来越形成一个共识——Agent的能力边界很大程度上由它的“技能库”决定。这就是我今天想聊的主题agent-skills一种以技能为中心来构建Agent能力的思路。这个思路的出发点很简单任何一个Agent如果每次任务都从零开始推理、临时拼凑步骤那它的表现一定不稳定。而如果我们把一类任务的执行过程——包括提示词策略、工具使用方式、参数校验规则、常见坑点的规避——整体封装成一个“技能”让Agent遇到同类场景时直接调用效果会完全不同。这篇文章我会从为什么需要技能系统、技能模块怎么设计、如何从零实现一个可用的Skill再到实际场景中的应用和常见问题排查完整地过一遍。适合正在做Agent应用开发、或者准备把AI能力落到具体业务里的朋友参考。1. 为什么要给Agent装上“技能系统”1.1 从通用对话到专业执行的跨越先看一个很典型的现状。你让一个通用大模型帮你“写一份数据分析报告”它能写出来但大概率是套话连篇、结构模板化数据透视不深入甚至图表建议都是通用性的。问题不在于模型笨而在于它缺乏“一份好的数据分析报告应该长什么样”的体系化知识——哪些维度必须拆解哪些指标之间要做交叉验证结论部分怎么和业务目标挂钩这些不是靠一次Prompt就能交代清楚的。但如果这个Agent拥有一个“数据分析报告生成”技能情况就完全不同了。技能内部已经把报告的标准框架、每个章节的写作要点、所需数据的预处理流程、常见的分析陷阱都固化好了。Agent调用这个技能时相当于一个刚入行的分析师拿到了一份资深专家整理的作业手册——即使它的基础推理能力不变产出的质量下限会被显著抬高。我见过很多团队在Agent效果不好时第一反应是换更大的模型或者堆更多上下文。这两种办法都有明显天花板模型升级有成本上限上下文堆多了反而稀释注意力。而技能化的改造是在同样的模型能力基础上通过优化“任务执行的路径依赖”来提升效果性价比非常高。1.2 Skills要解决的核心问题那么技能系统到底解决了哪些具体问题我总结下来主要是四个问题一经验无法沉淀。团队里一个资深工程师调教出了很好的Agent表现但他离职或者转岗后这些调试经验就流失了。技能化之后经验和流程变成项目里的资产文件可以被所有人复用和迭代。问题二场景适配不灵活。一个通用的Agent没有办法同时适配“严肃的法律文书写作”和“活泼的新媒体文案”。不是模型做不到而是缺少切换的上下文机制。技能体系天然支持场景化——不同的任务类型触发不同的技能包。问题三多次执行质量波动大。同一个任务Agent今天执行得很好明天换个会话就稀烂。原因在于没有把执行过程稳定下来。技能把最佳实践固化把随机性限制在可控范围。问题四复杂任务难以编排。一个真实业务任务往往需要多个子能力配合比如“写行业分析报告”可能需要先检索资料、再处理数据、最后成文。如果这些能力都是临时的提示词编排起来非常痛苦如果每个子能力都是成熟的技能模块编排就是搭积木。2. 一套可落地的agent-skills设计方案2.1 技能的定义与组织方式关于技能的定义不同项目有不同叫法有的叫Skill有的叫Capability有的叫Toolkit但核心结构是类似的。我建议把一个技能拆成四个组成部分能力描述Description用一小段话说明这个技能能做什么、适合什么场景、有什么限制。这部分非常关键因为Agent的模型层会根据描述来判断“当前任务要不要调用这个技能”。描述写得含糊模型就不知道该不该用。执行流程Workflow完成任务的具体步骤。这里不一定非得是代码级的流程控制很多场景下用自然语言的分步引导就够。但步骤要尽量细化关键环节要给出判断标准和产出要求。工具配置Tools这个技能执行过程中需要用到的函数、API或外部数据源。比如说数据分析技能可能需要文件读取工具、代码解释器、图表渲染库。示例集Examples一组输入输出对或者典型的执行范式。示例的本质是给模型做少样本示范让它在相似场景下模仿参考。从组织方式上看我倾向于用目录化结构管理skills/ ├──>skills: - name:>weekly-report/ ├── SKILL.md ├── workflow.md ├── tools/ │ ├── git_collector.py │ └── issue_collector.py ├── prompt_templates/ │ ├── main_prompt.md │ └── data_process_prompt.md └── examples/ ├── example_1.md └── example_2.mdSKILL.md是技能的核心描述文件它的作用有两个一是给Agent系统知道这个技能是干嘛的二是给人看文档。内容大致如下# 周报生成技能 ## 能力描述 根据Git提交记录和项目任务系统数据自动生成面向团队负责人的中文项目周报。适用于每周五下午生成当周汇报或项目阶段性汇报。 ## 触发条件 - 用户要求生成周报、周报总结 - 用户提供了Git仓库地址或任务系统查询条件 - 当前时间为周五或周一 ## 输出格式 四段式本周进展、数据指标、风险与阻塞、下周计划 ## 使用要求 - 所有数据指标必须来源于实际数据禁止编造 - 风险与阻塞必须对应到具体事项 - 周报语言简洁语义清晰不超过800字workflow.md定义执行流程。这里我给Agent定义的是五步走读取技能配置明确周报周期。调用git_collector.py拉取代码提交记录统计提交次数、涉及模块、开发人员。调用issue_collector.py拉取任务状态区分已完成、进行中、阻塞。基于收集的数据填充周报模板编写各章节内容。自我检查确认无数据造假、无遗漏风险项。3.3 如何纳入Agent主流程技能文件写好了要让它真正生效还需要把它挂到Agent主流程里。这一步不同架构的项目做法不同但大体有两种路线。第一种是传统工作流注入。在Agent的System Prompt里追加一段技能路由说明同时把技能的关键信息动态注入。比如在初始上下文里加上你拥有以下技能 1. weekly-report用于自动生成项目周报触发词包括“周报”“周总结”“weekly report”。 当用户请求匹配技能时直接进入技能执行流程不需要说明技能存在。然后把技能内部的工具函数注册到可调用函数列表。这样Agent在运行时就具备了调用这些工具的能力。第二种是Agentic自动发现。这种更偏向智能路由系统把技能描述向量化用户请求来了先做一次语义检索从技能库里选出最相关的2~3个候选技能再把它们的详细说明注入当前上下文。这个方案实现成本更高但它天然解决了技能数量多、上下文放不下的矛盾。如果你维护的技能超过10个建议直接上向量检索方案。我个人的建议是前期技能少用第一种就够技能库规模上去之后尽早切换到第二种。另外无论哪种方案都要在技能模块增加“主动拒绝”机制——如果用户请求与技能描述不匹配技能模块应该明确说“该问题不在本技能范围内”而不是硬着头皮执行导致结果失真。4. 案例拆解几个典型的Skill应用场景4.1 代码审查技能代码审查是Agent技能化收益最高的场景之一。直接让模型“审查代码”模型通常只会给出一些通用建议注意空指针、增加日志、提取公共方法。这些东西没有结合项目上下文价值很低。但如果做一个“代码审查技能”设计思路就完全不同。技能内部需要配置项目的编码规范、常见反模式列表、安全红线、性能敏感点以及审查输出的标准格式问题等级、文件位置、问题描述、修改建议。更进一步技能还可以绑定静态分析工具让Agent先在工具结果的基础上做深度分析而不是靠模型肉眼读代码。我在实践中发现代码审查技能的关键设计点在于“问题分级”。没有分级的时候模型会把“命名不够规范”和“存在SQL注入风险”当成同一级别输出审查报告毫无重点。技能里明确分级规则后比如P0必须修复、P1建议修复、P2可选优化报告的可读性大幅提升开发同学也更愿意看。4.2 数据分析报告生成技能数据分析技能的难点在于模型本身不能做真实计算但报告里又必须有真实的数据支撑。所以技能设计上必须遵循“先算后写”的流程约束。我的做法是在技能里强制加入一个数据验证步骤要求Agent先把所有关键结论用代码执行器算出结果得到计算结果后再写进报告。同时技能里配置了数据质量检查规则比如数据量是否足够、是否存在异常值、各维度汇总是否与总量一致。这些检查项是为了防止模型拿一个明显有问题的数据硬写分析。另一个有价值的点在于分析维度引导。通用模型做数据分析翻来覆去就是趋势分析、占比分析没有业务深度。技能里可以预置一些分析框架比如针对电商业务就引导拆解转化率、客单价、复购率、流量结构针对SaaS业务就引导看激活率、留存曲线、功能使用深度。有了这些框架分析报告的专业度会明显上一个台阶。4.3 行业写作技能写作类技能是我见过最容易做、但也最难做精的。容易做是因为写提示词门槛低难做精是因为“好文章”的标准模糊模型很容易输出正确的废话。在技能化改造时我会强制把“好文章的标准”显式化表达。比如做“行业研究文章写作”技能我会把标准写成每一段核心观点必须有数据或案例支撑行业术语第一次出现时必须解释结论部分必须给出可执行的建议文章结构要遵循“现象-原因-影响-趋势-建议”的五段框架。还有一个小技巧写作技能里加入“批判性自查”环节。在草稿完成后要求Agent站在反面立场审视自己的文章找出论据不扎实、逻辑跳跃的地方并主动修正。这比直接生成一版到底效果要好很多。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 技能不被调用的几种原因技能开发完成后最常遇到的问题就是Agent根本不调用技能或者偶尔调用偶尔不调用。我排查这个问题时一般按下面的顺序检查第一技能描述是否足够清晰。很多技能的描述写得太抽象比如“用于辅助各种办公场景”模型无法判断什么场景该触发它。我建议描述里加上触发条件和排除条件比如“当用户要求生成周报且提供了Git仓库地址时使用当用户只是闲聊时不要使用”。第二注册表的触发词是否覆盖了用户的常见表达。用户说的不是“生成周报”而是“帮我整一下这周的总结”如果触发词里没有“总结”匹配就可能失败。解决方法是把触发词从核心名词扩展到近义词和常见口语表达必要时可以用同义词词表和向量匹配兜底。第三技能的上下文位置是否靠前。Agent的上下文窗口有限如果技能信息被埋在很长很长的系统提示词后面模型很容易忽略。可以试试把最近常被调用的几个技能的描述往前放或者直接用向量检索动态注入。我把这些排查经验整理成一个小的速查表现象可能原因解决方向技能从未被调用技能描述不清晰或触发词缺失重写描述补充触发条件和常见表达偶发调用不稳定技能信息在上下文中位置太靠后调整上下文顺序缩短系统提示词调用了但效果差技能内部流程描述不够具体细化步骤引导区增加约束条件多个技能互相干扰技能之间描述重叠度过高明确各技能的边界和排除条件5.2 上下文膨胀与性能优化技能化改造带来的一个副作用就是上下文消耗变大。每个技能的描述文件、模板和示例动辄几千字如果同时注入多个技能还没开始执行任务上下文已经用掉大半。我常用的优化策略有三个。第一个策略是按需注入只把当前可能用到的技能注入上下文用向量检索做主路由。第二个策略是描述压缩把技能的完整描述文件留存在外部存储上下文中只放索引卡片——也就是一两句话说清技能是干什么的、怎么触发、怎么调用。第三个策略是分阶段加载先只注入主工作流的步骤执行到具体步骤需要某个子技能时再加载对应详情。执行过程中还有一个小经验如果Agent执行时间过长优先检查是不是技能流程里有不必要的自我检查环节。我见过一个技能写得很细但执行时要跑三轮自查每次都要重读全部内容时间直接翻了三倍。自查环节保留一次就够了没有必要循环验证。5.3 技能维护与迭代技能不是写一次就一劳永逸的它就像一个内部工具需要持续维护。我建议给每个技能加一个“版本”字段和“最近更新说明”同时记录技能的失败案例。具体来说每次技能执行效果不佳时把问题样本收集起来分析是哪一步出了问题然后针对性地修改流程描述或增加约束。比如周报技能早期经常把“下周计划”写得太虚后来我在步骤引导区加了一条硬性要求“下周计划必须包含负责人、预计完成时间、依赖项三个字段若无法提供则标注为待确认。”修改之后这一项的输出质量明显好转。另外技能库要定期做“瘦身”。很多技能加了大量约束结果变得越来越臃肿执行效率下降。我在项目里每个月会花半天时间看技能的使用频率和效果评分把长期没人用的技能下线或合并把使用频率高的技能做优先级提升。这个动作虽然不起眼但对整体系统的稳定性和可维护性帮助很大。在Agent应用越来越普及的现在真正拉开体验差距的往往不是模型算力而是这些看似琐碎却决定成败的工程细节。技能系统给了我们一个很好的抓手让Agent的专业能力可以沉淀、复用、演进。如果你也在做Agent方向我建议尽早把技能化的思维融入架构设计哪怕最开始只封装一两个高频场景长期看下来收益会非常可观。