最近 Agent Skills 的热度持续走高，整个行业的跟进速度惊人：不仅 Claude 率先支持，VS Code、Cursor 等主流开发工具也纷纷跟进。借这篇短文，记录一下我对 Agent Skills 的学习和理解。
2025 年 10 月，Anthropic 首次推出 Agent Skill；同年 12 月，它被正式确立为开放标准。短短数月间，Agent Skill 从实验性功能，迅速成长为 AI Agent 领域的通用框架。为什么一个看似只是"说明文档"的机制，能让整个行业集体跟进？答案很简单：它精准击中了一个核心痛点，就是如何在不撑爆上下文的前提下，让 AI 更专业、更可控、更守规矩。
一、什么是 Agent Skills?
Agent Skill 本质上是大模型执行指令的"说明书"，由三部分组成：
- Name（名称）：技能的唯一标识，方便模型快速定位
- Description（描述）：技能用途的高层说明，模型据此判断是否启用
- Content（内容）：核心逻辑，包含业务流程、约束条件、示例和输出格式
进阶功能还引入了两个关键扩展：
Reference（引用）
- 本质：动态知识补丁
- 逻辑：仅在特定任务需要时加载外部文档
- 价值：支持相互引用和触发条件，让工作流从单线执行进化为可组合、可分支的结构
Script（脚本）
- 本质：无感知的执行单元
- 逻辑：模型发出指令，脚本在沙箱中运行
- 价值：几乎零 Token 消耗，模型只需获取结果
我认为 Reference 的一个重要意义在于：它不仅支持"相互引用"，还可以灵活定义触发条件，从而让工作流从单线执行，进化为可组合、可分支、可复用的结构。Script 是一个黑盒式的代码执行环境。在普通模式下，模型只需要了解输入与输出的类型，调用执行工具获取结果，而不会占用上下文窗口。
二、核心机制：渐进式披露
Agent Skill 避免"上下文灾难"的关键在于动态加载，而非一次性灌入所有 Prompt：
- 静态感知：仅加载名称与描述，Token 占用极低，可同时管理成百上千技能
- 动态激活：任务需要时，才将具体内容注入上下文
- 按需扩展：通过 Reference 和 Script 引用大规模资源，实现极致效率
三、Agent Skills + MCP = 完整闭环
在实际应用中，Agent Skills 与 MCP（Model Context Protocol）共同构建 AI 的完整能力闭环：
- MCP：连接标准。解决"如何接 GitHub"“如何读数据库"等通信问题
- Agent Skills：业务标准。规定"数据怎么处理"“输出什么格式"“何时自动化”
简而言之：MCP 负责“搬运”数据，Agent Skill 负责“指挥”处理。相较之下，MCP 更像一套经过精心打磨的工具；而 Agent Skills 则提供更灵活的扩展能力，可以定义新的工作流和 if-else 场景，更像是一本为大模型准备的“参考指南（说明书）”。
展望：未来Agent (2026年伊始)
Agent Skills 的出现只是开始。随着 AI Agent 生态的成熟，我认为以下三个方向值得持续关注：
上下文与记忆管理：当前 Agent 仍然受限于上下文窗口的物理约束。未来需要更智能的记忆机制：哪些信息应该长期保存？哪些可以安全丢弃？如何在效率与准确性之间取得平衡？这涉及 memory 设计、长期状态维护、版本化记忆等多个子课题。
Agent-to-Agent 通信协议：单个 Agent 的能力终究有限。当多个 Agent 需要协作时，如何保证通信的稳定性？如何协调决策冲突？如何分配任务？这需要一套标准化的 A2A（Agent-to-Agent）协议，类似于互联网世界的 HTTP。
自演化的技能库：最令人期待的，是 Agent 能否像人类一样"学习新技能”——在执行任务的过程中，自动总结经验、创建新 Skill、优化已有 Skill、甚至组合多个 Skill 形成更复杂的能力。这将使 Agent 从"工具"进化为真正的"智能体”。
以上是我对 Agent Skills 的初步理解，欢迎交流讨论。