在构建复杂 AI 代理的工作流时，一个核心挑战是如何让代理动态地发现并组合使用预先封装好的专业能力（技能）。传统方法如冗长的系统提示、检索增强生成（RAG）或微调，往往在灵活性、上下文管理或更新成本上存在短板。Anthropic 推出并开源其规范的 Agent Skills 平台，提出了一种截然不同的思路：将技能定义为标准化的文件夹，并通过纯粹的、声明式的提示工程与大型语言模型（LLM）的推理能力来实现技能的发现与组合。本文将深入剖析这一机制的核心原理、工程实现及其带来的范式转变。
技能的本质：标准化的提示模板与上下文修改器
首先，必须澄清一个关键概念：Agent Skills 并非可执行代码或远程 API 调用。根据官方规范，一个技能本质上是一个包含 SKILL.md 文件的目录。这个 Markdown 文件采用 “YAML Frontmatter + 指令内容” 的两段式结构。Frontmatter 包含了技能的元数据，其中 name（小写字母、数字、连字符，最长 64 字符）和 description（最长 1024 字符）是必填字段，它们构成了技能被发现和识别的核心标识。description 字段需要清晰描述技能的功能及其适用场景，例如 “提取 PDF 文件中的文本和表格，填写表单，合并文档”。
当技能被调用时，其核心机制是 提示扩展 与 上下文修改。系统会将 SKILL.md 中的详细指令内容作为新的提示信息注入到当前的对话上下文中。同时，它还可以通过可选的 allowed-tools 字段修改执行环境，例如限制该技能只能使用 Read 和 Write 工具。因此，技能更像是一个 “准备器”，它通过修改 LLM 所处的信息环境和工作权限，来引导其更好地完成特定类型的任务，而非直接替它执行。
发现机制：放弃算法路由，拥抱 LLM 原生推理
技能发现是 Agent Skills 设计中最具革命性的部分。与依赖向量检索、关键词匹配或意图分类算法的传统技能发现系统不同，Agent Skills 采用了一种极简的声明式方法。系统所做的，仅仅是将所有可用技能的 name 和 description 格式化成一个结构化的文本列表，然后将这个列表嵌入到一个名为 Skill 的元工具的工具描述中。
当用户向代理提出请求时，LLM（如 Claude）会接收到用户消息、一系列基础工具（如 Read, Write, Bash）以及这个包含了所有技能描述的 Skill 工具。接下来发生的一切都位于 LLM 的 “黑盒” 内部：模型阅读 Skill 工具的描述，理解其中列出的每一个技能是做什么的，然后基于对用户请求的自然语言理解，自主判断是否需要以及需要调用哪个技能。
正如技术分析文章所指出的：“There is no algorithmic skill selection or AI-powered intent detection at the code level. The decision-making happens entirely within Claude’s reasoning process.” 这意味着技能匹配的准确度完全依赖于 LLM 的语言理解能力和技能描述的撰写质量。这种设计的优势在于其极大的灵活性 —— 无需为新增技能更新匹配算法，只需提供清晰的描述即可。但同时也引入了不确定性，因为模型的推理过程可能难以预测和调试。
组合机制：隐式、序列化的上下文叠加
在 Agent Skills 的当前规范中，并没有一个显式的、声明式的 “技能依赖” 或 “技能组合” 语法。技能之间的组合，并非像编程中的函数调用链那样被预先定义。其组合机制是 隐式 和 基于会话上下文 的，主要通过两种方式实现：
- 顺序调用与上下文继承：LLM 可以在一个复杂的任务中，依次调用多个技能。例如，在处理一份业务报告时，代理可能先调用
data-analysis技能来获得数据分析的专用指令和工具权限，完成分析后，再调用report-drafting技能来获取符合公司规范的文档撰写指南。第一个技能注入的上下文和可能产生的中间结果，会保留在会话中，为第二个技能提供基础。这种组合是动态的、由 LLM 在任务执行过程中实时决策的。 - 通过
allowed-tools进行能力封装：一个复杂的技能可以通过在其allowed-tools字段中授权使用其他工具（包括调用Skill工具本身），来间接实现功能的组合。但更常见的模式是，一个 “高级” 技能本身包含了完成子任务所需的所有详细指令，而不是去调用另一个技能，这避免了组合带来的额外复杂性和潜在的不确定性。
因此，技能的 “组合” 更像是一种 上下文能力的线性叠加与切换，而非并行或图状的依赖关系。这种模式简化了设计，但要求技能作者在编写 SKILL.md 时具备前瞻性，尽可能让单个技能保持内聚和完整。
工程实践：可落地的参数与清单
理解原理后，如何在实际项目中应用？以下是关键的工程参数与设计清单：
技能设计清单：
- 命名规范：严格遵循
name: lowercase-with-hyphens格式，确保唯一性且与目录名一致。 - 描述撰写：
description字段是发现的命脉。必须采用 “功能 + 适用场景” 的格式。例如：“将Markdown文档转换为符合公司品牌标准的PPTX演示文稿。当用户需要创建对外演示材料时使用。”避免使用模糊的形容词。 - 工具权限最小化：在
allowed-tools中遵循最小权限原则。例如，一个仅做文件格式转换的技能，可能只需要Read和Write，无需开放Bash或WebSearch。 - 内容结构化：在
SKILL.md的正文部分，使用清晰的标题、步骤列表和示例。这能最大程度保障技能被调用后的执行效果。
系统集成与监控要点：
- 发现源配置：明确技能目录的扫描路径（如用户全局目录、项目本地目录、插件目录），并管理可能出现的技能名称冲突（通常后加载的会覆盖先加载的）。
- 元数据成本控制：Agent Skills 采用的三层披露架构（仅在前端披露元数据，调用时才加载完整内容和脚本）是一个优秀实践。确保技能列表的聚合描述保持在较低 token 数（如目标 100 tokens 以内），以节省上下文窗口。
- 匹配效果监控：由于依赖 LLM 推理，需要建立监控机制来记录技能被触发的情况。可以分析日志，检查用户意图与所触发技能的
description之间的语义关联度，必要时优化描述文案。 - 安全边界设定：充分认识到
allowed-tools和scripts/目录下脚本带来的安全风险。在沙箱环境中运行代理，并对技能来源进行严格审核。
局限与展望
Agent Skills 的当前范式也清晰地揭示了其边界：
- 无状态管理：技能本身不提供跨会话的状态持久化机制。复杂的多步骤工作流状态需要依靠外部系统或 LLM 的上下文记忆来维持。
- 推理的不透明性：技能发现的 “黑盒” 特性使得调试和保障确定性变得困难，在需要高可靠性的生产流程中可能成为隐患。
- 隐式组合的复杂性：缺乏显式的依赖声明，使得理解和管理技能间的交互、避免循环或冲突变得更具挑战性。
展望未来，Agent Skills 所倡导的 “声明式接口 + LLM 推理引擎” 架构，为 AI 代理的模块化发展指明了方向。它暗示着，未来的代理系统或许更像一个由自然语言描述的功能模块所驱动的操作系统，其 “内核” 的智能程度直接决定了模块调度的效率与精准度。尽管当前机制在组合能力上略显朴素，但其在发现机制上所做的减法 —— 将复杂性交给 LLM，为接口保持极简 —— 无疑是一次重要的理念创新。对于工程团队而言，关键在于扬长避短，在技能描述的精确性、工具权限的安全性和系统监控的可见性上投入精力，从而驾驭好这套以 LLM 为核心调度器的全新能力扩展体系。
资料来源
- Agent Skills Specification, https://agentskills.io/specification
- Han Lee, “Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive”, https://leehanchung.github.io/blogs/2025/10/26/claude-skills-deep-dive/