Agent Skill 解析

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分析：

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一、什么是 Agent Skill（一句话定义）

Agent Skill 是一种“可复用、可调度、可验证的能力单元”，
它把 做一件事 从一次性 prompt，提升为系统级能力。

换句话说：

Skill = 行为 + 约束 + 接口 + 状态

而不只是“怎么问模型”。

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二、先用一个对比例子建立直觉

我们用一个非常具体、工程感很强的任务：

🎯 任务：从合同中识别违约责任条款并输出结构化结果

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🚫 用 Prompt 模板怎么做？

Prompt 模板示例

你是一名法律专家。
请从下列合同文本中识别所有违约责任条款，
并以 JSON 格式输出违约方、违约情形和责任内容。
合同如下：
{{contract_text}}

特点

• 每次都“重新教模型做这件事”

• 成功高度依赖 prompt 细节

• 无状态、不可验证

• 无法知道：

  • 模型是不是“真的理解了”

  • 输出是否完整

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✅ 用 Agent Skill 怎么做？

Skill 定义（抽象）

skill_id: extract_breach_clause
description: 提取合同中的违约责任条款
input_schema:
  contract_text: string
output_schema:
  - party: string
  - condition: string
  - liability: string
constraints:
  - must_quote_source
  - no_inference_beyond_text
verification:
  - schema_validation
  - clause_coverage_check

Agent 调用 Skill

{
  "skill": "extract_breach_clause",
  "input": {
    "contract_text": "......"
  }
}

输出

[
  {
    "party": "乙方",
    "condition": "未按期交付设备",
    "liability": "每日按合同总价1%支付违约金",
    "source": "第八条第二款"
  }
]

📌 这不是一次对话，而是一次“能力调用”

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三、Agent Skill 的本质拆解（非常重要）

一个 Skill 至少包含 5 个要素：

维度	含义
意图	它是“做什么”的
输入	接收什么结构化信息
行为	推理 / 调用工具 / 规则
约束	不能做什么
验证	结果如何被检查

👉 Skill 是“工程对象”，不是文本

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四、Skill 与 Prompt 模板的核心区别（重点对比）

维度	Prompt 模板	Agent Skill
本质	文本指令	系统能力
复用方式	复制粘贴	调用
是否有状态	❌	✅（可选）
是否可验证	❌	✅
是否可组合	弱	强
是否可监控	❌	✅
是否可审计	❌	✅
是否可路由	❌	✅

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一个非常关键的区分点

Prompt 模板关注“模型怎么想”
Agent Skill 关注“系统要什么结果”

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五、再举一个“非文本”的实例（很重要）

🎯 任务：自动完成报销流程

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Prompt 模板做法（会很别扭）

你是一名财务专家，请判断这张发票是否合规...

• 模型只能“建议”

• 不能真的：

  • 查系统

  • 比规则

  • 走流程

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Agent Skill 做法（工程正确）

skill_id: expense_reimbursement
steps:
  - validate_invoice
  - query_policy_api
  - calculate_amount
  - submit_workflow
failure_modes:
  - missing_receipt
  - policy_violation

👉 这已经不是 prompt 能胜任的事了

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六、Skill 在 Agent / A2A 体系中的位置

┌──────────────┐
│  Orchestrator│
└───────┬──────┘
        ↓
   ┌──────────┐
   │  Agent   │
   └────┬─────┘
        ↓
   ┌──────────┐
   │  Skill   │  ← 最小“可控能力单元”
   └────┬─────┘
        ↓
   Tools / APIs / Models

📌 Agent ≠ Skill

• Agent 决策“用不用”

• Skill 决定“怎么做”

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七、为什么企业系统一定要 Skill，而不是 Prompt？

一句话总结：

Prompt 是“语言技巧”，
Skill 是“工程能力”。

企业系统关心的是：

• 可控

• 可复现

• 可审计

• 可扩展

• 可治理

而这些 prompt 天生做不到。

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八、一个“判断标准”（非常实用）

你可以用这个问题来判断：

❓ 这件事，如果换一个人 / 换一个模型，还能稳定完成吗？

• 如果答案是“看 prompt 写得好不好” → Prompt

• 如果答案是“调用同一个能力就行” → Skill

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九、一句“工程金句”

Prompt 是教模型“怎么想”，
Skill 是教系统“怎么做”。

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