终于白嫖到了某机构价值2万多的AI大模型之AgentSkills全套教程视频，现在分享给大家，小白学习（从入门到精通）！

AI大模型的智能体（Agent）技能是其核心能力之一，使其能够感知环境、做出决策并执行任务。

马士兵教育

540人浏览 · 2026-01-31 19:15:49

马士兵教育 · 2026-01-31 19:15:49 发布

终于白嫖到了某机构价值2万多的AI大模型之AgentSkills全套教程视频，现在分享给大家，小白学习（从入门到精通）！

AI大模型的智能体（Agent）技能是其核心能力之一，使其能够感知环境、做出决策并执行任务。这些技能通常包括：

核心Agent技能

任务分解与规划
Agent能够将复杂问题拆解为可执行的子任务，并规划执行路径。例如：
$$ \text{目标} \rightarrow \text{任务}_1 \oplus \text{任务}_2 \oplus \cdots \oplus \text{任务}_n $$
工具调用（Tool Use）
通过API或插件调用外部工具（如搜索引擎、代码解释器），扩展能力边界。调用逻辑可表示为：
```
if task == "数据分析":
    tool = "Python_Interpreter"
elif task == "实时信息":
    tool = "Web_Search"
```
记忆与上下文管理
利用注意力机制保留关键信息：
$$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$

技能实现示例（伪代码）

class Agent:
    def __init__(self, model):
        self.model = model  # 预训练大模型
        self.tools = {"search": web_search, "calc": calculator}  # 工具库

    def execute_task(self, task):
        # 步骤1：任务分解
        subtasks = self.model.decompose(task)
        
        # 步骤2：动态选择工具
        for subtask in subtasks:
            tool_name = self.model.select_tool(subtask)
            result = self.tools[tool_name](subtask)
            
            # 步骤3：结果整合与迭代
            self.model.update_context(result)
        
        return self.model.generate_final_output()

典型应用场景

金融分析：自动解析财报数据，生成投资建议
工业运维：实时监测设备状态，预测故障概率$P_{\text{fail}}$
医疗诊断：结合医学知识库推断病症$D$与治疗方案$T$

通过持续学习和环境交互，Agent技能将不断进化，成为解决复杂问题的协同智能体。

Agent Skills 是 Anthropic 主导的 AI 智能体模块化能力扩展标准，核心是将任务流程、工具调用规则与领域知识封装为可复用技能包，通过三级渐进式加载（元数据 / 指令 / 资源）优化上下文效率，支持智能体自动触发与组合执行复杂任务，已成为大模型 Agent 能力工程的核心范式之一。

一、核心定义与价值

本质：为 AI Agent 提供 “操作手册” 式的结构化能力封装，包含元数据、执行流程、工具 / 脚本与资源模板，替代重复 Prompt 与一次性上下文填充。
核心优势：
1. 复用性：一次封装，跨会话 / 跨场景自动调用，降低重复开发成本。
2. 效率优化：仅元数据常驻上下文，指令与资源按需加载，显著减少 Token 消耗。
3. 组合能力：多 Skill 串联构建复杂工作流（如 PDF 提取→数据分析→PPT 生成）。
4. 标准化：开放格式（agentskills.io），兼容 Claude、OpenAI 等主流平台。

二、标准结构与规范

1. 目录结构（必选 + 可选）

plaintext

my-skill/
├── SKILL.md          # 核心：YAML元数据 + Markdown指令（必填）
├── scripts/          # 可选：Python/Shell等可执行脚本
├── references/       # 可选：参考文档、品牌指南
└── assets/           # 可选：模板、图片等静态资源

SKILL.md 格式：

markdown

---
name: "pdf-processing"       # 技能名称（与文件夹名一致）
description: "提取PDF文本/表格，合并文档，适用于表单处理场景"  # 触发条件描述
author: "Anthropic"
version: "1.0"
---
## 执行步骤
1. 解析PDF结构，识别文本块与表格
2. 调用pdfplumber提取内容
3. 格式化输出为Markdown/Excel

YAML 元数据：用于 Agent 发现与触发匹配。
Markdown 正文：任务 SOP、工具调用逻辑、错误处理规则。

2. 三级加载机制

层级	内容	加载时机	作用	Token 消耗
Level 1	元数据（name/description）	始终加载	技能发现与触发判断	低（约 100 Token）
Level 2	核心指令（执行步骤 / 规则）	任务匹配时	指导 Agent 执行流程	中（<5000 Token）
Level 3	脚本 / 资源	执行中按需	辅助工具调用与模板渲染	按需加载

三、与传统方案对比

方案	核心特点	上下文效率	复用性	适用场景
Agent Skills	模块化封装 + 按需加载	高（仅元数据常驻）	强（跨会话 / 跨场景）	企业级流程、复杂任务链
原生 Prompt	一次性指令填充	低（全量上下文）	弱（单次会话）	简单问答、临时任务
MCP 工具调用	标准化工具协议	中（工具定义常驻）	中（工具级复用）	纯 API 调用场景

四、核心能力与应用场景

1. 关键能力

工具调用：集成 API/SDK（如 CRM、ERP、Git、数据库），支持权限控制与异常回滚。
流程编排：多 Skill 组合执行（如 “Web 抓取→数据分析→报告生成”）。
动态学习：通过执行反馈（RLHF / 在线微调）优化技能参数。
错误处理：内置重试机制、日志记录与人工介入节点。

2. 典型应用

文档处理：PPT/Excel/Word/PDF 的自动化生成、编辑与分析。
代码开发：代码生成、调试、CI/CD 流程触发（原生支持 IDE：Claude Code、Cursor）。
内容创作：品牌合规文案生成、多平台内容适配、SEO 优化。
数据分析：数据抓取→清洗→可视化→报告生成的全流程自动化。

五、快速入门步骤

环境准备
- 安装支持 Skill 的平台：Claude.ai、Cursor、Trae 等。
- 本地创建技能目录（如my-first-skill/）并编写 SKILL.md。
编写 SKILL.md
- 定义元数据（name/description）确保触发准确性。
- 编写清晰的执行步骤与工具调用逻辑。
测试与调试
- 在 Claude 中上传 Skill 文件夹，测试任务触发与执行结果。
- 优化 description 与步骤，提升匹配精度与执行稳定性。
发布与复用
- 提交至 agentskills.io 开放库，或在团队内部共享技能包。

六、合规与最佳实践

知识产权：避免封装未授权内容，优先使用开源 / 自有工具与模板。
安全规范：脚本中禁用硬编码密钥，使用环境变量与权限最小化原则。
性能优化：
- 精简元数据描述，避免冗余关键词。
- 拆分复杂技能为多个小 Skill，提升组合灵活性。
- 脚本仅处理核心逻辑，资源文件通过 CDN 加载。

七、学习资源与工具

官方资源
- 标准文档：agentskills.io、claudeskills.org。
- 预置技能库：Anthropic 官方 PDF/Excel/PPT 处理技能。
开源工具
- OpenSkills：跨平台 Skill 兼容层，支持主流 AI 编程工具。
- Skill CLI：快速生成 SKILL.md 模板与打包工具。
社区教程
- CSDN / 知乎：Agent Skills 架构解析与实战案例。
- GitHub：开源 Skill 示例库（如 pdf-processing、data-analysis）。