目录

一、什么是 Skill 模型？

1.1 Skill 模型的核心定义

1.2 Skill 与传统 Prompt 的区别

1.3 Skill 的典型形态

二、Skill 模型的整体架构

2.1 典型架构分层

2.2 Skill 调用的三种模式

三、竞品分析（Skill / Tool / Agent 方向）

3.1 OpenAI（Function Calling / Assistants）

3.2 Anthropic（Tool Use）

3.3 阿里 Qwen / 通义千问

3.4 LangChain / LlamaIndex（框架型）

3.5 国内 Agent / Skill 平台

四、Skill 模型的商业化成本分析

4.1 成本结构拆解

4.2 成本对比（示例）

4.3 商业化定价模式

五、Skill 相关的开源生态分析

5.1 核心开源项目

5.2 开源 Skill 的优势

5.3 开源的现实问题

六、Skill 模型的落地建议

6.1 什么时候适合用 Skill？

6.2 实践建议

七、总结

接下来我还能继续帮你做的几件事（你可以任选）👇

---

Skill 模型全景解析

本文将系统性介绍 Skill 模型 的概念与技术原理，并从 竞品分析、商业化成本、开源生态 四个维度进行深入拆解，适合产品经理、架构师、AI 工程师以及对大模型应用落地感兴趣的读者。

---

 

一、什么是 Skill 模型？

1.1 Skill 模型的核心定义

Skill 模型（技能模型） 并不是单指某一个具体的大模型，而是一种 “能力模块化 + 可编排” 的思想。

在大模型应用中：

• 大模型（LLM） 负责理解与推理

• Skill（技能） 负责执行具体能力

可以把它理解为：

大模型是大脑，Skill 是工具箱里的各种工具

1.2 Skill 与传统 Prompt 的区别

维度	Prompt	Skill 模型
能力边界	靠自然语言描述	明确的功能接口
稳定性	易漂移	高稳定、可测试
复用性	低	高
工程化	弱	强

Skill 本质上是：

• 一个 可调用的能力单元

• 有明确的 输入 / 输出 / 约束

1.3 Skill 的典型形态

常见 Skill 类型包括：

• 🧮 计算类：数学、统计、指标计算

• 🗄 数据类：数据库查询、ES 搜索、报表生成

• 🌐 接口类：HTTP API、内部微服务

• 🧠 推理类：规则引擎、工作流判断

• 🛠 工具类：文件处理、OCR、代码执行

---

二、Skill 模型的整体架构

2.1 典型架构分层

用户

↓

自然语言输入

↓

LLM（意图识别 & 规划）

↓

Skill Selector（技能选择）

↓

Skill Executor（技能执行）

↓

结果整合 & 响应生成

2.2 Skill 调用的三种模式

1. 显式调用（Function Calling）

   • 模型输出结构化参数

   • 系统严格执行

2. 半自动调用（Tool + ReAct）

   • 模型决定“要不要用”

   • 允许多轮推理

3. 自动编排（Agent / Workflow）

   • 多 Skill 协作

   • 适合复杂业务流程

---

三、竞品分析（Skill / Tool / Agent 方向）

3.1 OpenAI（Function Calling / Assistants）

特点：

• 原生支持 Function Calling

• JSON Schema 约束强

• 工程落地成熟

优势：

• 稳定

• 生态成熟

劣势：

• 成本高

• 强依赖云端

---

3.2 Anthropic（Tool Use）

特点：

• 强调安全、约束

• Tool 调用偏保守

适用场景：

• 合规要求高

• 企业级应用

---

3.3 阿里 Qwen / 通义千问

特点：

• 对中文与本地业务友好

• 与企业系统结合紧密

优势：

• 私有化部署

• 成本可控

---

3.4 LangChain / LlamaIndex（框架型）

定位：

• Skill 编排框架

• 不提供模型，只提供能力胶水

优点：

• 灵活

• 社区活跃

缺点：

• 工程复杂度高

• 对开发者要求高

---

3.5 国内 Agent / Skill 平台

产品	特点
魔搭 ModelScope	技能 & 模型市场
百川 Agent	偏企业应用
智谱 Agent	强推理

---

四、Skill 模型的商业化成本分析

4.1 成本结构拆解

Skill 模型的成本 ≠ 只有模型推理

完整成本包括：

1. 模型推理成本

   • Token 费用

   • GPU / CPU 资源

2. Skill 执行成本

   • 数据库

   • 第三方 API

   • 内部微服务

3. 工程成本

   • Skill 开发

   • 测试

   • 运维

4. 稳定性成本

   • 降级方案

   • 熔断 / 限流

---

4.2 成本对比（示例）

方案	单次请求成本	稳定性	可控性
纯 LLM	高	低	低
LLM + Skill	中	高	高
规则 + Skill	低	很高	很高

👉 Skill 的核心价值：降本 + 稳定

---

4.3 商业化定价模式

• 🔹 按调用次数

• 🔹 按 Skill 数量

• 🔹 按工作流复杂度

• 🔹 SaaS / 私有化授权

---

五、Skill 相关的开源生态分析

5.1 核心开源项目

项目	定位
LangChain	Skill / Tool 编排
LlamaIndex	数据 Skill
AutoGen	多 Agent 协作
CrewAI	流程型 Skill
Haystack	搜索与 RAG

---

5.2 开源 Skill 的优势

• 透明

• 可二次开发

• 私有化可控

5.3 开源的现实问题

• 版本碎片化

• 工程门槛高

• 缺乏 SLA

👉 企业通常选择：开源 + 自研 Skill

---

六、Skill 模型的落地建议

6.1 什么时候适合用 Skill？

• 有 明确业务规则

• 对 准确性、稳定性 要求高

• 有 系统集成需求

6.2 实践建议

1. 先做 Skill 抽象，再做模型

2. Skill 接口要 强约束

3. 一定要有 兜底策略

4. 不要让 LLM 直接操作核心系统

---

七、总结

Skill 模型不是在“替代大模型”，而是在 驯化大模型。

未来的大模型应用，一定是：LLM + Skill + Workflow 的组合体。