本文探讨多能力大模型Agent的上下文管理难题，分析全量加载、多Agent架构和RAG三种方案的局限性，提出Skill机制作为解决方案。Skill采用渐进式披露策略，将知识加载分为元数据、指令和资源三个层次，实现启动时轻量、执行时精准、使用时完整的上下文管理。该机制支持无限扩展领域数量，赋予模型自主选择能力，降低维护成本，适合多领域知识密集型应用，但也存在运行时上下文未隔离等局限性。

---

背景：多能力 Agent 的挑战

在大语言模型驱动的 Agent 系统中，存在一个核心矛盾：我们希望 Agent 拥有尽可能多的能力，但在任何时刻它只会用到其中一小部分, 同时 Agent 的上下文空间是有限的。

以一个客服系统为例：我们希望它能同时处理订单查询、退款申请、产品推荐、技术支持等多个领域的问题，但在任何一次对话中，用户通常只会涉及其中一两个领域。但是又要支持Agent同时具有这些能力如何在有限的上下文中高效管理这些能力？

三种常见上下文加载方案

方案 1：全量加载

• 核心思路：将所有领域的知识预先加载到 SystemPrompt 中
• 优势：简单直接，无需额外机制
• 局限：上下文占用 15k+ tokens，资源浪费，可扩展性差

方案 2：多 Agent 架构

• 核心思路：每个 Agent 独立加载专业领域知识
• 优势：隔离不同领域的上下文
• 局限：局部看某个 Agent 时，本质上还是全量加载，只是每个 Agent 只加载自己专业领域的知识

方案 3：RAG（检索增强生成）

• 核心思路：通过向量检索动态加载知识
• 优势：灵活高效，按需获取
• 局限：流程性知识检索失真，上下文碎片化，准确率上限 70-80%

问题的本质

这三种方案的困境本质上源于同一个问题：缺乏灵活的上下文加载机制。它们在三个维度上都存在不足：

• 空间维度：无法区分"必需知识"与"潜在知识"，导致过度加载
• 时间维度：无法实现"按需加载"，只能选择"全量加载"或"检索加载"
• 结构维度：无法保持知识的完整性，在碎片化和全量化之间缺少中间态

用一个类比来说明：想象你是一位电商平台的全能客服，需要处理订单、退款、技术故障、投诉等各类问题。

• 全量加载：就像入职培训时把几十本产品手册、退款流程、技术文档全部背下来，即使用户只是问个快递单号也要承载所有复杂退款规则的记忆负担；
• 多 Agent 方案：就像把你拆分成订单客服、退款客服、技术客服，每通电话都需要"语音导航"判断转给谁，用户说不清问题时就在各个专员之间来回转接；
• RAG 方案：就像有个助手根据用户问题去知识库搜索，但可能搜到过期的退款政策，或者只搜到零散的操作步骤却漏掉关键的前置条件。

我们需要的是：让 Agent 像一个经验丰富的客服一样，脑子里有个清晰的"目录"——平时只记住"退款问题看《退款处理手册》、技术问题看《故障排查指南》"（元数据），遇到退款咨询时快速调出完整的退款流程和话术（按需加载），碰到罕见的特殊情况再去查阅详细的政策文档（资源按需）。这就是 Skill 机制要解决的问题：让 Agent 知道有哪些知识，需要时才调用，调用时保持完整。

Skill 机制：渐进式披露

核心思想：让 Agent 先知道"有什么能力"，需要时再学习"如何使用"，而不是一开始就把所有知识装进上下文。

核心定义

Skill（技能） 是一个独立的、可复用的知识和能力单元，包含三个核心组成部分：

1. 结构化指令：用 Markdown 编写的标准作业流程（SOP）

• 定义何时使用此 Skill（触发条件）
• 描述具体的执行步骤（操作流程）
• 说明可用的工具和资源（支撑材料）

2. 资源文件：支撑指令执行的参考材料

• 详细的 API 文档和技术规范
• 使用示例和最佳实践指南
• 模板文件和配置样例

3. 可执行脚本：提供确定性操作的代码

• 数据处理和转换脚本
• 验证和校验工具
• 与外部系统的集成接口

渐进式披露（Progressive Disclosure） 是一种上下文管理策略，将知识加载分为三个层次：

• 启动时轻量：只加载必要的元数据，支持大量 Skill 注册
• 执行时精准：只加载相关的 Skill，避免无关知识干扰
• 使用时完整：保持 SOP 的逻辑连贯性，不碎片化

Skill 的结构规范

Skill 以文件系统的目录结构组织，核心是 SKILL.md 文件：

skill-name/

SKILL.md 的最小结构：

---

渐进式披露的工作机制

以订单处理场景为例，说明三层加载的过程：

第 1 层：元数据加载（启动时）

Agent 启动时，上下文中仅包含所有 Skill 的元数据：

# 上下文占用：~100 tokens/Skill

上下文成本：10 个 Skill × 100 tokens = 1k tokens

此时 Agent 知道"有哪些能力可用"，但不知道"如何执行这些能力"。这种设计支持注册任意数量的 Skill，因为每个 Skill 只占用约 100 tokens 的元数据空间。

第 2 层：指令加载（触发时）

当用户询问"订单 123456 什么时候到？"，Agent 识别需要 order_processing Skill，加载其完整指令：

# 新增上下文：~2k tokens

上下文成本：1k（元数据）+ 2k（指令）= 3k tokens

加载的是完整的 SOP 文档，保持了逻辑连贯性，不会像 RAG 那样出现碎片化。同时只加载当前任务相关的 Skill，相比全量加载节省 85% 的上下文空间（3k vs 20k）。

第 3 层：资源加载（按需时）

执行过程中遇到错误码 E1001，Agent 加载错误码说明：

# 新增上下文：~1k tokens

或执行脚本（不占用上下文）：

# Agent 调用 scripts/validate.py

上下文成本：

• 文档资源：累加到上下文（1k + 2k + 1k = 4k tokens）
• 脚本执行：不占上下文，仅返回结果（约 50 tokens）

资源文件按需加载，避免预先加载所有参考文档。脚本执行提供确定性操作，不依赖 LLM 生成代码，且执行结果不占用上下文空间。理论上可以支持无限数量的资源文件（通过文件系统存储）。

AgentScope-Java 中的 Skill 机制实现

详细文档: https://java.agentscope.io/zh/task/agent-skill.html

存储层抽象：解耦 Skill 与文件系统

原生 Skill 机制基于文件系统，Agent 通过文件系统 Tool 直接访问磁盘文件，难以在云端、容器等环境中灵活部署。

我们将 Skill 进行了进一步的抽象,使其的发现和内容加载不再依赖于文件系统, 只是将文件系统作为一个而是 LLM 通过 Tool 来发现和加载 Skill 的内容和资源。同时为了兼容已有的 Skill 生态与资源,Skill 的组织形式依旧按照文件系统的结构来组织它的内容和资源。

创建Skill对象

对于结构是如下的Skill, 我们可以创建一个Skill对象:

skill-name/

AgentSkillskill= AgentSkill.builder()

AgentScope-Java 提供了 Repository 抽象层，使能从外部系统中批量创建Skill。

// 从文件系统加载 Skill

基于SystemPrompt的一级披露

Toolkittoolkit=newToolkit();

将Skill注册到SkillBox中, 将SkillBox注册到ReActAgent使技能生效。
在对话时, 对于持有了SkillBox的Agent, 会在SystemPrompt中注入Skill的提示词模板(告知模型什么时候使用Skill, 怎么加载Skill)和Skill的元数据, 用于一级暴露。

<available_skills>

基于Tool的二级披露和三级披露

在对话时, LLM判断要使用Skill, 将通过自动注册好的load_skill_through_path Tool来加载Skill的指令和资源, 用于二级披露和三级披露

load_skill_through_path(skillId="data_analysis", path="SKILL.md")

Tool 的渐进式披露

AgentScope-Java 将 Tool(Mcp/Function Call) 也作为 Skill 的一种资源，实现 Tool 的渐进式披露。在agent代码中将skill和Tool绑定. 当Skill 未激活时绑定的 Tool 不会出现在 Agent 的工具列表中，Skill 激活后 Tool 自动激活, 在接下来的对话中对 Agent 可见。

// 注册 Skill 并绑定 Tool

代码执行能力

在 AgentScope-Java 中，Skill 的所有资源（包括脚本文件）都存储在内存中。这带来了分发便捷性，但也意味着脚本无法直接执行——操作系统需要文件系统路径来运行代码。

解决方案是使用 SkillBox.codeExecution() 启用代码执行能力，将脚本资源输出到工作目录：

// 自定义 Shell 命令白名单和审批回调

配合 Docker 沙箱实现安全执行：将 workDir 指向 Docker 容器挂载的卷目录，Skill 脚本会被写入该目录，随后在隔离的沙箱环境中执行。这种方式既保留了 Skill 打包分发的便捷性，又通过容器隔离确保了代码执行的安全性。

总结：Skill 是及时雨，但不是万金油

为什么说是"及时雨"

Skill 机制为拓展单个 Agent 能力提供了一种简单而强大的方式，让我们在不引入架构复杂度的前提下，构建具备多领域知识的智能 Agent：

• 隔离启动上下文：支持无限扩展领域数量，拓宽有效 Prompt 空间，让 Agent 有更多上下文用于推理和对话历史；
• 赋予模型自主性：Agent 可以自主决定何时加载哪个 Skill，并动态组合解决复杂问题；
• 降低维护成本：业务流程调整时，修改 Skill 文件即可更新，无需重训模型或重建索引；

适合使用 Skill 的场景：

• 多领域知识密集型应用：客服系统、代码助手、医疗咨询等，需要掌握多个领域但单次对话只涉及一两个；
• SOP 频繁迭代：业务流程经常调整，修改 Skill 文件即可更新，无需重训模型或重建索引；
• 需要确定性操作：通过脚本资源保证关键步骤准确性，避免 LLM 行为的不确定性；

与其他技术组合使用：

• Skill + RAG：结构化 SOP + 非结构化知识库；
• Skill + Multi-Agent：Skill 提供领域知识，Multi-Agent 隔离运行时上下文；
• Skill + 长上下文：多领域按需加载 + 单领域深度分析。

为什么说"不是万金油"

Skill 机制有其固有的局限性，并非所有场景都适用：

机制层面的局限：

• 只能隔离启动上下文，无法隔离运行时上下文：多个领域的知识会存在于同一个 Agent 的记忆/上下文窗口中，模型在推理时需要同时处理多个领域的知识，可能导致混淆甚至错误；
• Skill 之间没有优先级：所有 Skill 对模型而言是平等的，无法设置权重或优先级。即使业务上某个 Skill 更重要、期望更高频触发，它与其他 Skill 的触发机会实际上是相同的；
• 触发条件依赖 LLM 能力：Skill 的加载时机由模型自主判断，不同模型表现差异较大；

不适合使用 Skill 的场景：

• 实时性要求极高：Skill 加载需要额外 Tool 调用，增加约 100-200ms 延迟；
• 单一领域简单任务：直接在 SystemPrompt 中编写更简单，无需引入额外复杂度；
• 深度推理场景：数学证明、复杂算法设计等更适合长上下文，Skill 擅长流程性知识而非推理性知识；
• 技能使用频率失衡：当存在少量高频技能和大量低频技能时（长尾分布），高频技能每次都需 Tool 调用加载，增加不必要的延迟；而大量低频技能使 Skill 列表过长，增加模型选择负担。此时应将高频内容压缩后直接写入 SystemPrompt。

未来，我们将在 Skill 的完整生命周期管理和便捷分发机制上持续优化和探索，进一步降低 Skill 的创建、共享和复用成本。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

大模型全套学习资料领取

这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包，包含学习路线+实战案例+视频+书籍PDF+面试题+DeepSeek部署包和技巧，需要的小伙伴文在下方免费领取哦，真诚无偿分享！！！

vx扫描下方二维码即可

部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心，从基础认知（AI大模型核心概念）到技能进阶（模型应用开发），再到实战落地（行业解决方案），每一步都标注了学习周期和核心资源，帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】