本文探讨了如何将大模型 Agent 能力从实验室引入生产环境。传统评测侧重任务完成率，但忽略了可迁移性和工程化程度。文章分析了 Claude Agent SDK 的三层架构（用户层、编排层、执行层），指出 Skills 的声明式工作流定义赋予其可迁移性。同时，揭示了 Claude Code 在自动加载、工具箱和上下文管理方面的“脏活”，这些是解耦的核心挑战。文章对比了三种解耦方案，并详细介绍了基于 Claude Agent SDK 的工程化实施步骤，强调编排层是解耦关键，建议在评测中增加可部署性和可迁移性维度。

---

📖 导读｜当我们评测大模型的 Agent 能力时，往往关注的是「能不能完成任务」。但从工程落地角度看，更关键的问题是：**如何让 Agent 能力从实验室走向生产环境？**本文将从评测方法论的角度，解构 Claude Code 的 Skills 体系，分析其架构设计的合理性，并给出可复现的工程化方案。

PART 01

评测盲区：为什么「能用」不等于「可用」？

在大模型评测领域，我们有 MMLU 测知识、HumanEval 测代码、BFCL 测函数调用。但对于 Agent 系统，评测维度往往停留在「任务完成率」这个单一指标上。

这里存在一个评测盲区：我们很少评测 Agent 能力的「可迁移性」和「可工程化程度」。

举个例子：在 Claude Code 环境中，构建了一套完整的内容创作 Agent——写文章、生成配图、制作播客、抓取网页、一键发布公众号。从任务完成率来看，这套系统表现优秀。

但问题来了：这套能力只能在本地环境运行。无法通过 Web 访问、无法 API 调用、无法自动化、无法开放给他人使用。从工程化角度评测，这套系统的可部署性得分几乎为 0。

这引出了一个重要的评测维度：Agent 能力的解耦性——即 Agent 能力能否从特定运行环境中剥离出来，以标准化方式对外提供服务。

PART 02

架构解析：Claude Agent SDK 的三层设计

要理解解耦的难点，首先要理解 Claude Agent SDK 的架构设计。从评测角度看，这套架构包含三个核心抽象层：

🏗️ 三层架构模型

Layer 1 | 用户层
Web / API / CLI 等交互界面

↓

Layer 2 | 编排层 ← 核心
主 Agent + Skills（决策与调度中心）

↓

Layer 3 | 执行层
Subagents + Tools + 文件系统

从评测方法论角度，这三层各自承担不同的能力维度：

组件	本质	评测关注点
Skills	Markdown 文档 （工作流程定义）	流程覆盖率、指令遵循度
主Agent	决策调度中心 （理解需求、选择工具）	意图识别准确率、工具选择合理性
Subagents	独立执行单元 （上下文隔离）	任务完成率、上下文污染率

💡 关键洞察：Skills 不是代码，而是声明式的工作流定义。这意味着它具备天然的可迁移性——只要编排层能正确解析和执行，Skills 就能在任何环境运行。

PART 03

隐藏成本：Claude Code 做了哪些「脏活」？

在评测 Agent 系统时，我们容易忽略「基础设施成本」。Claude Code 之所以让 Skills 运行起来「很简单」，是因为它在背后做了大量工程工作：

1

自动加载和触发

扫描 .claude/skills/ 目录，解析 Markdown，根据 description 字段自动在合适时机注入对话上下文。

2

内置工具箱

提供 Read、Edit、Execute、Grep 等文件操作能力，Skills 可以直接调用这些工具完成任务。

3

上下文管理

所有 Skills 共享同一个工作台：文件系统、git 仓库、对话历史，实现跨 Skill 的数据流转。

从评测角度看，这些「隐藏成本」正是解耦的核心挑战。要让 Skills 在 Web/API 环境运行，你需要自己实现这三件事。

PART 04

方案对比：三种解耦路径的评测分析

从工程化评测角度，我们可以从实现复杂度、可维护性、扩展性、生态兼容性四个维度，对比三种解耦方案：

方案一

直接使用 Claude Agent SDK

官方提供的 Agent 开发框架，将 Skills 转换为 System Prompt，工具封装为 Tools

✅ 官方支持✅ 功能完整⚠️ 改造成本中等

**适用场景：**Skills 已成熟，追求长期稳定运行

方案二

自建轻量级编排层

基于 Anthropic API + Tool Use 功能，自己实现简化版编排逻辑

✅ 轻量灵活✅ 完全可控❌ 需自行处理复杂逻辑

**适用场景：**快速验证 MVP，Skills 还在迭代

方案三

基于 MCP 协议

每个 Skill 封装为独立的 MCP Server，通过标准化协议调用

✅ 标准化✅ 生态丰富⚠️ 架构较重

**适用场景：**构建开放生态，让他人复用你的 Skills

PART 05

实施路径：方案一的工程化步骤

以推荐的 Claude Agent SDK 方案为例，给出可复现的实施步骤：

Step 1：改造 Skills 为 System Prompt

原来的 Markdown Skill 文件内容，整合到 Agent 的 system prompt 中。核心改造点：

• Skills 内容 → System Prompt 的一部分
• 工具函数 → SDK 的 Tools 格式
• 触发逻辑 → Prompt 中的条件判断

Step 2：封装工具函数

@tool

def 
generate_image
(prompt: str) -> str:    

    """调用图片生成 API"""

    # 实现你的图片生成逻辑

    pass

@tool

def 
publish_to_wechat
(title: str, content: str) -> str:

    
"""发布到公众号"""

    # 调用微信公众号 API

    pass

Step 3：构建主 Agent

main_agent = 
Agent
(

     model=
"claude-sonnet-4-20250514"
,

     system_prompt=
"""

     你是内容创作助手，工作流程：

     1. 询问主题和目标读者

     2. 提出 3 种文章结构

     3. 分段写作并确认

     4. 生成配图

     5. 发布到公众号

     """
,

     tools=[generate_image, publish_to_wechat] 

)

Step 4：暴露 Web API

@app.post
(
"/chat"
)

async def 
chat
(request: ChatRequest):

     context = get_session_context(request.session_id)

     response = 
await
 main_agent.run(

         message=request.message,

         context=context

     )

     save_session_context(request.session_id, context)

    
return
 {
"response"
: response}

工程化注意事项

• 上下文管理：

  用文件系统作为 Skills 间的数据中转

• 错误处理：

  实现重试和降级策略

• 成本控制：

  优化 prompt 长度，使用 compact 压缩历史

评测结论与核心要点

Skills 是知识层 — 声明式的工作流定义，具备天然可迁移性

Agent 是决策层 — 理解需求、选择工具、协调执行的中枢

编排层是解耦关键 — 决定了 Agent 能力能否工程化落地

评测建议 — 在评测 Agent 系统时，应增加「可部署性」「可迁移性」维度

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

​​​​

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

​