如何构建真正有效的AI智能体技能
为什么智能体技能是新的软件层
Ben来自Ben AI，他提出了一个有说服力的观点：技能工程——将领域专业知识打包成可复用的智能体说明的艺术——将成为2026年最重要的能力之一。随着Claude Code、Copilot和Codex上的AI智能体变得越来越强大，瓶颈从原始模型能力转向为智能体提供正确的防护措施、上下文和针对您特定工作流的标准操作程序(SOP)。
技能填补的空白： “No matter how good they get, they still need those specific guardrails, context, and SOPs around all the unique ways you and a business do things and use software.” (无论它们变得多好，它们仍然需要那些特定的防护措施、上下文和围绕你和企业工作和使用软件的独特方式的标准操作程序。)自定义GPT和系统提示是孤立的。n8n等自动化平台是确定性的。技能则居于中间——它们是灵活的说明，可以自我完善并支持人机协作的工作流。
技能作为结构化知识： 在核心上，智能体技能是包含skill.md文件(SOP)的文件夹，加上可选的参考文件——文本文档(风格指南、目标客户描述)、资产(图像、演示文稿)，甚至代码脚本(API调用、函数)。这种可组合的结构意味着一个智能体可以通过渐进式披露访问数千个技能，仅加载它需要的内容。
渐进式披露模型： “Only the metadata — the description and the name — are stored in the agent memory. And then only when the skill is triggered, the skill MD will be loaded into the context window.” (只有元数据——描述和名称——存储在智能体内存中。只有当技能被触发时，技能MD才会被加载到上下文窗口中。)这种优雅的架构意味着智能体可以拥有数千个功能，而不会造成上下文窗口的膨胀。
构建更好AI智能体技能的框架
Ben概述了一个镜像软件工程但针对AI智能体的结构化方法：
1. 定义触发器和目标 ——为技能赋予清晰的名称和描述，使智能体知道何时调用它。这个元数据是智能体扫描以将用户意图匹配到技能的内容。
2. 准备上下文和参考文件 ——在提示之前，收集您的知识来源：业务描述、目标客户描述、语音/个性指南、写作框架。“Once you have a few of these, building skills will get a lot more efficient.” (一旦你有了这些，构建技能会变得更有效率。)
3. 设计分步流程 ——最关键的部分。对于每一步，定义：它需要做什么、何时包含人机协作(以及什么类型——复选框、开放字段、单选)、要加载哪些参考文件，以及预期的输出是什么。
4. 构建多个变体 ——不是单个输出，而是指导技能在人机协作步骤中始终呈现多个选项。这通过给用户选择而不是非此即彼的输出来大幅提高生产率。
5. 添加规则和自我改进 ——预测失败模式并将其编码为规则。然后添加渐进式更新：“Every time I define a clear thing not to do anymore in this skill, update the rule section.” (每次我在这个技能中定义一个明确不再做的事情时，更新规则部分。)当用户批准最终输出时，将其保存为良好示例，以便技能学习质量的样子。
2026年技能工程的5个关键要点
- 技能是AI智能体的软件 ——它们遵循工程原理：用户体验设计(人机协作放置)、上下文工程(什么信息产生最佳结果)、功能迭代和边界情况处理
- 保持skill.md清洁 ——流程文件应纯粹关注执行流。所有补充信息都应属于参考文件，这大幅改善了智能体性能
- 自我改进优于静态 ——构建反馈循环，其中批准的输出成为训练示例，错误更正自动更新规则
- 三层生态系统新兴 ——通用技能(来自Anthropic、OpenAI)、市场技能(Skills.mp、Smithy)和自定义公司/个人技能——每一层变得更加具体
- 插件将技能打包成可部署的包 ——多个技能+命令+智能体团队+连接器，可作为zip文件或通过GitHub共享，跨账户可版本化
技能经济对AI驱动团队意味着什么
最富前瞻性的见解是技能创造了一个新的可货币化层。正如软件工程和提示工程成为不同的学科，技能工程正在成为其自己的手艺——一个领域专业知识变得可产品化的领域。法律专家的合同审查流程、营销人员的活动框架、开发人员的部署检查清单——所有这些都变成了可共享、可改进的智能体能力。对于组织来说，这意味着一个人的专业知识可以通过共享技能立即扩展到整个团队，从根本上改变了入职、一致性和运营能力。