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源文件:https://github.com/lennonli/licheng-AI-tutorials/blob/main/docs/ai-basics-23-skill-ABL-20260831-V1.md

AI入门23|Skill是什么?它和Prompt、Agent有什么区别?

前面已经讲过 Prompt,也讲过 Agent。

接下来再讲一个现在越来越常见的词:

Skill。

中文一般可以理解成“技能”。

对普通用户来说,先记住一句话:

Prompt 是这一次让 AI 做什么,Skill 是一类事情通常应该怎么做,Agent 是真正负责执行任务的主体。

一、为什么会出现 Skill?

假设你经常让 AI 审合同。

第一次,你需要告诉它:代表哪一方、重点看什么、怎么修改、最后输出什么。

第二次处理另一份合同,很多要求又要再说一遍。

如果这套方法本身已经比较稳定,就没有必要每次从零说明。

于是可以把这套方法保存下来,形成一个可以重复调用的 Skill

所以 Skill 的核心不是“多一个按钮”,而是:

把可重复的方法交给 Agent。

二、Skill 和 Prompt 有什么区别?

Prompt 更接近当前任务说明。

比如:

请审阅附件中的软件采购合同,站在乙方立场,重点关注知识产权和违约责任。

这是一次具体任务。

Skill 则更接近一套通用做法,例如“合同审查 Skill”可能包含:

识别合同双方;

确认我方立场;

检查固定风险项;

必要时调用外部资料;

按照固定格式输出风险和修改建议。

所以可以简单理解:

Prompt 是任务。

Skill 是方法。

三、Skill 也不只是“一段很长的提示词”

有些 Skill 的确主要由文字指令组成。

但在更完整的 Agent 系统里,Skill 还可能告诉 Agent:

需要读取哪些资料;

按照什么顺序处理;

什么时候使用工具;

结果用什么格式输出;

完成后检查哪些事项。

因此 Skill 更像一个轻量化的 SOP,而不是单纯收藏了一段“万能 Prompt”。

四、Skill 和 Agent 也不是一回事

这一点很重要。

Agent 是执行任务的智能体。

Skill 是 Agent 可以使用的一种能力或工作方法。

同一个 Agent 可以拥有很多 Skill。

比如一个法律 Agent 里可以同时有:

合同审查 Skill;

案例检索 Skill;

尽调资料整理 Skill;

法律文件校对 Skill。

收到不同任务时,再选择不同 Skill。

所以不要把“增加一个 Skill”理解成“又增加了一个 Agent”。

五、Skill 和工具也不同

工具解决的是:

Agent 能做什么动作。

比如搜索网页、读取文件、运行代码、查询数据库。

Skill解决的是:

这些动作应该怎样组合起来完成某一类工作。

举个例子:

法律数据库是工具。

“法律检索 Skill”则可能规定:先识别问题,再确定关键词,再搜索法规和案例,最后核验来源并形成结论。

一个是能力,一个是方法。

六、为什么 Skill 对 Agent 很重要?

因为真正的工作不是每次都完全不同。

很多职业工作都有大量重复方法:

怎么审一份合同;

怎么整理一场会议;

怎么检查一段代码;

怎么制作一份周报。

如果每次都重新教 AI,Agent 就一直停留在“临时助手”阶段。

Skill 的意义,是让这些方法可以被反复调用。

七、不同产品里的 Skill 可能不是同一个东西

这一点也需要提醒。

Skill 目前不像 PDF、API 这类概念一样有完全统一的产品定义。

有的产品把一组指令叫 Skill;

有的 Skill 可以包含脚本和工具;

有的则更接近可安装的工作流程。

所以看到某个产品支持 Skill 时,不要只看名字。

更应该看:

它到底保存了什么,以及 Agent 能不能在任务中真正调用它。

八、这一篇只需要记住三句话

Prompt:这一次做什么。

Skill:这一类事情通常怎么做。

Agent:调用模型、工具和 Skill 去真正完成任务。

理解 Skill 以后,就能更容易看懂为什么成熟的 Agent 不只是“会聊天”,而是会逐渐拥有一套可复用的工作能力。

内容同步自 GitHub 仓库,仅作为工具教程与工作流说明。

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