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什么是 Agent Skills
Agent 只有"脑子"（大语言模型），Skills 才是它的"手脚"——让它从"只会聊天"变成"能干活"。
最简单的理解
| 没有 Skills 的 Agent | 有 Skills 的 Agent | |
|---|---|---|
| 你问"我的订单到哪了" | "您可以登录 App 查看物流信息" | 直接查系统，告诉你"顺丰快递，明天到" |
| 你说"帮我退这个订单" | "退款流程是：打开 App → 找到订单 → ..." | 直接调用退款接口，帮你提交退款申请 |
| 你要"分析上月销售数据" | "建议您用 Excel 做数据透视表..." | 直接连数据库查数据，生成分析报告 |
Skills 就是 Agent 能调用的外部能力——查数据库、调 API、发邮件、操作系统。每个 Skill 就是一个具体的"技能"。
各大平台怎么叫它
同一个东西，不同平台叫法不同：
| 平台 | 叫法 | 本质 |
|---|---|---|
| Anthropic (Claude) | Tool（工具） | 一样的东西 |
| OpenAI (ChatGPT) | Function（函数） | 一样的东西 |
| 扣子 (Coze) | Skill（技能） | 一样的东西 |
| Dify | Tool（工具） | 一样的东西 |
| Microsoft | Tool / Action（动作） | 一样的东西 |
| LangChain | Tool（工具） | 一样的东西 |
不管叫什么，核心都是：告诉 AI 它能调用什么能力，每个能力需要什么输入、会返回什么输出。
Skill 的工作原理
整个过程分 4 步：
1. 你告诉 Agent：你有这些技能可以用（Skill 定义）
"你可以查订单、查物流、提交退款"
2. 用户提出请求
"我买的面膜到哪了？订单号 A12345"
3. Agent 自己判断该用哪个技能
"用户想查物流，我应该用'查物流'这个技能，参数是订单号 A12345"
4. 系统执行技能，把结果告诉 Agent
→ 调用物流 API → 返回"顺丰快递 SF789，预计明天到"
→ Agent 组织语言回复用户：
"您的面膜正在配送中，顺丰快递单号 SF789，预计明天送达~"关键点：Agent 自己决定用不用 Skill、用哪个 Skill。你不需要写 if-else 逻辑，AI 会根据用户意图自动判断。
一个 Skill 长什么样
不管哪个平台，一个 Skill 的定义都包含三部分：
Skill 定义 = 名称 + 描述 + 参数说明以"查询订单状态"为例：
| 部分 | 内容 | 作用 |
|---|---|---|
| 名称 | query_order_status | Agent 调用时用的标识 |
| 描述 | "查询指定订单的当前状态，包括支付状态和物流信息。当用户询问订单状态、物流进度时使用此技能。" | 告诉 Agent 什么时候该用这个 Skill |
| 参数 | order_id（必填，字符串，"订单编号如 A12345"） | 告诉 Agent 调用时需要提供什么信息 |
描述是最关键的部分
Anthropic 的建议：Skill 描述要写 3-4 句话以上，包含"什么时候该用"、"什么时候不该用"、"参数怎么填"。就像给新员工写操作手册一样详细。
Skill 的 4 种类型
按能力分，常见的 Skill 有这几类：
| 类型 | 举例 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 查询类 | 查订单、查库存、查物流、查客户信息 | 客服、运营 |
| 操作类 | 提交退款、修改订单、发送邮件、发布内容 | 客服、营销 |
| 分析类 | 统计销售数据、分析用户画像、生成报告 | 数据分析 |
| 生成类 | 写文案、做图片、生成视频脚本 | 内容创作 |
要不要写代码？
看你选什么平台：
| 方式 | 平台 | 适合谁 |
|---|---|---|
| 零代码 | 扣子 (Coze)、Dify、Copilot Studio | 不会写代码的老板和运营 |
| 低代码 | Dify 自定义工具、n8n | 懂一点技术的人 |
| 写代码 | OpenAI API、Anthropic API、LangChain | 开发团队 |
MCP：Skill 的"通用接口"标准
2024 年 11 月，Anthropic 发布了 MCP（Model Context Protocol）——一个让 Skill 在不同平台之间通用的开放标准。
用 USB 接口来类比：
| 没有 MCP | 有 MCP | |
|---|---|---|
| 给 ChatGPT 做的 Skill | 只能在 ChatGPT 用 | 到处都能用 |
| 给 Claude 做的 Skill | 只能在 Claude 用 | 到处都能用 |
| 给扣子做的 Skill | 只能在扣子用 | 到处都能用 |
就像 USB 接口让所有设备都能互相连接一样，MCP 让一个 Skill 能在不同 AI 平台上通用。
目前支持 MCP 的平台：Claude、Microsoft Copilot Studio、Dify，OpenAI 和 Google 也宣布将支持。
来源：MCP 官方规范
一句话总结
Skill 是 Agent 的"手艺"——你教它越多技能，它能干的活就越多。2026 年，零代码就能创建 Skill，不会写代码的老板也能给 Agent 加能力。
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