背景
在AI Agent（智能代理）的运行逻辑中，Agent Skill（智能体技能）与Rules（规则）是两个基础且易混淆的核心概念。二者共同支撑AI工具完成指定任务，但在本质、运行逻辑、灵活度及应用场景上存在根本性差异。Cursor作为一款主打代码编写的AI工具，其背后的运行机制恰好清晰地体现了这两者的区别------Rules构建了工具的"底线框架"，而Agent Skill赋予了工具"灵活解题"的能力。本文将以Cursor为具体案例，从多维度详细拆解二者的核心差异，尤其补充"携带方式"的区别，帮助我们更深刻理解AI工具的工作原理。
一、先明确核心定义：两个概念的本质差异
要区分Agent Skill与Rules，首先要跳出"都是完成任务的方式"这一表层认知，抓住二者的本质内核。简单来说，Rules是"预设的固定指令"，是AI必须遵守的"硬约束"；而Agent Skill是"习得的灵活能力"，是AI运用知识解决问题的"软能力" 。二者的定义差异，直接决定了它们在AI工具中扮演的不同角色，也决定了其携带方式的本质区别------Rules是AI工具始终携带、全程生效的"基础准则"，而Agent Skill是AI工具按需调用、不持续占用资源、未使用时不主动触发的"专项能力"。
1. Rules（规则）：AI的"行为手册"，固定且不可逾越，全程携带生效
Rules是由开发者预先定义的、明确的、刚性的指令集合，核心作用是划定AI的行为边界、规范基础操作流程，回答"什么可以做、什么不能做，以及基础操作要遵循什么步骤"。它不具备学习能力和灵活调整性，无论输入场景如何变化，只要触发了规则条件，AI就必须按照预设指令执行，不存在"变通"的可能。
Rules的核心特征是"确定性"------输入与输出之间存在固定对应关系，如同工厂流水线的操作规范，每一个步骤都有明确要求，不允许偏差。更关键的是，Rules是AI工具全程携带、实时生效的，无论用户是否触发相关功能，Rules都会持续存在于工具的运行逻辑中，随时准备检测违规行为、规范基础操作。对于Cursor而言，其内置的Rules的核心目的是保障工具运行的稳定性、安全性，以及基础功能的一致性，这种保障需要全程生效，因此Rules必须一直携带。
2. Agent Skill（智能体技能）：AI的"解题能力"，灵活且可迭代，按需调用、不持续携带
Agent Skill是AI通过训练（数据训练、强化学习等）习得的、能够灵活应对复杂场景、解决具体问题的能力，核心作用是"高效完成目标任务"，回答"遇到具体问题时，如何最优地解决它"。它具备一定的灵活性和适应性，能够根据输入的差异、场景的变化，调整解决问题的方式，甚至在遇到新场景时，基于已有技能进行合理适配（而非机械遵循固定指令）。
Agent Skill的核心特征是"灵活性"------输入与输出之间没有固定对应关系，AI会根据自身习得的知识和经验，选择最优路径完成任务，如同人类的专业技能（如程序员编写代码、设计师绘制图纸），能够应对不同场景下的复杂需求。与Rules不同，Agent Skill是AI工具按需调用、不持续携带的：当用户没有触发相关需求时，Skill不会主动生效，也不会持续占用工具资源；只有当用户提出具体任务需求（如生成代码、修复错误）时，工具才会调用对应的Skill，完成任务后，Skill会回归"休眠"状态，不再主动参与工具运行。
二、以Cursor为案例：多维度拆解二者的具体区别
Cursor的核心功能是代码生成、代码优化、错误修复、语法提示等，其背后同时依赖Rules的"刚性约束"和Agent Skill的"灵活解题"。我们从7个核心维度（新增携带方式），结合Cursor的实际功能，拆解二者的具体差异，让抽象概念落地。
维度1：运行逻辑------"按指令执行"vs"按能力解题"
Rules的运行逻辑是"条件-触发-执行"，完全依赖预设指令，不涉及任何"判断"和"适配"；而Agent Skill的运行逻辑是"需求-分析-解题"，依赖自身习得的知识，具备主动分析和灵活适配的能力。
以Cursor的"语法规范"相关功能为例：
- Rules层面：开发者预先为每一种编程语言（Python、JavaScript、Java等）定义了明确的语法规则------比如Python中"缩进必须用4个空格""语句结尾不能加分号""关键字不能作为变量名"，这些都是固定的Rules。当用户在Cursor中输入"if a == 1:"后忘记缩进，Cursor会立即报错，原因是触发了"Python条件语句后必须缩进"的Rules，此时Cursor的行为是"检测到违规→执行预设提示（报错）"，没有任何灵活调整，完全遵循固定指令。
- Agent Skill层面：当用户输入"用Python写一个读取Excel文件并筛选数据的代码"时，Cursor的核心行为的是"分析需求→调用代码编写技能→生成适配的代码"。此时，Cursor不会机械遵循某一条固定指令，而是会根据用户的具体需求（读取Excel、筛选数据），结合自身习得的Python编程知识，选择合适的库（如pandas）、合适的代码逻辑，生成可直接运行的代码。如果用户后续补充"筛选出大于100的数据并保存为新文件"，Cursor还能灵活调整代码，无需开发者新增额外Rules------这就是Agent Skill的"解题能力"，而非"指令执行"。
维度2：灵活度------"刚性不可变"vs"弹性可适配"
Rules的最大特点是"刚性"，一旦定义完成，无法根据场景变化灵活调整，除非开发者手动修改Rules；而Agent Skill的最大特点是"弹性"，能够根据输入差异、需求变化，灵活调整解决问题的方式，甚至适配未预设的新场景。
结合Cursor的"代码优化"功能进一步说明：
Cursor的Rules中，有一条固定规则是"不生成恶意代码"------无论用户输入什么需求，只要涉及恶意代码（如窃取数据、攻击系统的代码），Cursor都会直接拒绝生成，这是刚性约束，没有任何变通的可能，哪怕用户伪装需求，只要触发了"恶意代码"的判断规则，就会执行拒绝指令。
而Cursor的"代码优化技能"则具备极强的灵活性：当用户输入一段冗余的Python代码（如重复的循环、不必要的变量定义），Cursor会分析代码的核心功能，结合自身习得的"代码简洁化"技能，对代码进行优化------比如将重复循环替换为列表推导式，删除无用变量。如果用户输入的是一段JavaScript冗余代码，Cursor同样能适配，优化逻辑会根据JavaScript的语法特点和编程习惯调整，而非沿用Python的优化规则。这种"根据语言类型、代码场景灵活调整优化方式"的能力，就是Agent Skill，它不依赖固定指令，而是依赖自身习得的多语言编程技能。
维度3：学习与迭代------"不可学习"vs"可迭代升级"
Rules是"静态"的，本身不具备任何学习能力，无法从用户的使用场景、新的需求中积累经验，其迭代只能依赖开发者手动修改、新增或删除规则；而Agent Skill是"动态"的，能够通过持续的训练（如用户反馈、新的训练数据）不断迭代升级，提升解题能力，甚至习得新的技能。
这一点在Cursor的版本更新中体现得尤为明显：
- Rules的迭代：Cursor早期版本中，对"TypeScript语法规则"的支持并不完整，比如未覆盖某些新增的语法特性（如可选链操作符?.），此时用户输入相关语法会报错------这是因为Rules中未包含该语法的判断规则。要解决这个问题，只能依靠开发者手动更新Rules，添加对该语法的支持，Cursor本身无法通过使用场景"学习"到这条新规则。
- Agent Skill的迭代：Cursor的"代码错误修复技能"在早期版本中，只能修复简单的语法错误（如拼写错误、缺少括号），但随着版本更新，通过大量的错误代码案例训练，该技能不断升级，如今能够修复更复杂的逻辑错误（如循环条件错误、变量作用域错误），甚至能够识别代码中的潜在bug（如内存泄漏风险）并给出修复建议。这种升级不需要开发者手动定义"如何修复逻辑错误"的规则，而是Agent Skill通过学习不断积累经验、提升能力的结果。
维度4：应用场景------"保障基础规范"vs"解决复杂需求"
Rules的应用场景主要是"基础约束"，聚焦于保障AI工具的运行安全、操作规范、输出一致性，解决的是"不出错"的问题；而Agent Skill的应用场景主要是"复杂解题"，聚焦于满足用户的具体需求、提升任务完成效率，解决的是"做得好"的问题。
我们可以将Cursor的功能拆解为"基础规范层"和"复杂需求层"，分别对应Rules和Agent Skill：
- Rules覆盖的基础规范场景： 这些场景的核心目的是"保障Cursor的基础运行不出错、不违规"，没有这些Rules，Cursor会出现语法混乱、输出不安全代码、功能无序等问题。
- 编程语言语法校验（如Python缩进、JavaScript分号规范）；
- 代码安全约束（拒绝生成恶意代码、隐私泄露相关代码）；
- 基础操作规范（如代码格式化的默认缩进距离、注释规范）；
- 功能权限约束（如免费版用户无法使用高级代码优化功能）。
- Agent Skill覆盖的复杂需求场景： 这些场景的核心目的是"满足用户的具体编程需求"，没有这些Agent Skill，Cursor只是一个普通的代码编辑器，无法实现"AI辅助编程"的核心价值。
- 根据自然语言需求生成代码（如"写一个二分查找算法""用React写一个登录页面组件"）；
- 代码优化（如简化冗余代码、提升代码运行效率、优化代码可读性）；
- 复杂错误修复（如逻辑错误、依赖冲突、兼容性问题）；
- 代码解释与调试（如解释一段陌生代码的功能、指导用户调试报错代码）。
维度5：输入与输出的关系------"一一对应"vs"多对多对应"
Rules的输入与输出是"一一对应"的，即一个触发条件对应一个固定的输出结果，不存在"一个输入对应多个输出"的情况；而Agent Skill的输入与输出是"多对多对应"的，即同一个需求可以有多种解题方式，同一个输入可以对应多个不同的输出（均满足需求），AI会选择最优解。
以Cursor的"代码格式化"功能为例：
Rules层面：Cursor预设了"Python代码格式化规则"------缩进4个空格、函数之间空两行、注释独占一行，这些规则是固定的。当用户触发"格式化代码"指令时，无论这段Python代码的原始格式如何（如缩进2个空格、函数之间空一行），Cursor都会按照预设规则进行格式化，输出格式是固定的------这就是"输入（任意Python代码+格式化指令）→固定输出（符合预设规则的代码）"的一一对应关系。
Agent Skill层面：当用户输入"用Python写一个计算斐波那契数列的代码"时，Cursor的输出并不是固定的。它可以生成递归版本的代码，也可以生成循环版本的代码，还可以生成优化后的动态规划版本的代码------这三种输出都满足用户的需求，只是效率和可读性不同。Cursor会根据自身习得的技能，选择最优的方式（通常是效率更高的循环或动态规划版本）生成代码，这就是"输入（斐波那契数列需求）→多输出（多种代码实现）"的多对多对应关系，体现了Agent Skill的灵活性。
维度6：依赖主体------"依赖开发者预设"vs"依赖训练数据与模型"
Rules的存在完全依赖开发者的预设，开发者定义什么规则，AI就遵守什么规则，规则的完整性、合理性完全由开发者决定；而Agent Skill的存在完全依赖训练数据与AI模型，训练数据的质量、数量，模型的训练方式，直接决定了Agent Skill的能力强弱。
回到Cursor的案例：
Cursor的Rules（如语法规则、安全规则），都是由Cursor的开发团队手动定义、梳理的------开发团队需要梳理每一种编程语言的语法细节，定义恶意代码的判断标准，预设操作规范，这些规则的好坏，完全取决于开发团队的专业能力。如果开发团队遗漏了某一种Python语法规则，Cursor就无法识别该语法错误。
而Cursor的Agent Skill（如代码生成、错误修复），则依赖于大量的编程数据训练------开发团队会收集海量的代码案例、编程问题及解决方案，输入到AI模型中进行训练，让模型习得"如何根据需求生成代码""如何修复错误"。如果训练数据中包含大量高质量的Python代码案例，Cursor的Python代码生成技能就会更强；如果训练数据中缺少某类场景（如区块链相关代码），Cursor在应对这类需求时，技能表现就会较弱。
维度7：携带方式------"全程携带、实时生效"vs"按需调用、不持续携带"
这是二者易被忽略但关键的区别：Rules是AI工具从启动到关闭，全程携带、实时生效的"基础准则"，无需用户触发，始终存在于工具运行逻辑中；Agent Skill是AI工具根据用户需求，按需调用、用完即"休眠"的"专项能力"，未使用时不主动生效、不持续占用资源，仅在触发特定任务时被调用。
结合Cursor的实际使用场景，这种区别十分直观，我们从"工具运行全流程"拆解：
- Rules：全程携带、实时生效。从你打开Cursor的那一刻起，其内置的所有Rules就已经启动并持续生效------无论你是否开始编写代码、是否触发某一功能，Rules都会实时检测你的操作。比如，你打开Cursor后，只是新建文件、未输入任何内容，Rules仍在后台运行（如检测文件格式规范）；当你输入第一个字符，若违反语法规则（如Python中输入"if a == 1"后未加冒号），Rules会立即触发报错，无需你手动调用"语法检测"功能。哪怕你关闭代码编写窗口、仅保留Cursor主界面，Rules依然携带生效，确保你后续任何操作都不违反预设规范。这种"全程携带"是为了保障工具运行的安全性和规范性，避免因Rules未生效导致违规操作（如生成恶意代码、语法混乱）。
- Agent Skill：按需调用、不持续携带。当你打开Cursor后，若仅新建文件、未输入任何需求（如未要求生成代码、优化代码），则Cursor的所有Agent Skill（代码生成、错误修复、代码优化等）都处于"休眠"状态，未被调用、也不占用额外资源；只有当你触发特定需求时，对应的Skill才会被调用。比如，你输入"用Python写一个冒泡排序代码"，Cursor会立即调用"代码生成Skill"，完成代码生成后，该Skill就回归"休眠"状态；若你后续不再提出新需求，该Skill不会持续生效、也不会主动参与工具运行。再比如，你输入一段有逻辑错误的代码，只有当你点击"修复错误"按钮，或输入"修复这段代码"的需求时，"错误修复Skill"才会被调用，未触发时，该Skill不会主动检测代码错误（检测语法错误是Rules的功能，而非Skill）。
补充一点：Rules的"全程携带"是被动的、强制的，由工具自身启动并维持；Agent Skill的"按需调用"是主动的、灵活的，由用户需求触发，调用何种Skill、何时调用，完全取决于用户的具体任务，工具不会主动调用Skill。
三、总结：二者相辅相成，缺一不可
通过以上7个维度的拆解，我们可以清晰地看出Agent Skill与Rules的核心区别：Rules是AI工具的"骨架"，构建了工具的基础边界和规范，以"全程携带、实时生效"的方式，保障工具"不越界、不出错"；Agent Skill是AI工具的"血肉"，赋予了工具解决复杂问题的能力，以"按需调用、不持续携带"的方式，实现工具的核心价值，提升任务完成效率。二者并非对立关系，而是相辅相成、缺一不可。
| 对比维度 | Rules（规则） | Agent Skill（智能体技能） |
|---|---|---|
| 核心作用 | 构建基础边界和规范，保障工具"不越界、不出错" | 赋予解题能力，实现工具核心价值，提升任务效率 |
| 携带方式 | 全程携带、实时生效，被动强制启动 | 按需调用、不持续携带，用户需求触发后"休眠" |
| Cursor中的作用 | 保障代码语法规范、运行安全，维持工具正常运行 | 实现代码生成、优化、错误修复等AI辅助编程核心功能 |
| 缺失影响 | 代码语法混乱、存在安全风险，工具无法正常运行 | 沦为普通代码编辑器，无法满足复杂编程需求 |
延伸到整个AI Agent领域，无论是ChatGPT、MidJourney，还是各类行业AI工具，其运行逻辑都离不开这两者的配合：Rules划定边界（全程携带），Agent Skill实现价值（按需调用）。理解二者的区别，尤其是携带方式的差异，不仅能帮助我们更清晰地认识AI工具的工作原理，也能让我们在使用AI工具（如Cursor）时，更清楚地知道"工具能做什么、不能做什么"，更高效地利用工具解决自身需求。