agent skill

Agent Skill：新一代 AI 设计模式的原理、实践与 MCP 协同应用解析随着大模型从“通用对话”逐步走向“可控执行”和“工程化落地”，如何稳定、可复用、低成本地教会模型完成特定任务，成为 AI 应用开发中的核心问题。仅依赖 Prompt 往往难以规模化复用，而完全依赖程序化工具（如 MCP）又会带来开发与维护成本。

Agent skill 大白话，从零到1，范例解析Agent skill 从程序员的角度说，skill 就是类似C 语言的.h公共库，或 Java 里的 import 的公共库。就是常用的函数打包成库，然后在不同的agent里调用被import。对于程序员来说，还不是那一套吗？！现在就是在agent 环境里，怎样调用md 文件，文件里定义了一些常用库，那么每一个agent里就不用重写一遍了。让我们来看一个chatGPT生成的实例：

Agent skill怎么使用？大模型本身依赖上下文完成推理，但上下文长度始终是有限的，而真实世界的任务往往是长期、连续、可演进的。Agent Skill 的作用，是把“一次性的 Prompt”外化为可复用、可持久的能力模块，将关键信息、行为模式和操作规则从上下文中解耦出来，使模型不再依赖不断膨胀的对话历史，而是通过 Skill 在不同阶段反复调用，从而突破上下文上限的限制。

Spring-AI Agent Skills 赋予AI智能体“即插即用”的专业超能力Agent Skills 正在重新定义我们与 AI 的协作方式。它不再要求我们成为高明的 “提示词巫师”，而是鼓励我们成为技能架构师。

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