Умения на агентите на Anthropic: новият отворен стандарт за агенти с изкуствен интелект в предприятието

Индустрията за изкуствен интелект в предприятията преживява леко земетресение с движението на Антропик и неговото предложение за умения на агентаДалеч от това да пусне поредната затворена функция, компанията е избрала да публикува отворена спецификация, която Това позволява на всяка организация да дефинира, споделя и управлява възможностите на ИИ по стандартизиран начин.Това е особено важно за европейските компании, работещи в регулирана среда.

На практика това означава, че асистентите с изкуствен интелект спират да разчитат на импровизирани подкани и започват да работят с структурирани, версиираеми и одитираеми библиотеки с умениякоито могат да се използват повторно в множество екипи, приложения и доставчици. За компании в Испания и останалата част на Европа, които вече тестват агенти с изкуствен интелект в правната, финансовата или клиентската сфера, този подход Обещава повече контрол, по-малко „черна магия“ и по-организирана интеграция с вътрешните си системи..

Какво представляват уменията на агентите и защо те бележат повратна точка в корпоративния изкуствен интелект?

Уменията на агента са по същество обща рамка за обучение на агенти с изкуствен интелект на много специфични работни задачиЗнанията са пакетирани в независими модули. Всяко умение е папка или пакет с подробни инструкции, скриптове, примери за употреба и специфични ресурси, които казват на модели като Клод как да действат в даден професионален контекст: генериране на финансов отчет в съответствие с разпоредбите, подготовка на презентация с насоките на марката или обработка на възстановяване на разходи съгласно политиката на компанията.

Вместо класическия подход на „питане на неща“ от модела с дълги подкани, организациите могат да създават вътрешни колекции от умения, които отразяват реалните им процесиТези библиотеки се споделят между екипите, преглеждат се като код и се интегрират в инструментите, които вече се използват ежедневно. За много европейски компании този подход е по-добре съобразен с техните нужди за съответствие с регулаторните изисквания, управление на данните и проследимост.

Една важна промяна е, че Anthropic не се ограничава до използването на умения на агенти в рамките на собствената си екосистема: Спецификацията е публикувана като отворен стандарт.Това е подобно на това, което компанията направи със своя Model Context Protocol (MCP), който вече е широко възприет за свързване на агенти с външни услуги. Всеки доставчик, независимо дали е облачен гигант или компания за специализиран софтуер в ЕС, може да внедри и разшири стандарта, без да е обвързан с един-единствен доставчик.

На пазар, където съжителстват модели от OpenAI, Google, Anthropic и други играчи, наличието на общ език за описание на способностите на агентите Целта е да се намали зависимостта от собствени платформи и да се улеснят миграциите или хибридните внедрявания, нещо, което все повече се цени от европейските банки, застрахователи или публични администрации.

Свързана статия:

Nemotron 3: Големият залог на NVIDIA за мултиагентен изкуствен интелект

Как работят уменията на агента и какви проблеми решават

Уменията на агентите са представени като капсулирани модули, които се намират между езиковия модел и вътрешните системиМоделът все още е този, който разбира, разсъждава и разговаря, но когато трябва да „прави“ конкретни неща – проверява баланс, отваря заявка в Jira, генерира регулаторен отчет – той прибягва до съответното умение, което точно определя как да се процедира.

Всяко умение обикновено включва файл с дефиниции (като добре познатия SKILL.mdТози раздел описва, в смесен формат на YAML и структуриран текст, името на умението, стъпките, които трябва да се следват, разрешените параметри, примерите за употреба и инструментите или API-тата, които могат да бъдат извикани. Никакви разумни стъпки не са оставени на случайността: Те са имплементирани като детерминистичен код, който извиква бизнес услугидокато моделът се фокусира върху аспектите на разговора и вземането на решения.

За да подобри ефективността, Anthropic е внедрила дизайн на „прогресивно разкриване“Асистентът не зарежда всички подробности за всяко умение в контекст; той осъществява достъп до пълната информация само когато е действително необходима. По този начин организацията може да поддържа много голяма библиотека, без да претоварва паметта на модела, което е особено полезно в сложни среди като банки, телекомуникации или големи европейски търговци на дребно.

Друг често срещан компонент е т.нар. оркестриращ агент, че действа като ръководител: получава заявката на потребителя, открива намерението, решава каква комбинация от умения и инструменти е необходима и ги подрежда последователноЕдно просто запитване за фактуриране може да задейства умение за изясняване на намеренията, умение „обяснете ми фактурата“ и, отдолу надолу, инструмент, който отправя запитвания към системи за фактуриране, без потребителят да е необходимо да разбира тази сложност.

При този подход уменията се превръщат в структурата на изпълнението на агентитеРазговорното ниво остава гъвкаво, докато процедурите са дефинирани, могат да се използват многократно и подлежат на контрол на качеството. Това Това коригира един от основните недостатъци на първите ботове и асистенти, базирани на изкуствен интелект, чието поведение беше трудно за одитиране. и се промени непредсказуемо, когато подканите бяха променени.

Отвореност, стандарт и ранно приемане на екосистемата

Най-поразителният ход на Anthropic беше публикуването на Техническа спецификация на уменията на агента и нейният SDK като отворен стандарт чрез agentskills.io, като кани общността и други доставчици да го възприемат и развиват. Този ход е в съответствие с MCP, който наскоро премина под управлението на Фондация Линукс в рамките на Фондация „Агентски изкуствен интелект“, в която участват участници като AWS, Google, Microsoft или Block.

Около уменията на агента, a ранно приемане от големи технологични компанииИнструменти като Microsoft VS Code, GitHub и програмисти като Cursor и OpenCode са включили архитектура на уменията, за да дефинират работните процеси за разработка. Самият OpenAI е въвел много подобни структури в ChatGPT и своя CLI за разработчици, с директории с умения, напомнящи за подхода на Anthropic, което предполага известна конвергенция в индустрията към този тип модулност.

Междувременно водещите компании за корпоративен софтуер —Atlassian, Figma, Stripe, Canva, Notion, Cloudflare, Zapier или RampКомпании като [име на компания] публикуват свои собствени умения за свързване на продуктите си с AI агенти. Тези умения позволяват на потребителите например да създават задачи в Jira или Trello, следвайки вътрешни конвенции, да прилагат стилове на марката към дизайните на Figma или да автоматизират маркетингови работни процеси, без да е необходима ad hoc интеграция за всеки клиент.

Общността на разработчиците също се включва: хранилището за умения на Anthropic е натрупало десетки хиляди звезди в GitHub и Вече има хиляди публично споделени умения, вариращи от помощни програми за манипулиране на PDF файлове до специфични автоматизации за инженерни или финансови екипи.

Тази екосистема е особено интересна за европейски компании, които интензивно използват инструменти като Atlassian, Microsoft 365 или Figma и искат техните AI агенти да работят с тях, като същевременно спазват вътрешните политики, секторните разпоредби и изискванията за поверителност, като например GDPR. без да се разчита на непрозрачни разширения от един-единствен доставчик.

От инструмент за разработчици до корпоративна инфраструктура

Когато Anthropic представи тези възможности през октомври, уменията бяха възприемани най-вече като Помощна програма за разработчици и ентусиасти на програмиранетоЧрез интерактивен „създател на умения“ в Claude, потребителите сами могат да генерират структурата на папките и SKILL.md, необходими за автоматизиране на специфични работни процеси, без големи инженерни внедрявания.

С последната актуализация компанията насочи фокуса си към корпоративния сектор: Agent Skills вече се интегрира с инструменти за организационно управлениеЦентрален справочник с умения и управленски функции, предназначен за ИТ мениджъри и екипи по сигурността. Идеята е уменията да излязат отвъд разпръснатите експерименти и да се превърнат в стабилни, документирани и управлявани активи като част от корпоративната ИИ инфраструктура.

В организации, абонирани за плановете Claude's Team и Enterprise, уменията могат да се управляват от централен панелТова е мястото, където администраторите решават кои умения да бъдат предоставени на всяка потребителска група, кои са активирани по подразбиране и кои изискват съгласие. Този слой контрол позволява съгласуване на използването на агенти с вътрешните политики, което е от решаващо значение за силно регулираните сектори в Европа, като здравеопазване, застраховане и банково дело.

Освен това, Anthropic е отворила Справочник на уменията на бизнес партньорите Той функционира като каталог с готови за употреба умения, с принос от компании като Atlassian, Canva, Figma, Notion, Cloudflare, Stripe, Zapier и Sentry. За много европейски малки и средни предприятия и големи компании този тип хранилище рационализира пилотни проекти: вместо да изграждат всичко от нулата, те могат да започнат с предварително тествани умения и да ги адаптират към своите процеси.

Всичко това предполага, че уменията на агента се развиват не само като продуктова функция, но и като... инфраструктурен слой, върху който да се изграждат агенти и приложения с изкуствен интелект, в съответствие с това, което стандартизацията на API означаваше по онова време: общ език, върху който различни инструменти могат да си сътрудничат.

Производителност, случаи на употреба и ползи за европейските компании

Първите внедрявания в реалния свят показват, че приемането на уменията на агентите не е само теоретично. Инженерните екипи съобщават за увеличение на производителността с до 50%. благодарение на автоматизацията на повтарящи се задачи и стандартизацията на работни процеси, като например преглед на код, техническа документация или генериране на тестове.

В областта на финансите и счетоводството, уменията позволяват кодифицира регулирани процедуриОт проверки преди издаване на отчет до контроли за съответствие, които се изпълняват автоматично преди одобряване на определени транзакции. За испанските компании, подчинени на европейските разпоредби – като MiFID II за инвестиционни услуги или Solvency II за застраховане – възможността да се превърнат тези правила в одитираеми умения е предимство пред неструктурираните подкани.

В оперативната дейност и административния отдел, организациите използват библиотеки с умения, за да споделяне на институционални знанияТова, което преди беше познато само на малцина опитни служители, сега е въплътено в модули, които агент или нов служител може да следва стъпка по стъпка, намалявайки зависимостта от конкретни хора и ускорявайки вътрешното обучение.

Тествани са дори още по-амбициозни експерименти, като например вътрешния проект на Anthropic за управление на малък магазин за стоки с агенти, притежаващи умения за инвентаризация, продажби и обслужване на клиенти. Въпреки че в някои екстремни случаи човешкият надзор е останал, тестовете показват, че Агентите, оборудвани с добре разработени умения, могат да изпълняват задачи от край до край в контролирани среди.

В европейски контекст, където Комисията и националните регулаторни органи започват да изискват по-голяма прозрачност и контрол върху системите с изкуствен интелектТози модулен подход улеснява оценката на риска: всяко умение може да бъде документирано, тествано и сертифицирано независимо, докато цялостният модел се използва като слой за разсъждение и естествен език.

Рискове, управление и скептицизъм около стандарта

Отварянето на „Умения на агенти“ не е без рискове. Като позволявате на всеки да публикува и споделя умения, Съществува вероятност от поява на злонамерени или нискокачествени уменияс инструкции, които биха могли да доведат до грешки, несъответствие с регулаторните изисквания или дори изтичане на информация, ако са свързани с чувствителни системи.

Anthropic съветва компании, които Ограничете приемането на умения до одитирани източници и проверени разработчиции че те интегрират прегледа на тези възможности в своите редовни процеси за сигурност и съответствие. Компанията също така участва в дискусии с общността относно това кой трябва да управлява дългосрочното развитие на отворения протокол и как, важен въпрос, ако искаме да се предотврати превземането на стандарта от един-единствен участник.

Друг продължаващ дебат е въздействието върху човешки умения в организациитеТъй като агентите автоматизират цели процедури, някои експерти предупреждават за риска от „атрофия“ на уменията: ако екипът свикне с това, че изкуственият интелект винаги подготвя отчети, подава искове или управлява процесите на обслужване на клиенти, той може да загуби сръчността да го прави ръчно, когато нещо се обърка.

Анализаторите от индустрията също така посочват, че въпреки че MCP се е превърнал в де факто стандарт, Не е гарантирано, че уменията на агента ще повторят същия успех.Организациите вече са свикнали да работят със стандартизирани API и комуникационни сигнатури и има множество начини за обучение на агенти на тези умения. С други думи, техническите предимства на уменията на агентите сами по себе си не са достатъчни, за да се гарантира широкото им приемане.

За европейските компании, свикнали да работят в екосистеми с множество доставчици, този скептицизъм се превръща в предпазливост: много от тях експериментират с уменията на агентите в пилотни проекти, но поддържат паралелно... стратегии, специфични за оркестрацията и управлението на агенти, с нива на контрол, които са над всеки специфичен стандарт.

Стратегически предимства за основателите и техническите директори на стартиращи компании в Испания и Европа

Отвъд големите корпорации, уменията на агентите отварят интересен прозорец за Европейски технологични стартъпи и скейлъп компанииЗа много екипи основатели, истинският диференциращ фактор вече не е просто използването на „най-добрия модел“ на пазара, а кодифицирането на собственото им ноу-хау под формата на патентовани умения, които обхващат техните процеси, начин на работа и разбирането им за клиента.

В този смисъл, инвестирането на ресурси в изграждането библиотеки от умения, които представляват организационна интелигентност Това може да се превърне в дългосрочен актив, сравним с притежаването на добре проектиран API или стабилна инфраструктура от данни. Тези умения могат да бъдат внедрени в различни модели и платформи, намалявайки зависимостта от конкретен доставчик и улеснявайки спазването на европейските изисквания относно суверенитета на данните или геолокацията.

Отвореният стандарт също така благоприятства оперативна съвместимост между решения от различни доставчициИспански стартъп, разработващ SaaS продукт, например за управление на документи в адвокатски кантори, би могъл да демонстрира своите възможности като умения, съвместими с Claude, но също и с други агенти, които приемат същата спецификация, като по този начин разшири пазара си, без да се налага да прави повторни интеграции за всяка платформа.

Освен това, партньорската екосистема – с инструменти като Atlassian, Figma, Stripe и Zapier – предлага на стартиращите компании пряк път: вместо да изграждат сложни конектори за всяка услуга, те могат да използват съществуващите умения и да се съсредоточат върху добавете слоеве логика и личен опит отгореТова се вписва добре в реалността на много европейски компании, които работят с малки екипи и се стремят да увеличат максимално възвръщаемостта от всеки спринт за разработка.

За техническите директори, които започват да разработват стратегията си за агенти, урокът е ясен: третирайте уменията като дългосрочни актививерсиране, наблюдение и подобряване с реални данни, както и съгласуването им със слоя за контрол и управление, който организацията определя. По този начин, когато екосистемата узрее – и стандартите се стабилизират – компанията вече ще разполага със собствен каталог от възможности, готови за интегриране, където е най-подходящо.

Откриването на „Умения на агенти“ от Anthropic предефинира начина, по който се замислят агентите с изкуствен интелект в предприятието: от общи асистенти, контролирани от подкани, до модулни, преносими и одитираеми работни платформи, базирани на уменияЗа Испания и Европа, където регулаторният натиск и необходимостта от оперативна съвместимост са особено високи, този модел предлага междинен път между бързите иновации и строгия контрол, оставяйки вратата отворена за истинската диференцираща стойност, която се крие в уменията, които всяка организация е в състояние да изгради и управлява.

Алберто Наваро

Аз съм технологичен ентусиаст, който е превърнал своите „гийк“ интереси в професия. Прекарах повече от 10 години от живота си, използвайки авангардни технологии и бърникайки с всякакви програми от чисто любопитство. Сега съм специализирал компютърни технологии и видео игри. Това е така, защото повече от 5 години пиша за различни уебсайтове за технологии и видео игри, създавайки статии, които се стремят да ви дадат информацията, от която се нуждаете, на език, разбираем за всички.

Ако имате някакви въпроси, познанията ми варират от всичко свързано с операционната система Windows, както и с Android за мобилни телефони. И моят ангажимент е към вас, винаги съм готов да отделя няколко минути и да ви помогна да разрешите всички въпроси, които може да имате в този интернет свят.