Anthropics Agentenfähigkeiten: der neue offene Standard für KI-Agenten im Unternehmen

Die Branche für künstliche Intelligenz in Unternehmen erlebt durch die Bewegung von Anthropic und sein Agentenfähigkeiten-VorschlagAnstatt eine weitere proprietäre Funktion zu veröffentlichen, hat sich das Unternehmen für die Veröffentlichung einer offenen Spezifikation entschieden, Es ermöglicht jeder Organisation, KI-Fähigkeiten auf standardisierte Weise zu definieren, zu teilen und zu steuern.Dies ist insbesondere für europäische Unternehmen relevant, die in regulierten Umfeldern tätig sind.

In der Praxis bedeutet dies, dass KI-Assistenten nicht mehr auf improvisierte Eingabeaufforderungen angewiesen sind, sondern mit diesen arbeiten. strukturierte, versionierbare und überprüfbare KompetenzbibliothekenDiese Lösung kann team-, anwendungs- und anbieterübergreifend wiederverwendet werden. Für Unternehmen in Spanien und dem übrigen Europa, die bereits KI-Agenten in den Bereichen Recht, Finanzen oder Kundenservice testen, bietet dieser Ansatz eine attraktive Alternative. Es verspricht mehr Kontrolle, weniger „schwarze Magie“ und eine geordnetere Integration in seine internen Systeme..

Was sind Agentenfähigkeiten und warum stellen sie einen Wendepunkt in der KI von Unternehmen dar?

Agent Skills ist im Wesentlichen ein gemeinsamer Rahmen für das Lehren von KI-Agenten sehr spezifischer ArbeitsaufgabenDas Wissen ist in unabhängige Module unterteilt. Jede Fertigkeit ist ein Ordner oder ein Paket mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Skripten, Anwendungsbeispielen und spezifischen Ressourcen, die Models wie Claude zeigen, wie sie in einem bestimmten beruflichen Kontext agieren: einen Finanzbericht gemäß den Vorschriften erstellen, eine Präsentation gemäß den Markenrichtlinien vorbereiten oder eine Kostenerstattung gemäß den Unternehmensrichtlinien bearbeiten.

Anstatt des klassischen Ansatzes, dem Modell mit langen Aufforderungen „Dinge zu fragen“, können Organisationen Folgendes erstellen interne Sammlungen von Fähigkeiten, die ihre realen Prozesse widerspiegelnDiese Bibliotheken werden teamübergreifend genutzt, wie Code geprüft und in die bereits täglich verwendeten Tools integriert. Für viele europäische Unternehmen entspricht dieser Ansatz besser ihren Anforderungen an die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen, Daten-Governance und Rückverfolgbarkeit.

Eine wichtige Änderung besteht darin, dass Anthropic nicht mehr auf die Verwendung von Agentenfähigkeiten innerhalb des eigenen Ökosystems beschränkt ist: Die Spezifikation wird als offener Standard veröffentlicht.Dies ähnelt dem Vorgehen des Unternehmens mit seinem Model Context Protocol (MCP), das mittlerweile weit verbreitet ist, um Agenten mit externen Diensten zu verbinden. Jeder Anbieter, ob Cloud-Gigant oder branchenspezifisches Softwareunternehmen in der EU, kann den Standard implementieren und erweitern, ohne an einen einzelnen Hersteller gebunden zu sein.

In einem Markt, auf dem Modelle von OpenAI, Google, Anthropic und anderen Anbietern nebeneinander existieren, ist es von Vorteil, über ein gemeinsame Sprache zur Beschreibung der Fähigkeiten von Agenten Ziel ist es, die Abhängigkeit von proprietären Plattformen zu verringern und Migrationen oder hybride Implementierungen zu erleichtern, was von europäischen Banken, Versicherern und öffentlichen Verwaltungen zunehmend geschätzt wird.

Wie Agentenfähigkeiten funktionieren und welches Problem sie lösen

Die Fähigkeiten des Agenten werden dargestellt als gekapselte Module, die zwischen dem Sprachmodell und den internen Systemen angesiedelt sind.Das Modell ist nach wie vor dasjenige, das versteht, argumentiert und sich unterhält, aber wenn es konkrete Dinge "tun" muss - einen Kontostand prüfen, ein Ticket in Jira öffnen, einen regulatorischen Bericht erstellen - greift es auf die entsprechende Fähigkeit zurück, die genau festlegt, wie vorzugehen ist.

Jede Fertigkeit enthält üblicherweise eine Definitionsdatei (wie die bekannte SKILL.mdDieser Abschnitt beschreibt in einem gemischten Format aus YAML und strukturiertem Text den Skill-Namen, die auszuführenden Schritte, die zulässigen Parameter, Anwendungsbeispiele sowie die aufrufbaren Tools oder APIs. Nichts wird dem Zufall überlassen: Sie werden als deterministischer Code implementiert, der Geschäftsdienste aufruft.während sich das Modell auf die Gesprächs- und Entscheidungsaspekte konzentriert.

Um die Effizienz zu verbessern, hat Anthropic ein Design integriert, „progressive Offenlegung“Der Assistent lädt nicht alle Details jeder Fähigkeit im Kontext; er greift nur dann auf die vollständigen Informationen zu, wenn diese tatsächlich benötigt werden. Dadurch kann eine Organisation eine sehr große Bibliothek verwalten, ohne den Speicher des Modells zu überlasten. Dies ist besonders in komplexen Umgebungen wie Banken, Telekommunikationsunternehmen oder großen europäischen Einzelhändlern von Vorteil.

Ein weiterer gemeinsamer Bestandteil ist der sogenannte Orchestrierungsagent, Das fungiert als Supervisor: empfängt die Anfrage des Benutzers, erkennt dessen Absicht, entscheidet über die notwendige Kombination von Fähigkeiten und Werkzeugen und führt diese in die richtige Reihenfolge aus.Eine einfache Rechnungsabfrage kann eine Absichtsklärung, eine "Erklären Sie meine Rechnung"-Funktion und darunter ein Tool auslösen, das Abrechnungssysteme abfragt, ohne dass der Benutzer diese Komplexität verstehen muss.

Bei diesem Ansatz werden Fähigkeiten zu den Ausführungsstruktur der AgentenDie Gesprächsebene bleibt flexibel, während die Verfahren definiert, wiederverwendbar und der Qualitätskontrolle unterworfen sind. Damit wird einer der größten Mängel der ersten KI-basierten Bots und Assistenten behoben, deren Verhalten schwer zu überprüfen war. und es änderte sich unvorhersehbar, wenn die Eingabeaufforderungen geändert wurden.

Offenheit, Standardisierung und frühzeitige Übernahme des Ökosystems

Anthropics auffälligster Schritt war die Veröffentlichung von Technische Spezifikation von Agent Skills und dessen SDK als offener Standard über agentskills.io, wobei die Community und andere Anbieter eingeladen werden, es zu übernehmen und weiterzuentwickeln. Dieser Schritt folgt dem MCP, das kürzlich unter die Verwaltung von gestellt wurde. Linux Foundation innerhalb der Agentic AI Foundation, an denen Akteure wie AWS, Google, Microsoft oder Block beteiligt sind.

Rund um Agentenfähigkeiten, ein frühe Übernahme durch große TechnologieunternehmenTools wie Microsoft VS Code, GitHub und Coding-Agenten wie Cursor und OpenCode nutzen eine Kompetenzarchitektur, um Entwicklungs-Workflows zu definieren. Auch OpenAI hat mit ChatGPT und seiner Entwickler-CLI sehr ähnliche Strukturen eingeführt, deren Kompetenzverzeichnisse an den Ansatz von Anthropic erinnern. Dies deutet auf eine gewisse Annäherung der Branche an diese Art von Modularität hin.

Unterdessen haben führende Unternehmenssoftware-Unternehmen —Atlassian, Figma, Stripe, Canva, Notion, Cloudflare, Zapier oder RampUnternehmen wie [Firmenname] veröffentlichen eigene Skills, um ihre Produkte mit KI-Agenten zu verbinden. Diese Skills ermöglichen es Nutzern beispielsweise, Aufgaben in Jira oder Trello gemäß interner Konventionen zu erstellen, Markenstile auf Figma-Designs anzuwenden oder Marketing-Workflows zu automatisieren, ohne dass für jeden Kunden individuelle Integrationen erforderlich sind.

Auch die Entwicklergemeinschaft engagiert sich: Das Fähigkeiten-Repository von Anthropic hat auf GitHub Zehntausende von Sternen gesammelt und Es gibt bereits Tausende von öffentlich geteilten Fähigkeiten, von Hilfsprogrammen zur Bearbeitung von PDFs bis hin zu spezifischen Automatisierungen für Ingenieur- oder Finanzteams.

Dieses Ökosystem ist besonders interessant für europäische Unternehmen, die intensiv Tools wie Atlassian, Microsoft 365 oder Figma nutzen und möchten, dass ihre KI-Agenten mit diesen Tools zusammenarbeiten und gleichzeitig interne Richtlinien, Branchenvorschriften und Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einhalten. ohne auf undurchsichtige Erweiterungen eines einzelnen Anbieters angewiesen zu sein.

Vom Entwicklertool bis zur Unternehmensinfrastruktur

Als Anthropic diese Funktionen im Oktober einführte, wurden die Fähigkeiten größtenteils als Ein nützliches Tool für Entwickler und ProgrammierbegeisterteMithilfe eines interaktiven „Skill-Creators“ in Claude konnten die Benutzer selbst die Ordnerstruktur und die SKILL.md-Datei generieren, die zur Automatisierung bestimmter Arbeitsabläufe erforderlich waren, ohne dass größere technische Implementierungen notwendig waren.

Mit dem jüngsten Update hat das Unternehmen seinen Fokus auf Unternehmenskunden verlagert: Agent Skills integriert sich nun mit Instrumente des OrganisationsmanagementsEin zentrales Verzeichnis von Kompetenzen und Managementfunktionen, speziell für IT-Manager und Sicherheitsteams. Ziel ist es, Kompetenzen über vereinzelte Experimente hinaus zu stabilen, dokumentierten und verwalteten Ressourcen zu entwickeln, die als Teil der KI-Infrastruktur des Unternehmens dienen.

In Organisationen, die die Team- und Enterprise-Pläne von Claude abonniert haben, können Kompetenzen verwaltet werden von ein zentrales BedienfeldHier legen Administratoren fest, welche Fähigkeiten den einzelnen Benutzergruppen bereitgestellt werden, welche standardmäßig aktiviert sind und welche eine optionale Aktivierung erfordern. Diese Kontrollebene ermöglicht die Abstimmung der Agentennutzung mit internen Richtlinien, was für stark regulierte Branchen in Europa wie das Gesundheitswesen, die Versicherungsbranche und das Bankwesen von entscheidender Bedeutung ist.

Darüber hinaus hat Anthropic ein Kompetenzverzeichnis der Geschäftspartner Es fungiert als Katalog sofort einsatzbereiter Fähigkeiten und enthält Beiträge von Unternehmen wie Atlassian, Canva, Figma, Notion, Cloudflare, Stripe, Zapier und Sentry. Für viele europäische KMU und Großunternehmen vereinfacht diese Art von Repository Pilotprojekte: Anstatt alles von Grund auf neu zu entwickeln, können sie mit vorgetesteten Fähigkeiten beginnen und diese an ihre Prozesse anpassen.

All dies deutet darauf hin, dass Agent Skills sich zu mehr als nur einer Produktfunktion entwickelt. Infrastrukturschicht, auf der KI-Agenten und Anwendungen aufgebaut werden., im Einklang mit dem, was die Standardisierung von APIs zu dieser Zeit bedeutete: eine gemeinsame Sprache, auf der verschiedene Tools zusammenarbeiten können.

Produktivität, Anwendungsfälle und Vorteile für europäische Unternehmen

Die ersten realen Einsätze zeigen, dass die Einführung von Agent Skills nicht nur theoretischer Natur ist. Die Ingenieurteams haben Produktivitätssteigerungen von bis zu 50 % gemeldet. dank der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und der Standardisierung von Arbeitsabläufen wie Code-Reviews, technischer Dokumentation oder Testgenerierung.

Im Finanz- und Rechnungswesen ermöglichen diese Fähigkeiten Kodifizierung geregelter VerfahrenVon Prüfungen vor der Berichtserstellung bis hin zu Compliance-Kontrollen, die vor der Genehmigung bestimmter Transaktionen automatisch ausgeführt werden: Für spanische Unternehmen, die europäischen Regulierungen unterliegen – wie beispielsweise MiFID II für Wertpapierdienstleistungen oder Solvency II für Versicherungen –, ist die Fähigkeit, diese Regeln in prüfbare Kompetenzen umzusetzen, ein Vorteil gegenüber unstrukturierten Eingabeaufforderungen.

Im operativen Bereich und im Backoffice nutzen Unternehmen Kompetenzbibliotheken, um Austausch institutionellen WissensWas bisher nur wenigen erfahrenen Mitarbeitern bekannt war, ist nun in Modulen zusammengefasst, die ein Mitarbeiter oder ein neuer Angestellter Schritt für Schritt befolgen kann. Dadurch wird die Abhängigkeit von bestimmten Personen verringert und die interne Schulung beschleunigt.

Es wurden noch ehrgeizigere Experimente getestet, wie beispielsweise Anthropics internes Projekt zur Führung eines kleinen Handelsgeschäfts durch Agenten mit Kenntnissen in den Bereichen Lagerhaltung, Verkauf und Kundenservice. Obwohl in einigen Extremfällen weiterhin menschliche Aufsicht erforderlich war, deuten die Tests darauf hin, dass Mit gut ausgebildeten Fähigkeiten ausgestattete Agenten können Aufgaben von Anfang bis Ende ausführen. in kontrollierten Umgebungen.

Im europäischen Kontext, wo die Kommission und die nationalen Regulierungsbehörden beginnen zu fordern mehr Transparenz und Kontrolle über KI-SystemeDieser modulare Ansatz erleichtert die Risikobewertung: Jede einzelne Fähigkeit kann unabhängig dokumentiert, getestet und zertifiziert werden, während das Gesamtmodell als Ebene für logisches Denken und natürliche Sprache dient.

Risiken, Governance und Skepsis im Zusammenhang mit dem Standard

Die Öffnung von Agent Skills ist nicht ohne Risiko. Indem man jedem erlaubt, Fähigkeiten zu veröffentlichen und zu teilen, Es besteht die Möglichkeit, dass bösartige oder minderwertige Fähigkeiten entstehen.mit Anweisungen, die zu Fehlern, Verstößen gegen Vorschriften oder sogar zu Informationslecks führen könnten, wenn sie mit sensiblen Systemen verbunden werden.

Anthropic rät Unternehmen, Beschränken Sie die Übernahme von Fähigkeiten auf geprüfte Quellen und verifizierte Entwickler.und dass sie die Überprüfung dieser Fähigkeiten in ihre regulären Sicherheits- und Compliance-Prozesse integrieren. Das Unternehmen beteiligt sich außerdem an Diskussionen mit der Community darüber, wer die langfristige Weiterentwicklung des offenen Protokolls steuern soll und wie – ein wichtiger Punkt, um zu verhindern, dass der Standard von einem einzelnen Akteur vereinnahmt wird.

Eine weitere laufende Debatte betrifft die Auswirkungen auf die menschliche Fähigkeiten innerhalb von OrganisationenDa Agenten ganze Abläufe automatisieren, warnen einige Experten vor dem Risiko des „Verkümmerns“ von Fähigkeiten: Wenn sich ein Team daran gewöhnt, dass KI immer Berichte erstellt, Ansprüche einreicht oder Kundendienstprozesse verwaltet, könnte es die Geschicklichkeit verlieren, dies manuell zu tun, wenn etwas schiefgeht.

Branchenanalysten weisen außerdem darauf hin, dass MCP zwar zu einem De-facto-Standard geworden ist, Es ist nicht garantiert, dass Agent Skills denselben Erfolg wiederholen kann.Organisationen sind bereits an die Arbeit mit standardisierten APIs und Kommunikationssignaturen gewöhnt, und es gibt verschiedene Möglichkeiten, Agenten Fähigkeiten beizubringen. Anders ausgedrückt: Die technischen Vorteile von Agent Skills allein reichen nicht aus, um eine breite Akzeptanz zu gewährleisten.

Für europäische Unternehmen, die an den Betrieb in Multi-Vendor-Ökosystemen gewöhnt sind, schlägt sich diese Skepsis in Vorsicht nieder: Viele experimentieren zwar in Pilotprojekten mit Agent Skills, pflegen aber parallel ihre bestehenden Systeme. Strategien speziell für die Orchestrierung und Steuerung von Agentenmit Kontrollebenen, die über jedem spezifischen Standard liegen.

Strategische Vorteile für Gründer und CTOs von Startups in Spanien und Europa

Über große Konzerne hinaus eröffnet Agent Skills ein interessantes Fenster für Europäische Technologie-Startups und ScaleupsFür viele Gründerteams besteht der eigentliche Wettbewerbsvorteil nicht mehr einfach darin, das "beste Modell" auf dem Markt zu verwenden, sondern darin, ihr eigenes Know-how in Form von firmeneigenen Fähigkeiten zu kodifizieren, die ihre Prozesse, ihre Arbeitsweise und ihr Verständnis des Kunden widerspiegeln.

In diesem Sinne bedeutet die Investition von Ressourcen in den Aufbau Bibliotheken von Fähigkeiten, die die organisatorische Intelligenz repräsentieren Dies kann sich zu einem langfristigen Vorteil entwickeln, vergleichbar mit dem Besitz einer gut konzipierten API oder einer robusten Dateninfrastruktur. Diese Kompetenzen lassen sich modell- und plattformübergreifend einsetzen, wodurch die Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter verringert und die Einhaltung europäischer Anforderungen hinsichtlich Datensouveränität und Geolokalisierung erleichtert wird.

Der offene Standard begünstigt auch die Interoperabilität zwischen Lösungen verschiedener AnbieterEin spanisches Startup, das ein SaaS-Produkt beispielsweise für die Dokumentenverwaltung in Anwaltskanzleien entwickelt, könnte seine Fähigkeiten als mit Claude kompatible Lösungen präsentieren, aber auch mit anderen Agenten, die die gleiche Spezifikation verwenden, und so seinen Markt erweitern, ohne für jede Plattform neue Integrationen durchführen zu müssen.

Darüber hinaus bietet das Partner-Ökosystem – mit Tools wie Atlassian, Figma, Stripe und Zapier – Startups eine Abkürzung: Anstatt komplexe Konnektoren für jeden Dienst zu entwickeln, können sie vorhandene Fähigkeiten nutzen und sich auf Folgendes konzentrieren: Füge obendrauf noch weitere Ebenen der Logik und persönlichen Erfahrung hinzu.Dies passt gut zur Realität vieler europäischer Unternehmen, die mit kleinen Teams arbeiten und bestrebt sind, den Ertrag jedes Entwicklungssprints zu maximieren.

Für CTOs, die mit der Entwicklung ihrer Agentenstrategie beginnen, ist die Lehre klar: Behandeln Sie Fähigkeiten als langfristige VermögenswerteDie Versionen werden verwaltet, überwacht und mithilfe realer Daten verbessert. Zudem werden sie an die vom Unternehmen definierte Kontroll- und Governance-Ebene angepasst. So verfügt das Unternehmen, sobald das Ökosystem ausgereift ist und sich die Standards stabilisiert haben, bereits über einen eigenen Funktionskatalog, der sich flexibel integrieren lässt.

Anthropics Einführung von Agent Skills definiert die Konzeption von KI-Agenten in Unternehmen neu: von allgemeinen, durch Eingabeaufforderungen gesteuerten Assistenten bis hin zu modulare, portable und überprüfbare kompetenzbasierte ArbeitsplattformenFür Spanien und Europa, wo der Regulierungsdruck und der Bedarf an Interoperabilität besonders hoch sind, bietet dieses Modell einen Mittelweg zwischen schneller Innovation und strenger Kontrolle und lässt die Möglichkeit offen, dass der wahre Differenzierungswert in den Fähigkeiten liegt, die jede Organisation aufzubauen und zu steuern vermag.