Навички агента Anthropic: новий відкритий стандарт для агентів штучного інтелекту в підприємстві

Індустрія штучного інтелекту для підприємств переживає незначний землетрус через рух Антропік та його пропозиція щодо навичок агентаДалеко не випускаючи чергову закриту функцію, компанія вирішила опублікувати відкриту специфікацію, яка Це дозволяє будь-якій організації визначати, поширювати та керувати можливостями штучного інтелекту стандартизованим способом.Це особливо актуально для європейських компаній, що працюють у регульованому середовищі.

На практиці це означає, що помічники зі штучним інтелектом перестають покладатися на імпровізовані підказки та починають працювати з структуровані, версіїрувані та аудитовані бібліотеки навичокякі можна повторно використовувати в різних командах, додатках та постачальниках. Для компаній в Іспанії та решті Європи, які вже тестують агентів зі штучним інтелектом у юридичній, фінансовій або клієнтській сфері, цей підхід Це обіцяє більше контролю, менше «чорної магії» та більш упорядковану інтеграцію з його внутрішніми системами..

Що таке навички агента та чому вони знаменують собою поворотний момент у розвитку корпоративного штучного інтелекту?

Навички агента, по суті, це загальна структура для навчання агентів ШІ дуже специфічним робочим завданнямЗнання упаковані в незалежні модулі. Кожна навичка являє собою папку або пакет із покроковими інструкціями, сценаріями, прикладами використання та конкретними ресурсами, які підказують таким моделям, як Клод, як діяти в певному професійному контексті: створювати фінансовий звіт відповідно до нормативних актів, готувати презентацію з рекомендаціями бренду або оброблювати відшкодування відповідно до політики компанії.

Замість класичного підходу «запитувати» за моделлю з довгими підказками, організації можуть створювати внутрішні набори навичок, що відображають їхні реальні процесиЦі бібліотеки спільно використовуються командами, перевіряються як код та інтегруються в інструменти, які вже використовуються щодня. Для багатьох європейських компаній такий підхід краще відповідає їхнім потребам щодо дотримання нормативних вимог, управління даними та відстеження.

Одна важлива зміна полягає в тому, що Anthropic не обмежується використанням навичок агента у власній екосистемі: Специфікація опублікована як відкритий стандарт.Це схоже на те, що компанія зробила зі своїм протоколом контексту моделі (MCP), який зараз широко використовується для підключення агентів до зовнішніх сервісів. Будь-який постачальник, чи то хмарний гігант, чи галузева компанія-розробник програмного забезпечення в ЄС, може впроваджувати та розширювати цей стандарт, не будучи прив'язаним до одного постачальника.

На ринку, де співіснують моделі від OpenAI, Google, Anthropic та інших гравців, маючи спільна мова для опису здібностей агентів Його метою є зменшення залежності від власних платформ та сприяння міграції або гібридному розгортанню, що дедалі більше цінується європейськими банками, страховиками чи державними адміністраціями.

Пов’язана стаття:

Nemotron 3: велика відкрита ставка NVIDIA на багатоагентний штучний інтелект

Як працюють навички агента та які проблеми вони вирішують

Навички агента представлені як інкапсульовані модулі, що знаходяться між мовною моделлю та внутрішніми системамиМодель все ще є тією, яка розуміє, міркує та розмовляє, але коли їй потрібно «робити» конкретні речі — перевірити баланс, відкрити заявку в Jira, згенерувати регуляторний звіт — вона вдається до відповідної навички, яка точно визначає, як діяти далі.

Кожен навик зазвичай містить файл визначення (як добре відомий SKILL.mdУ цьому розділі описано, у змішаному форматі YAML та структурованого тексту, назву навички, кроки, які потрібно виконати, дозволені параметри, приклади використання та інструменти чи API, які можна викликати. Жоден розумний крок не залишається на волю випадку: Вони реалізовані як детермінований код, який викликає бізнес-сервіси.тоді як модель зосереджена на розмовних аспектах та аспектах прийняття рішень.

Для підвищення ефективності Anthropic впровадила конструкцію «поступове розкриття інформації»Помічник не завантажує всі деталі кожної навички в контексті; він отримує доступ до повної інформації лише тоді, коли вона дійсно потрібна. Таким чином, організація може підтримувати дуже велику бібліотеку, не перевантажуючи пам'ять моделі, що особливо корисно в складних середовищах, таких як банки, телекомунікаційні компанії або великі європейські роздрібні торговці.

Ще одним поширеним компонентом є т.зв. агент з організації, що діє як керівник: отримує запит користувача, виявляє намір, вирішує, яка комбінація навичок та інструментів необхідна, та визначає їх послідовністьПростий запит щодо виставлення рахунків може активувати навичку уточнення намірів, навичку «пояснити мій рахунок-фактуру» та, під нею, інструмент, який запитує системи виставлення рахунків без необхідності розуміти всю цю складність.

У такому підході навички стають тканина виконання агентівРозмовний рівень залишається гнучким, тоді як процедури визначені, придатні для повторного використання та підлягають контролю якості. Це Це виправляє один з головних недоліків перших ботів та помічників на основі штучного інтелекту, чию поведінку було важко відстежувати. і це непередбачувано змінилося, коли підказки були змінені.

Відкритість, стандартизація та раннє впровадження екосистеми

Найяскравішим кроком Anthropic була публікація Технічна специфікація Agent Skills та її SDK як відкритий стандарт через agentskills.io, запрошуючи спільноту та інших постачальників прийняти та розвивати його. Цей крок відбувається після MCP, який нещодавно перейшов під управління Фонд Linux в межах Фонд агентського штучного інтелекту, у якому беруть участь такі актори, як AWS, Google, Microsoft або Block.

Навички агента, раннє впровадження великими технологічними компаніямиТакі інструменти, як Microsoft VS Code, GitHub та агенти кодування, такі як Cursor та OpenCode, включили архітектуру навичок для визначення робочих процесів розробки. Сам OpenAI запровадив дуже схожі структури в ChatGPT та своєму CLI розробника, з каталогами навичок, що нагадують підхід Anthropic, що свідчить про певну конвергенцію в галузі до цього типу модульності.

Тим часом провідні компанії-розробники корпоративного програмного забезпечення —Atlassian, Figma, Stripe, Canva, Notion, Cloudflare, Zapier або RampТакі компанії, як [назва компанії], публікують власні навички для зв'язку своїх продуктів з агентами штучного інтелекту. Ці навички дозволяють користувачам, наприклад, створювати завдання в Jira або Trello дотримуючись внутрішніх домовленостей, застосовувати стилі бренду до дизайну Figma або автоматизувати маркетингові робочі процеси без необхідності спеціальних інтеграцій для кожного клієнта.

Спільнота розробників також долучається: репозиторій навичок Anthropic накопичив десятки тисяч зірок на GitHub та Вже існують тисячі публічно поширених навичок, починаючи від утиліт для маніпулювання PDF-файлами і закінчуючи спеціалізованою автоматизацією для інженерних чи фінансових команд.

Ця екосистема особливо цікава для європейських компаній, які інтенсивно використовують такі інструменти, як Atlassian, Microsoft 365 або Figma, і хочуть, щоб їхні агенти штучного інтелекту працювали з ними, дотримуючись внутрішніх політик, галузевих норм та вимог щодо конфіденційності, таких як GDPR. без залежності від непрозорих розширень від одного постачальника.

Від інструменту розробника до корпоративної інфраструктури

Коли Anthropic представила ці можливості в жовтні, ці навички сприймалися здебільшого як Утиліта для розробників та ентузіастів кодуЗа допомогою інтерактивного «конструктора навичок» у Claude користувачі самі могли створювати структуру папок та файл SKILL.md, необхідні для автоматизації певних робочих процесів, без серйозних інженерних розгортань.

З останнім оновленням компанія змістила свою увагу на підприємства: Agent Skills тепер інтегрується з інструменти управління організацієюЦентральний довідник навичок та управлінських функцій, розроблений для ІТ-менеджерів та команд безпеки. Ідея полягає в тому, щоб навички вийшли за рамки розрізнених експериментів і стали стабільними, задокументованими та керованими активами як частина корпоративної інфраструктури штучного інтелекту.

В організаціях, що підписалися на плани Claude's Team та Enterprise, навичками можна керувати з центральна панельСаме тут адміністратори вирішують, які навички надавати кожній групі користувачів, які ввімкнено за замовчуванням, а які потребують згоди. Цей рівень контролю дозволяє узгодити використання агентів із внутрішніми політиками, що є критично важливим для високорегульованих секторів у Європі, таких як охорона здоров’я, страхування та банківська справа.

Крім того, Anthropic відкрила Довідник навичок ділових партнерів Він функціонує як каталог готових до використання навичок, до якого внесли свій внесок такі компанії, як Atlassian, Canva, Figma, Notion, Cloudflare, Stripe, Zapier та Sentry. Для багатьох європейських малих та середніх компаній, а також великих компаній цей тип репозиторію спрощує пілотні проекти: замість того, щоб створювати все з нуля, вони можуть почати з попередньо перевірених навичок та адаптувати їх до своїх процесів.

Все це свідчить про те, що «Навички агента» – це не просто функція продукту, а інфраструктурний рівень, на якому можна створювати агенти та програми штучного інтелекту, відповідно до того, що означала стандартизація API на той час: спільна мова, на якій можуть співпрацювати різні інструменти.

Продуктивність, варіанти використання та переваги для європейських компаній

Перші реальні розгортання показують, що впровадження навичок агента не є лише теоретичним. Інженерні команди повідомляють про зростання продуктивності до 50%. завдяки автоматизації повторюваних завдань та стандартизації робочих процесів, таких як перевірка коду, технічна документація або генерація тестів.

У фінансовій та бухгалтерській сфері навички дозволяють кодифікувати регульовані процедуриВід перевірок перед видачею звіту до контролю відповідності, який запускається автоматично перед схваленням певних транзакцій. Для іспанських компаній, на які поширюються європейські правила, такі як MiFID II для інвестиційних послуг або Solvency II для страхування, можливість перевести ці правила в навички, що підлягають перевірці, є перевагою порівняно з неструктурованими підказками.

В операційній діяльності та бек-офісі організації використовують бібліотеки навичок для обмін інституційними знаннямиТе, що раніше було відоме лише кільком досвідченим співробітникам, тепер втілено в модулях, які агент або новий працівник може виконувати крок за кроком, зменшуючи залежність від конкретних людей та пришвидшуючи внутрішнє навчання.

Були протестовані ще більш амбітні експерименти, такі як внутрішній проект Anthropic з управління невеликим магазином товарів для продажу з агентами, які мають навички управління запасами, продажами та обслуговуванням клієнтів. Хоча в деяких екстремальних випадках нагляд людини залишався застосований, тести показують, що Агенти, оснащені добре розробленими навичками, можуть виконувати завдання від початку до кінця у контрольованих середовищах.

У європейському контексті, де Комісія та національні регулятори починають вимагати більша прозорість та контроль над системами штучного інтелектуТакий модульний підхід сприяє оцінці ризиків: кожну навички можна задокументувати, протестувати та сертифікувати незалежно, тоді як загальна модель використовується як шар міркувань та природної мови.

Ризики, управління та скептицизм щодо стандарту

Відкриття навичок агента не позбавлене ризиків. Дозволяючи будь-кому публікувати та ділитися навичками, Існує ймовірність появи зловмисних або низькоякісних навичокз інструкціями, які можуть призвести до помилок, невідповідності нормативним вимогам або навіть витоку інформації у разі підключення до конфіденційних систем.

Anthropic консультує компанії, які Обмежте впровадження навичок перевіреними джерелами та перевіреними розробникамиі що вони інтегрують огляд цих можливостей у свої звичайні процеси безпеки та дотримання вимог. Компанія також бере участь в обговореннях зі спільнотою щодо того, хто має керувати довгостроковою еволюцією відкритого протоколу та як, що є важливим питанням, якщо стандарт не буде захоплено одним учасником.

Ще одна триваюча дискусія стосується впливу на людські навички в організаціяхОскільки агенти автоматизують цілі процедури, деякі експерти попереджають про ризик «атрофії» навичок: якщо команда звикне до того, що штучний інтелект постійно готує звіти, подає заяви або керує процесами обслуговування клієнтів, вона може втратити спритність робити це вручну, коли щось піде не так.

Галузеві аналітики також зазначають, що, хоча MCP став фактичним стандартом, Немає гарантії, що Навички Агента повторять той самий успіхОрганізації вже звикли працювати зі стандартизованими API та комунікаційними сигнатурами, і існує багато способів навчити агентів цим можливостям. Іншими словами, самих лише технічних переваг навичок агента недостатньо для забезпечення широкого впровадження.

Для європейських компаній, які звикли працювати в екосистемах з багатьма постачальниками, цей скептицизм перетворюється на обережність: багато хто експериментує з навичками агентів у пілотних проектах, але водночас підтримує їх. стратегії, специфічні для оркестрації та управління агентами, з рівнями контролю, що перевищують будь-який конкретний стандарт.

Стратегічні переваги для засновників та технічних директорів стартапів в Іспанії та Європі

Окрім великих корпорацій, Agent Skills відкриває цікаве вікно для Європейські технологічні стартапи та скейлапиДля багатьох команд засновників справжньою відмінністю є не просто використання «найкращої моделі» на ринку, а кодифікація власних ноу-хау у формі запатентованих навичок, які відображають їхні процеси, їхній спосіб роботи та розуміння клієнта.

У цьому сенсі, інвестування ресурсів у будівництво бібліотеки навичок, що представляють організаційний інтелект Це може стати довгостроковим активом, порівнянним з володінням добре розробленим API або надійною інфраструктурою даних. Ці навички можна застосовувати на різних моделях та платформах, зменшуючи залежність від конкретного постачальника та сприяючи дотриманню європейських вимог щодо суверенітету даних або геолокації.

Відкритий стандарт також сприяє сумісність рішень від різних постачальниківІспанський стартап, який розробляє SaaS-продукт, наприклад, для управління документами в юридичних фірмах, міг би продемонструвати свої можливості як навички, сумісні з Claude, а також з іншими агентами, які використовують ту саму специфікацію, таким чином розширюючи свій ринок без необхідності повторної інтеграції для кожної платформи.

Крім того, партнерська екосистема — з такими інструментами, як Atlassian, Figma, Stripe та Zapier — пропонує стартапам спрощений шлях: замість того, щоб створювати складні конектори для кожної послуги, вони можуть використовувати наявні навички та зосередитися на… додайте зверху шари логіки та особистого досвідуЦе добре відповідає реальності багатьох європейських компаній, які працюють з невеликими командами та прагнуть максимізувати віддачу від кожного спринту розробки.

Для технічних директорів, які починають розробляти стратегію для своїх агентів, урок очевидний: ставитися до навичок як до довгострокових активівїхнє версіонування, моніторинг та вдосконалення за допомогою реальних даних, а також узгодження з рівнем контролю та управління, визначеним організацією. Таким чином, коли екосистема дозріє — і стандарти стабілізуються — компанія вже матиме власний каталог можливостей, готових до інтеграції там, де це найбільш доречно.

Відкриття Anthropic «Навички агента» переосмислює концепцію агентів зі штучним інтелектом у підприємстві: від загальних помічників, керованих підказками, до модульні, портативні та аудитовані робочі платформи на основі навичокДля Іспанії та Європи, де регуляторний тиск та потреба у взаємодії особливо високі, ця модель пропонує проміжний шлях між швидкими інноваціями та суворим контролем, залишаючи двері відкритими для справжньої відмінної цінності, яка полягає в навичках, які кожна організація здатна розвивати та керувати ними.

Альберто Наварро

Я ентузіаст технологій, який перетворив свої "гікові" інтереси на професію. Я провів понад 10 років свого життя, користуючись передовими технологіями та возячись із усіма видами програм із чистої цікавості. Зараз я спеціалізуюся на комп’ютерних технологіях та відеоіграх. Це тому, що більше 5 років я писав для різних веб-сайтів про технології та відеоігри, створюючи статті, які прагнуть надати вам необхідну інформацію мовою, зрозумілою для всіх.

Якщо у вас є запитання, я знаю все, що стосується операційної системи Windows, а також Android для мобільних телефонів. І я зобов’язаний перед вами, я завжди готовий витратити кілька хвилин і допомогти вам вирішити будь-які запитання, які можуть виникнути в цьому світі Інтернету.