Anthropic 的 Agent Skills：企業級 AI 代理商的全新開放標準

企業人工智慧產業正經歷一場小型地震，其發展趨勢是… 人類學及其代理技能提案該公司並沒有發布另一個封閉功能，而是選擇發布一個開放規範。 它允許任何組織以標準化的方式定義、共享和管理人工智慧能力。這一點對於在受監管環境下營運的歐洲公司尤其重要。

實際上，這意味著人工智慧助理不再依賴即興提示，而是開始與用戶協同工作。 結構化、可版本化和可審計的技能庫這種方法可以在多個團隊、應用程式和供應商之間重複使用。對於西班牙和歐洲其他地區已經在法律、金融或客戶服務領域測試人工智慧代理的公司來說，這種方法非常適用。 它承諾提供更大的控制權，更少的“黑魔法”，以及與內部系統更有序的整合。.

什麼是智能體技能？為什麼它標誌著企業人工智慧的轉捩點？

特工技能本質上是 用於教導人工智慧代理執行特定工作任務的通用框架這些知識被打包成獨立的模組。每項技能都是一個資料夾或軟體包，其中包含逐步說明、腳本、使用範例和特定資源，指導像克勞德這樣的模型如何在特定的專業環境中行動：例如，按照規定產生財務報告、根據品牌指南準備演示文稿，或根據公司政策處理報銷。

組織可以摒棄傳統的透過冗長的提示向模型「提問」的方式，轉而創建 反映其真實流程的內部技能集合這些庫在團隊間共享，像程式碼一樣進行審查，並整合到日常使用的工具中。對於許多歐洲公司而言，這種方法更符合其在合規性、資料治理和可追溯性方面的需求。

一個重要的變化是，Anthropic 不再局限於在其自身生態系統中使用 Agent Skills： 該規範以開放標準的形式發布。這與該公司推出的模型上下文協議 (MCP) 類似，該協議目前已被廣泛用於連接代理和外部服務。任何供應商，無論是雲端巨頭還是歐盟的行業特定軟體公司，都可以實施和擴展該標準，而無需綁定到單一供應商。

在OpenAI、Google、Anthropic和其他廠商的模型並存的市場中，擁有一個 用於描述代理人能力的通用語言 它旨在減少對專有平台的依賴，並促進遷移或混合部署，這一點越來越受到歐洲銀行、保險公司或公共管理部門的重視。

代理技能如何運作以及它們解決什麼問題

代理技能呈現為 位於語言模型和內部系統之間的封裝模組該模型仍然能夠理解、推理和對話，但當它必須「做」具體的事情時——例如檢查餘額、在 Jira 中打開工單、生成監管報告——它會求助於相應的技能，從而精確地定義如何進行操作。

每項技能通常都包含一個定義檔（例如眾所周知的 .htm 檔案）。 技能.md本節以 YAML 和結構化文字混合格式描述技能名稱、操作步驟、允許的參數、使用範例以及可呼叫的工具或 API。所有步驟都經過精心設計，絕無紕漏。 它們以確定性代碼的形式實現，該代碼調用業務服務。該模型側重於對話和決策方面。

為了提高效率，Anthropic公司採用了設計方案： “漸進式揭露”該助手不會加載上下文中每項技能的所有細節；它僅在實際需要時才存取完整資訊。這樣，組織可以維護一個非常龐大的知識庫而不會使模型記憶體過載，這在銀行、電信或大型歐洲零售商等複雜環境中尤其有用。

另一個常見組成部分是所謂的 協調代理， 那 扮演監督者的角色：接收使用者的請求，偵測其意圖，決定需要哪些技能和工具組合，並依序執行這些操作。一個簡單的帳單查詢可以觸發意圖澄清技能、「解釋我的發票」技能，以及一個底層工具，該工具可以查詢帳單系統，而無需用戶了解其中的複雜性。

在這種方法中，技能成為 特工執行的結構對話層面保持彈性，而流程則已明確定義、可重複使用，並受到品質控制。 它糾正了第一批基於人工智慧的機器人和助手的一個主要缺陷，即難以審查其行為。 當提示語修改時，結果也會發生不可預測的變化。

生態系的開放性、標準化與早期採用

人本主義最引人注目的舉措是出版了… 代理技能技術規格及其作為開放標準的 SDK 透過 agentskills.io，邀請社區和其他提供者採用並發展它。此舉緊隨 MCP 之後，MCP 最近已由…管理。 Linux 基金會 在 智慧人工智慧基金會其中，AWS、Google、微軟或Block等公司都參與其中。

圍繞代理技能， 大型科技公司早期採用微軟 VS Code、GitHub 以及 Cursor 和 OpenCode 等編碼代理工具都已引入技能架構來定義開發工作流程。 OpenAI 本身也在 ChatGPT 及其開發者 CLI 中引入了非常類似的結構，其技能目錄與 Anthropic 的方法相當相似，這表明業界正在朝著這種模組化方向發展。

同時，領先的企業軟體公司—Atlassian、Figma、Stripe、Canva、Notion、Cloudflare、Zapier 或 Ramp像[公司名稱]這樣的公司正在發布自己的技能，以便將他們的產品與人工智慧代理商連接起來。這些技能使用戶能夠按照內部規範在Jira或Trello中創建任務，將品牌風格應用於Figma設計，或自動化行銷工作流程，而無需為每個客戶進行臨時整合。

開發者社群也積極參與其中：Anthropic 的技能庫在 GitHub 上已經累積了數萬顆星， 目前已有數千項公開分享的技能。範圍涵蓋了從處理 PDF 的實用程式到工程或財務團隊的特定自動化工具。

對於大量使用 Atlassian、Microsoft 365 或 Figma 等工具的歐洲公司而言，這個生態系統尤其有趣，因為這些公司希望他們的 AI 代理能夠與這些工具協同工作，同時遵守內部政策、行業法規和隱私要求，例如 GDPR。 無需依賴單一提供者提供的不透明擴充程序.

從開發者工具到企業基礎設施

當 Anthropic 在 10 月推出這些功能時，這些技能主要被認為是 一款針對開發者和程式碼愛好者的實用工具透過 Claude 中的互動式“技能建立器”，使用者可以自行產生資料夾結構和 SKILL.md，從而實現特定工作流程的自動化，而無需進行大規模的工程部署。

隨著最近的更新，該公司已將重心轉移到企業級市場：Agent Skills 現在與…集成 組織管理工具這是一個 IT 經理和安全團隊的技能和管理功能中心目錄。其理念是使技能不再是分散的實驗，而是成為穩定、有文件記錄且受管控的資產，作為企業 AI 基礎設施的一部分。

在訂閱了 Claude 團隊版和企業版套餐的組織中，可以從以下位置管理技能： 中央面板管理員在此決定為每個使用者群組配置哪些技能，哪些技能預設為啟用，哪些技能需要使用者選擇加入。這一層控制機制有助於使代理商的使用與內部策略保持一致，這對於歐洲監管嚴格的行業（例如醫療保健、保險和銀行業）至關重要。

此外，Anthropic 還開設了一家 商業夥伴技能名錄 它就像一個現成的技能庫，匯集了 Atlassian、Canva、Figma、Notion、Cloudflare、Stripe、Zapier 和 Sentry 等公司的貢獻。對於許多歐洲中小企業和大型公司而言，這種類型的技能庫可以簡化試點計畫：他們無需從零開始建立所有內容，而是可以從預先測試過的技能入手，並將其調整以適應自身的流程。

所有這些都表明，代理技能不僅僅是一項產品功能，它正在演變成… 建構人工智慧代理和應用程式的基礎架構層這與當時 API 標準化的意義相符：一種不同的工具可以相互協作的通用語言。

歐洲公司的生產力、用例和效益

首次實際部署表明，採用智能體技能並非僅僅是理論上的。 工程團隊報告稱，生產效率提高了高達 50%。 由於重複性任務的自動化和工作流程的標準化，例如程式碼審查、技術文件或測試生成。

在金融和會計領域，技能可以 規範程序從發布報告前的審核，到批准某些交易前自動運行的合規控制，對於受歐洲法規約束的西班牙公司（例如受投資服務業MiFID II監管或受保險業Solvency II監管的公司）而言，能夠將這些規則轉化為可審計的技能，比缺乏條理的提示更具優勢。

在營運和後台部門，企業正在使用技能庫。 分享機構知識以前只有少數資深員工才知道的信息，現在被整合到模組中，代理人或新員工可以按部就班地學習，從而減少對特定人員的依賴，加快內部培訓。

甚至還有一些更雄心勃勃的實驗，例如 Anthropic 的內部項目，旨在管理一家小型商品店，並配備具備庫存、銷售和客戶服務技能的代理商。儘管在某些極端情況下仍需人工監督，但這些實驗顯示： 具備精心設計的技能的代理人可以執行端到端任務。 在受控環境下。

在歐洲背景下，歐盟委員會和各國監管機構開始提出要求 提高人工智慧系統的透明度和控制力這種模組化方法有助於風險評估：每項技能都可以獨立地進行記錄、測試和認證，而整體模型則用作推理和自然語言層。

圍繞該標準的風險、治理和質疑

開放經紀人技能並非沒有風險。允許任何人發布和分享技能， 有可能出現惡意或低劣的技能。這些指令如果連接到敏感系統，可能會導致錯誤、違反監管規定，甚至資訊外洩。

Anthropic公司提供企業以下建議： 限制技能的採用範圍，僅允許來自經過審核的來源和經過驗證的開發人員。並且，他們將這些功能的審查納入常規的安全和合規流程中。該公司也參與與社群的討論，探討誰應該以及如何管理開放協議的長期演進——這對於防止該標準被單一主體壟斷至關重要。

另一個正在進行的爭論是其影響。 組織內部的人力技能隨著代理商實現整個流程的自動化，一些專家警告說，這存在技能「退化」的風險：如果一個團隊習慣於人工智慧總是準備報告、提交索賠或管理客戶服務流程，那麼當出現問題時，他們可能會失去手動操作的靈活性。

產業分析師也指出，儘管MCP已成為事實上的標準， 無法保證 Agent Skills 會再次取得同樣的成功。各組織機構已經習慣於使用標準化的API和通訊簽名，而且有多種方法可以教導代理各種功能。換句話說，僅憑代理技能的技術優勢並不足以確保其被廣泛採用。

對於習慣在多供應商生態系統中運作的歐洲公司而言，這種懷疑轉化為謹慎：許多公司正在試點專案中嘗試使用代理技能，但同時也並行維護現有系統。 針對代理的協調和治理的特定策略具有高於任何特定標準的多層控制。

西班牙和歐洲新創企業創辦人及技術長的策略優勢

除了大型企業之外，《代理技能》也為其他領域開啟了一個有趣的窗口。 歐洲科技新創企業和成長型企業對於許多創始團隊來說，真正的差異化不再僅僅是使用市場上“最好的模型”，而是將他們自己的專業知識以專有技能的形式編纂成冊，這些技能體現了他們的流程、工作方式以及對客戶的理解。

從這個意義上講，投資資源建設 代表組織智能的技能庫 這可以成為一項長期資產，堪比擁有精心設計的API或強大的資料基礎設施。這些技能可以應用於不同的模型和平台，從而降低對特定供應商的依賴，並有助於遵守歐洲關於資料主權或地理位置的要求。

開放標準也有利於 不同供應商解決方案之間的互通性一家西班牙新創公司開發了一款 SaaS 產品，例如用於律師事務所的文檔管理產品，它可以展示其功能，證明其技能與 Claude 兼容，同時也與採用相同規範的其他代理商兼容，從而擴大市場，而無需為每個平台重新進行整合。

此外，合作夥伴生態系統（包括 Atlassian、Figma、Stripe 和 Zapier 等工具）為新創公司提供了一條捷徑：他們無需為每項服務建立複雜的連接器，而是可以利用現有技能並專注於… 在此基礎上，疊加邏輯和個人經驗。這與許多歐洲公司的實際情況非常吻合，這些公司通常由小型團隊運營，力求在每次開發衝刺中實現收益最大化。

對於開始設計代理策略的技術長來說，教訓很明確： 將技能視為長期資產透過版本控制、監控和利用真實資料來改善這些功能，並使其與組織定義的控制和治理層保持一致。這樣，當生態系統成熟且標準穩定後，公司將擁有自己的功能目錄，隨時可以整合到最合適的地方。

Anthropic 推出的 Agent Skills 正在重新定義企業中人工智慧代理的概念：從受提示控制的通用助手，到 模組化、便攜式和可審計的基於技能的工作平台對於監管壓力和互通性需求特別高的西班牙和歐洲而言，這種模式提供了一條介於快速創新和嚴格控制之間的中間路徑，讓真正的差異化價值體現在每個組織能夠建立和管理的技能上。