AI圈开年王炸：Agent Skill 正式登场

2026 年才开始，全球 AI 行业就迎来了第一个开年王炸。不是来自某个更大的模型参数，不是某家实验室刷新了榜单分数，而是一个看似不起眼、却迅速破圈的概念——Agent Skill。

这一切源自 Claude Cowork 的出现，让 Skills 从开发者的命令行里，第一次走进普通职员的桌面。当一个人把一摞报销单、合同、表格丢给 AI，它不再反复追问、不再输出“建议步骤”，而是默默启动一整套流程，完成识别、校验、整理、生成结果。这一刻，很多人意识到：AI 终于不只是会“说话”，而是开始“干活”了。

回头看过去三年，AI 的主线其实非常清晰。2023 年拼模型能力，2024 年谈 Agent 概念，2025 年卷 Agent 产品，而 2026 年，行业突然集体转向了同一个问题：Agent 到底凭什么稳定地把事办成？答案不在模型，也不在 UI，而在 Skill。

这不是一次渐进升级，而是一种范式转移。Agent Skill 标志着 Agent 经济中，一个此前缺失的“能力结算层”终于出现。AI 开始第一次具备了被信任、被复用、被规模化调用的行动能力。

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Agent Skill 是什么？

如果只把 Agent Skill 理解为插件、工具或 Prompt 模板，那几乎一定会低估它的意义。Skill 不是让 AI 多会一个函数，而是让 AI 学会“人是怎么把事做成的”。

在过去，人类的专业经验是高度隐性的。一个财务人员知道如何审核报销，一个工程师知道如何排查 Bug，一个运营知道活动流程中的风险点。这些经验存在于人的大脑里，最多被写成文档，却从未真正成为机器可直接执行的能力。

Agent Skill 做的事情非常直接，也非常激进：把这些隐性的行动经验，封装成可以被 Agent 按需加载的能力模块。它不是一次性的对话指令，而是一整套可复用的标准作业程序。平时不占用注意力，只有当任务出现时，才像加载驱动一样被调用。

从技术表象看，Claude Skills 只是一个 SKILL.md 文件，但它真正的价值不在格式，而在逻辑：专业经验第一次被抽象成“机器可理解、可执行、可复用”的形态。也正因如此，Skill 才会被形容为机器的肌肉记忆。模型负责思考，工具负责动作，而 Skill 负责把“怎么做对”这件事固定下来。

这也是为什么 Skill 会迅速引发连锁反应。它并没有引入新的魔法，却补上了 Agent 长期缺失的一块拼图。

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为何现在才爆发？

很多人是在 2026 年才意识到 Agent Skill，但这条路线并非突然出现，一切几乎都可以追溯到 Anthropic。

从强调 AI 必须在真实环境中行动，到 Claude Code、Computer Use，再到将专业 SOP 直接封装为 Claude Skills，Anthropic 始终沿着一条清晰但并不讨巧的工程路径前进：不是让模型更会回答，而是让模型把事情做完。随着其模型稳定性跨过阈值，工具调用开始标准化，虚拟机与 Sandbox 让执行环境首次可控。这三件事同时推进，才使得这一刻 Skill 从设想变成现实

更关键的是，这套范式没有停留在 Anthropic 内部。Claude Skills 被打磨、文档化并开放后，行业迅速跟进。Vercel 等开发者平台开始将 Skill 视为 Agent 的基础能力单元，开源社区则在 GitHub 和论坛中自发复制、改写、扩散。

这意味着，Agent Skill 已从单一公司的工程实践，演化为行业默认接受的能力组织方式。一旦 Skill 可以跨模型、跨平台复用，它就不再属于某个产品，而成为 Agent 世界的通用语言。

一个判断正在快速形成：没有 Skill，Agent 只能停在 Demo；有了 Skill，Agent 才真正进入生产流程。

Vercel在最近也发布了其Skill生态。

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AI RoadMap 开始分裂

然而有趣的是，Skill 的爆发，并没有让行业迅速走向统一，反而更早地暴露了分歧。

第一条路径，可以称为流程派。在这条路线上，Skill 被视为更高级的 Workflow 组件，用来把不确定的 AI 行为重新拉回到可控的工程体系中。像 n8n 这样的自动化与流程编排工具，正是这一思路的代表：开发者明确拆解每一步节点，定义触发条件、执行顺序和失败回滚逻辑，Agent 更像一个被嵌入流程中的执行引擎。Skill 在这里的价值，是降低配置门槛、提升复用效率，而不是改变行为模式。

n8n就是典型的流程派思路，节点需要自己一步步安排。

另一条路径，则完全不同。这一派把 Skill 当作原子能力，而不是流程节点，真正的重点不在“怎么拆步骤”，而在“是否达成结果”。以 Manus、Genspark 为代表的系统，更强调一种接近“意图操控”的范式：用户给出的不是任务清单，而是目标状态；Agent 在环境中自主选择、组合 Skill，并动态调整路径。Skill 在这里不是流程的零件，而是 Agent 即兴发挥的能力素材。

Manus的思路则不一样，Agent 在环境中自主选择、组合 Skill，并动态调整路径。

表面上看，这是工程方法的差异，实际上指向的是 Agent 的本质问题：它究竟是在替人跑流程，还是在成为一种新的行动主体？目前仍无定论。然而有一点确定的是，当越来越多系统开始围绕“达成意图”而非“执行步骤”来设计，Skill 之争，已经不只是技术路线之争，而是在为下一代生产关系定调。

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AI 初创公司面临归零风险

Agent Skill 很容易被误解为只是把既有流程“技能封装”，用来更快执行重复操作，但这恰恰低估了它的冲击力。它并不是什么“新机会叙事”，而更像一次结构性清算：真正被击中的，是过去几年大量依赖“做一个 AI 产品”这一逻辑存活的 AI 初创公司。

它才会直接动摇应用这一层的存在意义。Skill 直接嵌入 Agent 的执行链路，绕过界面、绕过流程、绕过交互，把能力本身压缩为最小交付单元。用户不再“使用一个产品”，而是让 Agent 调用一段能力，把结果交付出来。

这对旧范式是致命的。Agent Skill 的出现，直接抹平了那些依赖界面设计、流程组织、产品完整性为护城河的公司：当 Agent 可以通过 Skill 直达结果，界面、流程和产品壳层整体失去意义，应用层唯一的命运就是被绕过。这迫使 AI 公司必须更快地建立新的护城河——不再是“怎么做产品”，而是“是否掌握不可复制的能力本身”。

于此同时，机会确实也会被重新分配，而且非常不平均。一边是超级个体和一人公司，只需把某个专业经验做到极致，就能封装成 Skill，直接进入核心价值链；另一边，是大量没有能力沉淀、只是在“包一层 AI”的产品，其价值会被迅速压缩。而且一切还不包括巨头。

结论并不温和：没有 Skill 沉淀的 AI 初创公司，面临的不是转型压力，而是结构性归零风险。

Claude Cowork完美集成了skill功能，有产品直接宣告开源。

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结语：AI 将彻底取代生产关系

过去，AI 只是工具，嵌套在人类的分工体系之中：人负责拆解目标、组织流程、做出判断，机器负责执行与加速。Skill 把一切系统性封装、调度并复用，Agent 开始对“结果”负责，人类在生产中的角色被迅速压缩为定义目标和设定边界。

这一变化是根本性的。应用、UI、流程不再是组织生产的核心结构，只是可选外壳；真正具备控制力的，是那些能够被 Agent 持续、规模化调用的能力网络。当行动能力被封装、组合，在几乎无人干预的情况下完成闭环执行，AI 就不再是提高效率的工具，而是直接成为生产中的行动主体。这不是岗位被替代，而是生产关系被整体接管。

这也是为什么，2026 年未必会因某一个模型被记住，但很可能会因为 Agent Skill 标志着 AI 首次系统性取代既有生产关系，而成为一个分水岭。

文章来自于“AISecret出海报告”，作者 “Ben”。