非技术文章，技术小白可放心食用
最近有个在技术圈很火的Agent设计标准：Agent skills，这是Anthropic在上个月开源的Agent标准，它的设计目的是把专家经验、流程、工具调用、示例等“教给”大模型，而不是每次拼prompt。 这个看似只是一个技术框架，但把时间线拉长到最近2年多看（function call、MCP..），发现一个极其重要的信号：Agent的设计范式正在变得统一。 Agent skill解决了2个极度影响Agent商用的问题： 1、Token浪费问题（导致Agent成本爆炸）； 2、注意力跑偏问题（影响Agent的指令遵循率）； 这两个问题的解决（或大幅缓解），让Agent商用价值显著提升：Agent skills采用“渐进式披露”机制，只在启动时扫描一遍技能的元数据（每个skill的名称，技能描述，通常几百个token），具体调用skill时才加载完整指令和资源。这避免了上下文膨胀问题，大幅减少输入token成本。 在20轮的对话中，预估Agent Skill模式能将输入Token的消耗降低60% - 80%
第二，“智商”更稳定 大模型有个常见的缺陷叫“中间迷失现象”：当上下文超过15k tokens时，模型对处于文档中间位置指令的遵循率会从95%降低至65%左右。 Agent Skill通过将上下文始终控制在4k - 8k的区间范围，能维持指令的遵循率不会大幅下降，维持注意力的稳定性。 第三，SOP即资产 Agent Skill范式下，资产被重新定义，就像有很多搭建各种智能体售卖一样，SKILL可以被当成资产来售卖（相当售卖自己的工作经验）
我认为现在是Agent规范从混沌到统一的末期阶段，对创业者来说是机会窗口。就像App store才出来那会，早期ios APP开发者红利吃到饱。 未来几年，谁能最快把手头的业务SOP转化成高质量的Skill，谁就能在Agent爆发的前夜，拿到第一张船票。 | 
