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本文深入解析了 AI 产品中的两个核心概念：Agent 和 Skill。文章指出，当前许多人对 Agent 的理解存在偏差，将其视为核心，而忽视了 Skill 的重要性。实际上，Skill 是定义 Agent 在具体任务中行为、标准和质量的关键。文章详细阐述了 Skill 的概念、设计方法及其与 API、Prompt 的区别，并通过实际案例展示了 Skill 如何影响 Agent 的输出质量。此外，还探讨了 Agent 的组成组件和运行机制，以及多 Agent 协作架构的趋势。最后，文章强调了 Skill 设计在 AI 产品经理能力模型中的核心地位，并展望了 Skill 市场的未来生态。
 

 说人话就是

Skill 不是一个模糊的能力概念，而是一套标准化的、可插拔的任务执行模块。

你可以把 Agent 想象成一个操作系统，Skill 就是装在操作系统上的 App。

操作系统本身有基本能力，能接收输入、能处理信息、能管理内存。但它不能帮你修图、不能帮你写文档、不能帮你做报表。这些具体的事情，需要安装对应的 App。

Agent 也一样。Agent 本身有基本能力，理解语言、推理规划、管理上下文。但它不能帮你写公众号文章、不能帮你分析数据、不能帮你画架构图。这些具体的事情，需要给 Agent 装上对应的 Skill。

一个 Skill 通常包含 五个要素

1. 触发条件，什么情况下应该调用这个 Skill
2. 输入规范，这个 Skill 需要什么信息才能运行
3. 执行逻辑，拿到输入后应该怎么一步步做
4. 输出规范，做完后应该输出什么格式的结果
5. 质量标准，输出的结果要达到什么标准

Skill 就是一份标准化操作手册，Agent 照着这份手册执行任务。

Agent 做事不靠谱，80% 的原因不在 Agent 本身，而在 Skill 写得不好。

Agent 的核心是大语言模型。大模型最擅长的事情是理解语言、推理规划。但大模型有一个致命缺点，如果你给它的指令不够清晰、不够结构化，它就会自由发挥。

⚠️ 这点很多人没意识到

自由发挥在产品里是最可怕的事情。

你让 Agent 帮你写一篇公众号文章，如果没有 Skill 来约束，Agent 会怎么写？它会用它认为最好的方式来写。但它认为最好的方式，可能跟你的风格、你的读者群体、你的平台调性完全不匹配。

结果就是 Agent 写出来的东西，AI 味扑面而来。完美排比、双引号强调、综上所述一个不少。

这不是模型的问题，是 Skill 的问题。

一个好的 Skill 就像一份详尽的 SOP。它告诉 Agent

• 你是谁，角色定位
• 你要做什么，任务目标
• 你不能做什么，红线约束
• 你应该怎么做，执行步骤
• 做成什么样才算合格，质量标准

当 Skill 写得足够好，Agent 的输出质量就稳定了。不是靠 Agent 聪明，而是靠 Skill 严谨。

所以我一直在说，Skill 设计才是 AI 产品经理未来最核心的工作。你不需要会写代码，但你需要能把一个业务任务拆解成清晰的执行规范。这其实就是产品经理一直在做的事情，只是输出格式从 PRD 变成了 Skill。

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很多人会问，Skill 听起来跟 API 差不多啊？都是提供某种能力给系统调用。

不一样。区别非常大。

 API

纯技术层面的接口。它定义的是，你传什么参数给我，我返回什么数据给你。API 不关心你为什么要调用它，不关心上下文，不关心调用的目的。你给我一个用户 ID，我返回用户信息。结束。

 Skill

业务层面的能力封装。它不光定义了怎么做，还定义了什么时候做、做到什么标准、做之前要准备什么、做之后要输出什么。

拿天气查询和出行建议来对比就很清楚。

你有一个天气查询 API，传入城市名，返回温度和天气状况。就这么简单。

但你做一个 出行建议 Skill，它的逻辑是这样的

1. 先判断用户问的是哪个城市、哪个时间段
2. 调用天气 API 获取天气数据
3. 调用日历 API 检查用户有没有行程安排
4. 根据天气和行程综合判断，给出出行建议
5. 如果遇到极端天气，主动提醒用户改期
6. 输出格式要包括天气概况、穿衣建议、出行风险提示

一个 Skill 可能调用多个 API，但 Skill 的价值不在调用 API 本身，而在于它把多个原子操作串联成了一套完整的业务流程，并且包含了判断逻辑和质量标准。

API 是砖头，Skill 是一面墙。砖头没法住人，但砌成墙就有用了。

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很多人觉得 Skill 不就是一段写好的 Prompt 吗？把 Prompt 写详细一点，加上角色设定、任务要求、输出格式，这不就是 Skill 了？

不是。差别很大。

 Prompt

一次性的指令。 你给大模型写一段 Prompt，它按照这段文字执行一次，生成一段输出，结束了。Prompt 不管执行过程中的分支判断，不管失败了怎么办，不管输出质量合不合格。

 Skill

一套完整的任务执行体系。 它不光包含 Prompt（Skill 内部可能用到多段 Prompt），还包含触发条件、多步骤执行流程、分支判断逻辑、质量检查标准、失败回退策略。

拿我自己写公众号文章这件事来做对比，两者的差距一目了然。

Prompt 版本

你是一个资深公众号写手，擅长 AI 产品领域的深度科普。写作风格口语化，避免教材感。不要用排比句，不要用双引号强调，不要出现综上所述等总结性词汇。请写一篇关于 Agent 和 Skill 的科普文章，字数 5000 字以上。

就这么一段话。模型拿到之后一次性生成一篇文章。写成什么样？全看模型当时的状态。运气好还行，运气不好就是一篇满满 AI 味的八股文。而且你没法控制开头怎么写、中间结构怎么安排、质量怎么验收。

Skill 版本

我真实在用的那份 Skill，光核心规则就有 8 条

规则 1开篇三连硬约束 — 不是让 Agent 自己决定开头怎么写，而是强制锁死

1. 第一句必须是痛点锚点句，直接戳读者正在经历的卡点
2. 第二句必须是反常识反转句，推翻读者的默认认知
3. 第三句必须是老王立场句，第一人称给出实战判断

还配了正反示例。什么是错的（编产品案例开头、课程式开头、教材式开头），什么是对的（痛点 + 反转 + 立场三连），全部列出来。Agent 照着做就行，不需要自己判断。

规则 2去 AI 味红线 — 不是笼统地说不要 AI 味，而是列出具体禁止项

• ❌ 禁止完美排比
• ❌ 禁止双引号强调
• ❌ 禁止破折号
• ❌ 禁止括号注释
• ❌ 禁止综上所述、值得一提的是
• ❌ 禁止编造案例
• ❌ 禁止说教语气
• ❌ 禁止一句话总结、先说结论、说白了

每一条都是精确到句式级别的约束。Agent 每写一段，都可以逐条检查。

规则 3执行流程 — 分三个阶段，每个阶段有明确的任务和产出

1. 内容生成阶段，按痛点 + 反常识 + 概念拆解 + 深度推导 + 开放式结尾的结构写
2. 自检阶段，按检查清单逐条验证（有没有痛点？有没有反常识？有没有禁止词？字数够不够？）
3. 交付阶段，输出格式、图片管理、文件命名全部有规范

❗ 这才是最大的区别

自检不通过的话，Agent 自动改。 不需要人去改 Prompt 重来。

你对比一下两者的差距

Prompt 版给了 Agent 一个大方向，Agent 自己决定怎么走。Skill 版给了 Agent 一套完整的操作手册，每一步怎么做、做成什么样、什么不能做，全部定义清楚。

Prompt 是一次命令。Skill 是一套工作流。

Prompt 管的是这一次生成什么。Skill 管的是这类任务怎么从头到尾做完，做到什么标准。

如果你只会写 Prompt，你的 Agent 产品质量是不稳定的，好一篇坏一篇全靠运气。如果你能设计 Skill，你就把质量标准固化下来了，Agent 的输出就变得可预期、可复制。

从写 Prompt 到设计 Skill，是 AI 产品经理进阶的关键一步。

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很多人设计 Skill 的时候，喜欢做大而全。恨不得一个 Skill 能覆盖所有场景。

这是大坑。

Skill 的正确设计哲学是 小而精，可组合。

为什么？

1. 复用性。 一个小 Skill 可以被多个 Agent 调用。比如文本摘要 Skill，写作 Agent 可以用，客服 Agent 也可以用。但如果你做一个大的写公众号文章 Skill，客服 Agent 用不了。

2. 可维护性。 一个 Skill 越大，出了问题越难定位。几百行的 Skill，改一个规则可能引发连锁反应。小 Skill 就几十行，出了问题一目了然。

3. 组合灵活性。 小 Skill 就像乐高积木，可以自由组合。你可以把搜索 Skill + 摘要 Skill + 格式化 Skill 组合成一个快讯生成的工作流。换一种组合，又是另一种产品能力。

 记住这四条

1. 单一职责，一个 Skill 只做一件事
2. 明确边界，输入是什么、输出是什么、不做什么，都要写清楚
3. 可独立测试，不依赖其他 Skill 就能单独测试
4. 失败友好，做不到的时候要明确告诉 Agent 做不到，而不是硬做出一个烂结果

这四条原则，跟软件工程里的模块化设计一模一样。

Skill 本质上就是在做业务逻辑的模块化，只不过执行者从程序员变成了 AI。

拿我自己在用的公众号深度科普文章写作 Skill 来拆一下，比纯讲理论直观得多。

这个 Skill 的目的，让 AI Agent 按照我的风格来写公众号文章。

它的结构大概是这样的

触发条件 当需要写深度教学、硬核科普类文章时触发。

核心规则 一共 8 条，挑几条关键的说

1. 痛点先行。开头先戳读者正在经历的卡点，再抛观点。禁止上来先讲概念。
2. 反常识开篇。必须出现认知反转，推翻读者默认认知。
3. 老王视角。第一段至少 1 句第一人称立场，禁止旁观者口吻。
4. 小白友好。概念必须清晰具体，小白能懂。
5. 去 AI 味。严禁完美排比、双引号强调、破折号、括号注释。

执行流程 分三个阶段

1. 内容生成，按痛点 + 反常识 + 概念拆解 + 深度推导 + 开放式结尾的结构写
2. 自检 & 配图，按自检清单检查质量，为每个大标题生成架构配图
3. 交付，输出为 Markdown 文件，图片统一管理

 踩了这些线就得重写

• ❌ 不能出现综上所述、值得一提的是
• ❌ 不能有完美排比
• ❌ 不能编造案例
• ❌ 不能有说教语气

这个 Skill 虽然看起来就是一份文档，但它精确定义了 Agent 写作时的每一个约束和标准。

Agent 拿到这个 Skill，就知道开头不能像教材，中间要用场景替代定义，结尾不能编案例，全程不能出现 AI 味的句式。

这就是 Skill 的力量。它不改变 Agent 的智力水平，但它改变了 Agent 的行为模式。

同一个 Agent，装上一个粗糙的写作 Skill，写出来的东西 AI 味十足。装上一个精心打磨的写作 Skill，写出来的东西连行业老手都分不出来。差距就在 Skill 身上。

Skill 讲清楚了，再回头聊 Agent。

为什么把 Agent 放在后面讲？因为理解了 Skill 之后，Agent 的定位就变得非常清晰了。

 记住这个定位

Agent 就是 Skill 的运行容器。它负责接收任务、理解意图、选择合适的 Skill、执行 Skill、交付结果。

Agent 本身不生产具体能力，它管理和调度能力。能力都在 Skill 里。

一个完整的 Agent，不管外面叫什么名字，内部一定包含 四个核心组件。缺一个都不能叫真正的 Agent。

️ 1. 感知层

感知层负责接收外部信息。

最基础的感知是接收用户的文字输入。但一个好的 Agent 不止于此。

它可能需要读取一份文档、解析一张图片、监听一个数据源的变化、接收另一个系统的回调通知。

感知层决定了 Agent 能看到多少东西。

很多 AI 产品做得不好，不是因为模型不行，而是因为感知层太窄。Agent 只能接收用户打字输入的信息，看不到用户的历史行为、看不到业务系统的实时数据、看不到上下游的状态变化。

一个眼睛被蒙住的人，再聪明也没用。

易 2. 决策层

决策层是 Agent 最核心的部分，通常由大语言模型驱动。

它要做的事情包括

1. 理解用户的意图
2. 把复杂任务拆解成可执行的步骤
3. 决定每一步用什么方法、调用哪个 Skill
4. 评估执行结果，决定下一步动作
5. 发现问题时调整策略

这里有一个关键概念叫 ReAct，全称是 Reasoning and Acting。意思是 Agent 不是闷头干活，而是边思考边行动。每执行一步，都要回头想一下，这步对不对？离目标还有多远？要不要调整方向？

ReAct 是让 Agent 从傻干变成聪明干的核心机制。

没有 ReAct 的 Agent 像什么呢？像一个拿到导航路线就闭着眼开车的司机。路线一出来就闷头开，遇到堵车、封路都不管，就按导航定的路走。

有 ReAct 的 Agent 呢？会一边开一边看路况，堵车了换条路，看到捷径就抄近道，发现目的地关门了就直接给你打电话说，老板换个地方吧。

⚙️ 3. 执行层

执行层负责把决策层的指令变成实际动作。而执行层的核心支撑，就是 Skill。

决策层决定调用哪个 Skill，执行层负责跑起来。

1. 调用外部 API 查数据
2. 操作数据库读写信息
3. 生成文档、图片、代码
4. 发送消息、邮件
5. 触发其他系统的流程

执行层的能力边界，直接决定了 Agent 能做多大的事。而这个边界，就是 Skill 库的丰富程度。

如果只装了文字生成 Skill，那 Agent 充其量是个写作助手。如果装上了 CRM Skill、ERP Skill、项目管理 Skill，那 Agent 就能变成一个真正的数字员工。

 4. 记忆层

记忆层分两种，短期记忆和长期记忆。

短期记忆 就是当前对话的上下文。你跟 Agent 聊了 10 句话，它记住了前 9 句说的内容，才能理解第 10 句。这个每个对话 AI 都有，不稀奇。

长期记忆 才是 Agent 真正拉开差距的地方。

长期记忆意味着 Agent 能记住你上周、上个月甚至更久之前的交互。它知道你的偏好、你的项目进度、你之前做过的决定。

没有长期记忆的 Agent，每次对话都像失忆了一样。有长期记忆的 Agent，越用越懂你。

这四个组件组合在一起，就构成了一个完整的 Agent。

Agent 和 Skill 分别是什么都清楚了，放在一起看一下完整的运行机制。

假设你搭建了一个 Agent，给它配了 5 个 Skill

• ✍️ 写公众号文章的 Skill
•  做竞品分析的 Skill
•  生成数据报表的 Skill
•  回答产品相关问题的 Skill
•  安排会议日程的 Skill

用户走过来说，帮我写一篇关于用户增长的公众号文章。

Step 1感知层接收输入。 Agent 收到用户的文字请求。

Step 2决策层分析意图。 Agent 判断这是一个写公众号文章的需求。

Step 3决策层匹配 Skill。 Agent 在自己的 Skill 库里找到了写公众号文章的 Skill，发现触发条件匹配。

Step 4决策层规划执行计划。 Agent 根据 Skill 的执行逻辑，把任务拆解成确定选题角度 → 搜集素材 → 撰写初稿 → 自检优化 → 交付。

Step 5执行层按计划行动。 Agent 调用搜索工具查资料，调用大模型生成文字，调用自检规则审查质量。

Step 6记忆层保存上下文。 Agent 记住了这次写作的主题、风格偏好、修改记录，下次用户再让写文章时，可以直接参考。

Step 7输出结果。 Agent 把写好的文章交给用户。

整个过程中，Skill 扮演的角色是 执行手册，Agent 扮演的角色是 执行者 + 项目经理。

Agent 不是死板地按 Skill 一步步走，而是参考 Skill 的框架，根据实际情况灵活调整。这就像一个有经验的员工拿到 SOP 后，不会机械执行，而是理解精神、灵活应变。

刚才讲的是一个 Agent 配多个 Skill 的情况。但在实际的 AI 产品中，很多场景需要多个 Agent 一起协作。

为什么？

因为有些任务太复杂了，一个 Agent 的 Skill 库不够用。

做一份完整的产品竞品分析报告，需要的能力包括

1. 信息搜集能力，搜索引擎、爬虫、数据库查询
2. 数据分析能力，数据清洗、统计分析、可视化
3. 报告撰写能力，结构化写作、图表生成
4. 质量审核能力，事实校验、逻辑检查、格式审查

如果把这些能力全塞进一个 Agent，这个 Agent 会非常臃肿，决策逻辑会变得极其复杂，出错率也会很高。

更好的做法？

把任务分给不同的 Agent

•  搜集 Agent，专门负责信息搜集，配备搜索相关的 Skill
•  分析 Agent，专门负责数据分析，配备统计和可视化相关的 Skill
• ✍️ 写作 Agent，专门负责报告撰写，配备写作相关的 Skill
• ✅ 审核 Agent，专门负责质量把关，配备校验和审查相关的 Skill

然后再加一个 协调 Agent，也叫 Orchestrator，负责把任务分配给对应的 Agent，收集结果，串联流程。

这种模式叫 多 Agent 协作架构。

跟一个项目组一个道理，有人专门做调研，有人专门做分析，有人专门写报告，有人专门做 Review，项目经理负责统筹。

每个人都有自己的专长 Skill，项目经理 Orchestrator Agent 不需要懂所有技能，只需要知道谁擅长什么、什么时候该交给谁。

这也是目前 AI 产品架构的一个大趋势，从单 Agent 走向多 Agent 协作。

传统的产品功能设计是这样的，用户点了按钮 A，系统执行动作 B，返回结果 C。每一步都是你预设好的，用户只能在你设计的流程里走。

Agent 产品的设计逻辑完全不同，用户说了一个目标，Agent 自己决定走什么流程。你不是在设计流程，你是在设计 Agent 的能力边界和 Skill 库。

 两者的差别

• 传统产品经理画的是 流程图。Agent 产品经理画的是 能力矩阵 + Skill 组合策略。
• 传统产品经理定义的是用户能做什么。Agent 产品经理定义的是 Agent 装了哪些 Skill、怎么决策用哪个 Skill、什么时候该问用户、什么时候该自己做主。

这是两种完全不同的产品思维方式。

你不理解 Skill 和 Agent 的关系，就不知道问题出在哪

• Skill 写得模糊 → Agent 自由发挥 → 输出质量不可控
• Skill 缺失 → Agent 想做但没能力 → 用户失望
• Skill 太大太杂 → 难复用难维护 → 迭代效率低
• Agent 决策层设计不好 → 匹配错了 Skill → 答非所问

核心在 Skill，不在 Agent。

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AI 产品经理的能力模型正在被重塑。

传统产品经理的核心交付物是 PRD 和原型图。你定义需求，开发来实现。

AI 产品经理的核心交付物正在发生变化。除了 PRD 和原型图，你还需要交付

1. Skill 设计，定义 Agent 在各个场景下的执行规范（这是最核心的）
2. Prompt 设计，定义 Agent 的决策规则和对话策略
3. Agent 架构设计，定义用几个 Agent、每个 Agent 负责什么、怎么协作
4. 评估体系设计，定义 Agent 的输出质量怎么衡量

注意顺序，Skill 设计排第一。

这个能力本质上就是 把一个复杂的业务任务拆解成标准化的执行规范。这恰好是产品经理的强项。

你不需要会写代码，因为 Skill 本身就是一份结构化的文档。你需要的是

1. 对业务流程的深入理解，知道任务该怎么拆
2. 对目标用户的精准把握，知道输出要达到什么标准
3. 对 AI 能力边界的认知，知道什么能做什么不能做
4. 对质量标准的量化能力，知道好和不好的界限在哪

这些能力，好的产品经理本来就有。只是之前的输出对象是开发团队，现在的输出对象变成了 AI Agent。

Agent 和 Skill 的关系，正在催生一个新的生态。

就像 iOS 有 App Store、Chrome 有扩展商店一样，未来的 Agent 平台都会有 Skill 市场。

不同的人可以开发 Skill，上传到平台，供其他人的 Agent 使用。你是做电商的，你的 Agent 可以装上竞品价格监控 Skill、商品描述生成 Skill、评论分析 Skill。你是做教育的，你的 Agent 可以装上课程大纲生成 Skill、作业批改 Skill、学情分析 Skill。

这个生态一旦形成，AI 产品的开发模式会发生根本性变化，从从头开发一个 AI 功能变成给 Agent 挑选和组合合适的 Skill。

产品经理的工作，也会从写 PRD 然后等开发做完变成设计 Skill 然后 Agent 直接执行。中间那层人工翻译直接省掉了。

这不是预测，很多平台已经在这么做了。

不管你信不信，这个方向不可逆。搞清楚 Skill 和 Agent 的关系，你就比 90% 的人先进入状态了。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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