介绍
在人工智能中，skill（技能） 指的是 智能体（Agent）能够执行的具体、可复用、可组合的任务能力。它是让 AI 从“会思考”升级为“能做事”的关键模块。
定义
Skill 是智能体完成某一类任务的能力单元，通常包含：
- 输入参数
- 输出结果
- 执行逻辑
- 描述信息（供模型理解）
它是 AI Agent 的“工具”或“能力插件”。
作用
Skill 让 AI 具备以下能力：
- 与外部工具交互（文件、数据库、API）
- 执行具体操作（数据分析、绘图、代码运行）
- 组合成复杂任务（自动报告生成、科研助理）
- 可被大模型动态调用（通过函数调用或 MCP）
一句话
Skill = AI 的手脚，让模型能执行任务而不是只回答问题。
典型类型
基础技能
- 文本分类
- 信息抽取
- 翻译
- 总结
工具技能
- 文件读写
- 数据库查询
- HTTP 请求
- 代码执行
领域技能
- 财务分析
- 医学信息提取
- 运维自动化
- 教育辅导
复合技能
- 读取 CSV → 分析数据 → 绘图 → 生成报告
kill 的结构
一个标准 Skill 通常包含：
- name：技能名称
- description：模型用来理解的描述
- parameters：输入参数
- returns：输出格式
- function：执行逻辑
示例：
{
"name": "read_csv",
"description": "读取 CSV 文件并返回数据",
"parameters": {
"file_path": "str",
"columns": "list"
},
"returns": {
"success": "bool",
"data": "list"
}
}
与大模型的关系
大模型负责：
- 理解用户意图
- 选择合适的 Skill
- 决定调用顺序
- 总结结果
Skill 负责：
- 执行具体操作
- 返回结构化结果
二者结合形成 AI Agent。
Skill 的代码示例（Python）
def read_csv_skill(file_path: str, columns: list = None):
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file_path)
if columns:
df = df[columns]
return df.to_dict("records")
大模型可以像调用函数一样使用它。
总结
Skill 是 AI 智能体的能力模块，是连接大模型与现实世界的桥梁。