Agent Skill：定义、结构与开发规范

概述

Agent Skill是AI Agent的可复用能力模块。每个Skill赋予Agent一项特定能力，包含行为定义、工具接口和领域知识。Skill的设计理念类似手机应用——Agent平台作为操作系统，每个Skill安装后即扩展Agent的能力边界。

核心术语

Skill 与 MCP Server 的对比

Skill类型

Skill结构

一个标准的Skill通常由以下文件组成：

sites/
  └── my-skill/
      ├── SKILL.md          # Skill主文件：触发条件 + 行为规则 + 使用说明
      ├── tools.py          # 工具实现（可选，根据语言不同）
      └── tests/            # 测试用例（可选）

SKILL.md 文件结构

# 技能名称：天气预报
# 触发条件：用户询问天气、气温、降雨
# 工具依赖：location-api, weather-mcp-server

## 行为规则
- 当用户提到城市时，自动查询该城市天气
- 返回温度、湿度、风力、天气状况
- 极端天气添加⚠️提醒

## 使用说明
调用 get_weather(city_name) 获取实时天气数据。
城市名支持中文和英文。

## 安全规则
- 不确定城市名时，先请求用户确认
- 不提供未来7天以上的预报

设计原则

• 单一职责 — 每个Skill只做一件事，但做到极致
• 自包含 — Skill所需的所有信息（工具、知识、规则）在内部定义
• 显式触发条件 — 清晰定义何时激活、何时不激活，避免多Skill冲突
• 安全边界 — 每个Skill应有独立的安全规则，高危险操作要求用户确认

Skill注册与加载

Skill通常通过Agent平台的配置文件注册：

skills:
  - name: "weather"
    path: "./skills/weather"
    enabled: true
    auto: true   # 触发条件匹配时自动加载

加载流程：Agent启动时扫描Skill目录 → 解析SKILL.md → 注册触发条件和工具 → 运行时根据用户输入匹配触发条件 → 激活对应Skill。

参见

• 什么是AI Agent
• MCP协议详解
• 热门Agent项目解读