为什么 Skills 迅速普及？
场景对比：多 Agent vs Skills
2025年初的做法：为每个任务构建专门 Agent - 路由器 Agent → HR Agent、发票 Agent、合规 Agent… - 复杂的 CI/CD、编排逻辑、部署依赖
Skills 做法：单个 Agent + Skills 库 - Agent 决定何时加载哪个 Skill - Skill 可以运行命令、调用 MCP、捆绑 Python 脚本 - 维护 Skills 而非 Agents，操作面大大缩小
物流公司的例子
一个物流公司有 100 种流程变体（取决于产品类型、工具、路线限制、SLA、监管区域等）：
| 方案 | 问题 |
|---|---|
| 单 Agent + 巨大上下文 | 上下文膨胀，token 成本高昂 |
| RAG over 运行手册 | 需要向量数据库、嵌入模型、分块策略，质量与实际操作无关 |
| 多 Agent（100 个子 Agent） | 100 个部署、100 个评估面、复杂路由层 |
| 单 Agent + 100 Skills ✅ | 100 × 50 tokens = ~5,000 tokens 始终加载；第 101 个变体只需新增文件夹 |
关键洞察
“Anyone who can write documentation can write a skill.”
降低门槛意味着 Wiki、运行手册、工程师头脑中的潜在程序性知识终于有了结构化的归宿。