Agent Skills

Навыки агента — это многократно используемые пакеты инструкций, метаданных, справочных материалов и дополнительных скриптов, которые наделяют ИИ-агент специализированной экспертизой для решения определенной задачи. Вместо того чтобы помещать каждую процедуру в длинный системный промпт, разработчики могут упаковать целенаправленную возможность — например, проверку продуктов, анализ электронных таблиц или следование контрольному списку развертывания организации — и позволить агенту загружать ее только тогда, когда это актуально.

Навыки помогают универсальному ИИ-агенту вести себя больше как специалист в определенной области, сохраняя при этом знания модульными, обслуживаемыми и переносимыми. «Навыки Claude» — это одна из реализаций данной более широкой идеи на уровне продукта; термин «Навыки агента» может также относиться к совместимому формату, описанному в обзоре открытых Навыков агента.

Как работают Навыки агента#

Согласно спецификации Навыков агента, навык обычно представляет собой каталог, содержащий обязательный файл SKILL.md. Этот файл начинается с метаданных YAML, включая имя и описание, объясняющие, что делает навык и когда агент должен его активировать. Его тело в формате Markdown содержит процедуры, примеры, ограничения и рекомендации для крайних случаев. Дополнительные каталоги могут содержать исполняемые скрипты, справочные документы, схемы или шаблоны.

В навыках используется прогрессивное раскрытие, что означает поступление информации в контекстное окно агента по этапам:

1. Сначала агент видит короткие имена и описания для доступных навыков.
2. Когда запрос соответствует описанию, агент загружает соответствующий файл SKILL.md.
3. Агент читает вспомогательные ресурсы или запускает встроенные скрипты только при необходимости.

Это снижает ненужное использование токенов и позволяет агенту получить доступ ко многим специализированным возможностям без загрузки каждой инструкции при запуске. Документация по Навыкам агента Claude и документация по Навыкам агента Microsoft предоставляют примеры такого шаблона загрузки в платформах агентов.

Навыки агента против связанных концепций#

Навыки агента организуют знания и процедуры, но они не заменяют самого агента, его инструменты или систему, координирующую его действия.

• Инструменты и вызов функций: Инструмент выполняет отдельную операцию, такую как запрос к API или запуск инференса. Навык объясняет, когда и как использовать один или несколько инструментов вместе, включая правила валидации и доменный контекст.

• Агентные рабочие процессы: Навык позволяет агенту адаптивно интерпретировать инструкции. Рабочий процесс определяет более явный путь выполнения, что делает его предпочтительным для долго выполняющихся процессов, контрольных точек, согласований и действий, которые должны происходить в фиксированном порядке.

• Протокол контекста модели: MCP стандартизирует то, как агенты обнаруживают и вызывают внешние ресурсы и инструменты. Официальная спецификация инструментов MCP определяет интерфейсы инструментов, в то время как навык упаковывает процессуальную экспертизу, которая может направлять агента на использование этих интерфейсов.

Промпт обычно пишется для одного разговора. Навык предназначен для многократного использования, версионирования, тестирования и совместного применения в совместимых средах.

Приложения в компьютерном зрении#

Навыки агента особенно полезны, когда визуальное восприятие должно сочетаться с бизнес-правилами и последующими действиями.

Производственный контроль: Навык контроля качества может предписывать агенту делать снимок, запускать обнаружение объектов, сравнивать обнаруженные объекты с критериями приемки, сохранять доказательства и запрашивать проверку человеком при низкой уверенности. Модель зрения предоставляет наблюдения, в то время как навык обеспечивает фабричную процедуру проверки. Это поддерживает повторяющиеся рабочие процессы обнаружения дефектов без внедрения каждой политики в базовый промпт агента.

Аудит розничных запасов: Навык аудита полки может направлять агента на обработку изображений магазинов, подсчет указанных продуктов, сравнение результатов с учетными записями запасов и подготовку рекомендаций по пополнению. Команды могут использовать Ultralytics Platform для аннотирования данных о полках, обучения пользовательской модели, ее развертывания и мониторинга визуального инструмента, который вызывает навык.

В обоих случаях навыки связывают восприятие с операционными знаниями. Они сами по себе не улучшают визуальную точность базовой модели; они делают ее результаты более применимыми на практике.

Пример скрипта зрения для навыка#

Навык может объединять детерминированный скрипт для визуального контроля. Следующий документированный рабочий процесс прогнозирования Ultralytics YOLO может быть сохранен в каталоге навыка scripts/:

from pathlib import Path

from ultralytics import YOLO

image_url = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"
output_path = Path("inspection_result.jpg")

# Run the skill's visual perception step
model = YOLO("yolo26n.pt")
results = model(image_url)

result = results[0]
result.save(filename=str(output_path))

print(output_path)

Здесь YOLO26 предоставляет возможности визуального восприятия, в то время как SKILL.md объясняет, когда запускать скрипт, как интерпретировать его вывод и какие действия должны последовать.

Вопросы проектирования и безопасности#

Эффективные навыки должны иметь узкие обязанности, четкие описания активации, лаконичные инструкции, реалистичные примеры и документированные зависимости. Официальные лучшие практики создания навыков рекомендуют соотносить детализацию инструкций с риском задачи: гибкие рекомендации могут подойти для открытого анализа, в то время как хрупкие операции требуют точных скриптов и более жестких ограничений.

Сторонние навыки следует рассматривать как установленное программное обеспечение. Проверяйте каждую инструкцию, скрипт, зависимость, сетевой вызов и файловую операцию перед предоставлением доступа. Применяйте песочницу, разрешения с наименьшими привилегиями, ограничения ресурсов, логирование и одобрение человеком для важных действий. Эти элементы управления помогают устранить риски, описанные в руководстве OWASP по внедрению промптов и руководстве OWASP по избыточной агентности. Команды также могут использовать планировщик инфраструктуры управления рисками ИИ NIST для интеграции оценки навыков, мониторинга и управления в более широкое управление рисками ИИ.