8.1.20251227 Anthropic：AI智能体从通用转向专业技能开发

Anthropic：AI智能体从通用转向专业技能开发

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Anthropic 团队宣布调整其 AI 智能体开发策略，从通用智能体转向专注于“技能”的构建。这一转变源于观察到尽管智能体具备强大的能力和智力，但在实际工作中往往缺乏特定领域的专业技能。

Anthropic 工程师 Barry Zhang 和 Mahesh Murag 指出，当前的智能体在专业能力方面存在局限，包括缺乏关键背景信息、难以充分吸收专业知识以及无法随时间学习进化。为解决这些问题，Anthropic 提出了“智能体技能”的概念。

技能被定义为文件的有序集合，为智能体提供了可执行的程序性知识。这种设计旨在让智能体和人类都能方便地创建和使用技能，并与现有工具兼容，支持版本管理和分享。技能可以包含代码脚本作为工具，相较于传统工具，代码具有自带说明、可修改调整以及按需加载的优势。

Anthropic 团队观察到，技能生态系统在短时间内迅速发展，涌现出数千项技能，主要分为基础技能、第三方技能和企业定制技能。基础技能赋予智能体新的通用或特定领域能力；第三方技能帮助智能体与外部软件和产品深度集成；企业定制技能则为企业和团队量身定制，用于培训智能体掌握组织最佳实践和内部软件使用。

技能生态系统正与 MCP（Model Context Protocol）生态系统深度融合，共同构建更强大的智能体。令人关注的是，非技术人员也开始构建技能，这验证了技能能够帮助非编码人员扩展通用智能体的设计理念。

Anthropic 认为，通用智能体的新兴架构包括智能体循环、运行时环境、MCP 服务器和技能库。技能库能够为同一智能体提供数百甚至数千项技能，并根据需要按需调用。Anthropic 已在金融和生命科学领域推出了配备 MCP 服务器和相关技能集的新服务，以提升 Claude 在各领域的专业效能。

未来，Anthropic 将致力于技能的软件化管理、版本管理和依赖关系管理，以确保技能的质量、可追溯性和可预测性。团队的愿景是构建一个由人员和智能体共同维护的、集体共享且持续演进的知识库，通过技能实现 Claude 的持续学习和能力提升。