文章深入探讨了 AI 产品经理应如何理解和应用 Agent 与 Skill。文章指出当前许多 AI 产品经理将注意力过度集中于 Agent而忽略了 Skill 的重要性。实际上Skill 是定义 Agent 在具体任务中行为、标准和质量的关键。文章详细阐述了 Skill 的定义、重要性及其与传统 API 和 Prompt 的区别强调了 Skill 设计在 AI 产品中的核心地位。此外文章还介绍了 Skill 的设计方法、Agent 的核心组件以及多 Agent 协作架构最后展望了 Skill 市场的未来趋势。对于 AI 产品经理而言理解并掌握 Skill 设计是提升产品质量、实现业务目标的关键。你问十个想转型 AI 产品经理的人Agent 是什么八个能说出来答案大同小异就是能自主完成任务的 AI。再问Skill是什么十个里面九个卡壳。有人说是 Agent 的某种能力有人说是 API 的另一种叫法还有人说跟 Plugin 差不多吧。全错。这个认知偏差正在让一大批人用错误的方式理解 AI 产品。大家把注意力全放在 Agent 上觉得 Agent 是核心Skill 只是附属品。但实际情况完全反过来。我这两年观察下来Agent 的底层能力正在快速趋同各家大模型越来越强推理能力、规划能力都在涨。但同一个 Agent做同一类任务输出质量可以天差地别。差在哪差在Skill上。Skill定义了 Agent 在具体任务中怎么做、做到什么标准、什么不能做。Skill 写得好输出稳定可控。Skill 写得烂Agent 就开始自由发挥质量完全没谱。这篇文章我把Skill和Agent这两个概念彻底拆开讲。看完这篇你对 AI 产品的理解会跟之前完全不一样。另外老王给大家准备了一整套原型库和PRD模板公众号私信原型图01PART Skill 是什么 说人话就是Skill 不是一个模糊的能力概念而是一套标准化的、可插拔的任务执行模块。你可以把Agent想象成一个操作系统Skill就是装在操作系统上的 App。操作系统本身有基本能力能接收输入、能处理信息、能管理内存。但它不能帮你修图、不能帮你写文档、不能帮你做报表。这些具体的事情需要安装对应的 App。Agent 也一样。Agent 本身有基本能力理解语言、推理规划、管理上下文。但它不能帮你写公众号文章、不能帮你分析数据、不能帮你画架构图。这些具体的事情需要给 Agent 装上对应的 Skill。一个 Skill 通常包含五个要素触发条件什么情况下应该调用这个 Skill输入规范这个 Skill 需要什么信息才能运行执行逻辑拿到输入后应该怎么一步步做输出规范做完后应该输出什么格式的结果质量标准输出的结果要达到什么标准Skill 就是一份标准化操作手册Agent 照着这份手册执行任务。02PART⚡ Skill 为什么重要Agent 做事不靠谱80% 的原因不在 Agent 本身而在 Skill 写得不好。Agent 的核心是大语言模型。大模型最擅长的事情是理解语言、推理规划。但大模型有一个致命缺点如果你给它的指令不够清晰、不够结构化它就会自由发挥。⚠️ 这点很多人没意识到自由发挥在产品里是最可怕的事情。你让 Agent 帮你写一篇公众号文章如果没有 Skill 来约束Agent 会怎么写它会用它认为最好的方式来写。但它认为最好的方式可能跟你的风格、你的读者群体、你的平台调性完全不匹配。结果就是 Agent 写出来的东西AI 味扑面而来。完美排比、双引号强调、综上所述一个不少。这不是模型的问题是Skill的问题。一个好的 Skill 就像一份详尽的 SOP。它告诉 Agent你是谁角色定位你要做什么任务目标你不能做什么红线约束你应该怎么做执行步骤做成什么样才算合格质量标准当 Skill 写得足够好Agent 的输出质量就稳定了。不是靠 Agent 聪明而是靠 Skill 严谨。所以我一直在说Skill 设计才是 AI 产品经理未来最核心的工作。你不需要会写代码但你需要能把一个业务任务拆解成清晰的执行规范。这其实就是产品经理一直在做的事情只是输出格式从 PRD 变成了 Skill。03PART Skill 和 API 的区别很多人会问Skill 听起来跟 API 差不多啊都是提供某种能力给系统调用。不一样。区别非常大。 API纯技术层面的接口。它定义的是你传什么参数给我我返回什么数据给你。API 不关心你为什么要调用它不关心上下文不关心调用的目的。你给我一个用户 ID我返回用户信息。结束。 Skill业务层面的能力封装。它不光定义了怎么做还定义了什么时候做、做到什么标准、做之前要准备什么、做之后要输出什么。拿天气查询和出行建议来对比就很清楚。你有一个天气查询API传入城市名返回温度和天气状况。就这么简单。但你做一个出行建议 Skill它的逻辑是这样的先判断用户问的是哪个城市、哪个时间段调用天气API获取天气数据调用日历API检查用户有没有行程安排根据天气和行程综合判断给出出行建议如果遇到极端天气主动提醒用户改期输出格式要包括天气概况、穿衣建议、出行风险提示一个 Skill 可能调用多个 API但 Skill 的价值不在调用 API 本身而在于它把多个原子操作串联成了一套完整的业务流程并且包含了判断逻辑和质量标准。API 是砖头Skill 是一面墙。砖头没法住人但砌成墙就有用了。04PART Skill 和 Prompt 的区别很多人觉得 Skill 不就是一段写好的Prompt吗把 Prompt 写详细一点加上角色设定、任务要求、输出格式这不就是 Skill 了不是。差别很大。 Prompt一次性的指令。你给大模型写一段 Prompt它按照这段文字执行一次生成一段输出结束了。Prompt 不管执行过程中的分支判断不管失败了怎么办不管输出质量合不合格。 Skill一套完整的任务执行体系。它不光包含 PromptSkill 内部可能用到多段 Prompt还包含触发条件、多步骤执行流程、分支判断逻辑、质量检查标准、失败回退策略。拿我自己写公众号文章这件事来做对比两者的差距一目了然。Prompt 版本你是一个资深公众号写手擅长 AI 产品领域的深度科普。写作风格口语化避免教材感。不要用排比句不要用双引号强调不要出现综上所述等总结性词汇。请写一篇关于 Agent 和 Skill 的科普文章字数 5000 字以上。就这么一段话。模型拿到之后一次性生成一篇文章。写成什么样全看模型当时的状态。运气好还行运气不好就是一篇满满 AI 味的八股文。而且你没法控制开头怎么写、中间结构怎么安排、质量怎么验收。Skill 版本我真实在用的那份 Skill光核心规则就有 8 条规则 1开篇三连硬约束— 不是让 Agent 自己决定开头怎么写而是强制锁死第一句必须是痛点锚点句直接戳读者正在经历的卡点第二句必须是反常识反转句推翻读者的默认认知第三句必须是老王立场句第一人称给出实战判断还配了正反示例。什么是错的编产品案例开头、课程式开头、教材式开头什么是对的痛点 反转 立场三连全部列出来。Agent 照着做就行不需要自己判断。规则 2去 AI 味红线— 不是笼统地说不要 AI 味而是列出具体禁止项❌ 禁止完美排比❌ 禁止双引号强调❌ 禁止破折号❌ 禁止括号注释❌ 禁止综上所述、值得一提的是❌ 禁止编造案例❌ 禁止说教语气❌ 禁止一句话总结、先说结论、说白了每一条都是精确到句式级别的约束。Agent 每写一段都可以逐条检查。规则 3执行流程— 分三个阶段每个阶段有明确的任务和产出内容生成阶段按痛点 反常识 概念拆解 深度推导 开放式结尾的结构写自检阶段按检查清单逐条验证有没有痛点有没有反常识有没有禁止词字数够不够交付阶段输出格式、图片管理、文件命名全部有规范❗ 这才是最大的区别自检不通过的话Agent 自动改。不需要人去改 Prompt 重来。你对比一下两者的差距Prompt版给了 Agent 一个大方向Agent 自己决定怎么走。Skill版给了 Agent 一套完整的操作手册每一步怎么做、做成什么样、什么不能做全部定义清楚。Prompt 是一次命令。Skill 是一套工作流。Prompt 管的是这一次生成什么。Skill 管的是这类任务怎么从头到尾做完做到什么标准。如果你只会写 Prompt你的 Agent 产品质量是不稳定的好一篇坏一篇全靠运气。如果你能设计 Skill你就把质量标准固化下来了Agent 的输出就变得可预期、可复制。从写 Prompt 到设计 Skill是 AI 产品经理进阶的关键一步。05PART️ Skill 的设计方法很多人设计 Skill 的时候喜欢做大而全。恨不得一个 Skill 能覆盖所有场景。这是大坑。Skill 的正确设计哲学是小而精可组合。为什么1. 复用性。一个小 Skill 可以被多个 Agent 调用。比如文本摘要 Skill写作 Agent 可以用客服 Agent 也可以用。但如果你做一个大的写公众号文章 Skill客服 Agent 用不了。2. 可维护性。一个 Skill 越大出了问题越难定位。几百行的 Skill改一个规则可能引发连锁反应。小 Skill 就几十行出了问题一目了然。3. 组合灵活性。小 Skill 就像乐高积木可以自由组合。你可以把搜索 Skill 摘要 Skill 格式化 Skill 组合成一个快讯生成的工作流。换一种组合又是另一种产品能力。 记住这四条单一职责一个 Skill 只做一件事明确边界输入是什么、输出是什么、不做什么都要写清楚可独立测试不依赖其他 Skill 就能单独测试失败友好做不到的时候要明确告诉 Agent 做不到而不是硬做出一个烂结果这四条原则跟软件工程里的模块化设计一模一样。Skill 本质上就是在做业务逻辑的模块化只不过执行者从程序员变成了 AI。06PART 我自己在用的公众号写作 Skill拿我自己在用的公众号深度科普文章写作 Skill 来拆一下比纯讲理论直观得多。这个 Skill 的目的让 AI Agent 按照我的风格来写公众号文章。它的结构大概是这样的触发条件当需要写深度教学、硬核科普类文章时触发。核心规则一共 8 条挑几条关键的说痛点先行。开头先戳读者正在经历的卡点再抛观点。禁止上来先讲概念。反常识开篇。必须出现认知反转推翻读者默认认知。老王视角。第一段至少 1 句第一人称立场禁止旁观者口吻。小白友好。概念必须清晰具体小白能懂。去 AI 味。严禁完美排比、双引号强调、破折号、括号注释。执行流程分三个阶段内容生成按痛点 反常识 概念拆解 深度推导 开放式结尾的结构写自检 配图按自检清单检查质量为每个大标题生成架构配图交付输出为 Markdown 文件图片统一管理 踩了这些线就得重写❌ 不能出现综上所述、值得一提的是❌ 不能有完美排比❌ 不能编造案例❌ 不能有说教语气这个 Skill 虽然看起来就是一份文档但它精确定义了 Agent 写作时的每一个约束和标准。Agent 拿到这个 Skill就知道开头不能像教材中间要用场景替代定义结尾不能编案例全程不能出现 AI 味的句式。这就是 Skill 的力量。它不改变 Agent 的智力水平但它改变了 Agent 的行为模式。同一个 Agent装上一个粗糙的写作 Skill写出来的东西 AI 味十足。装上一个精心打磨的写作 Skill写出来的东西连行业老手都分不出来。差距就在 Skill 身上。07PART Agent 是什么Skill 讲清楚了再回头聊Agent。为什么把 Agent 放在后面讲因为理解了 Skill 之后Agent 的定位就变得非常清晰了。 记住这个定位Agent 就是 Skill 的运行容器。它负责接收任务、理解意图、选择合适的 Skill、执行 Skill、交付结果。Agent 本身不生产具体能力它管理和调度能力。能力都在 Skill 里。08PART Agent 的四个核心组件一个完整的 Agent不管外面叫什么名字内部一定包含四个核心组件。缺一个都不能叫真正的 Agent。️ 1. 感知层感知层负责接收外部信息。最基础的感知是接收用户的文字输入。但一个好的 Agent 不止于此。它可能需要读取一份文档、解析一张图片、监听一个数据源的变化、接收另一个系统的回调通知。感知层决定了 Agent 能看到多少东西。很多 AI 产品做得不好不是因为模型不行而是因为感知层太窄。Agent 只能接收用户打字输入的信息看不到用户的历史行为、看不到业务系统的实时数据、看不到上下游的状态变化。一个眼睛被蒙住的人再聪明也没用。 2. 决策层决策层是 Agent 最核心的部分通常由大语言模型驱动。它要做的事情包括理解用户的意图把复杂任务拆解成可执行的步骤决定每一步用什么方法、调用哪个Skill评估执行结果决定下一步动作发现问题时调整策略这里有一个关键概念叫ReAct全称是Reasoning and Acting。意思是 Agent 不是闷头干活而是边思考边行动。每执行一步都要回头想一下这步对不对离目标还有多远要不要调整方向ReAct是让 Agent 从傻干变成聪明干的核心机制。没有 ReAct 的 Agent 像什么呢像一个拿到导航路线就闭着眼开车的司机。路线一出来就闷头开遇到堵车、封路都不管就按导航定的路走。有 ReAct 的 Agent 呢会一边开一边看路况堵车了换条路看到捷径就抄近道发现目的地关门了就直接给你打电话说老板换个地方吧。⚙️ 3. 执行层执行层负责把决策层的指令变成实际动作。而执行层的核心支撑就是Skill。决策层决定调用哪个 Skill执行层负责跑起来。调用外部API查数据操作数据库读写信息生成文档、图片、代码发送消息、邮件触发其他系统的流程执行层的能力边界直接决定了 Agent 能做多大的事。而这个边界就是Skill 库的丰富程度。如果只装了文字生成 Skill那 Agent 充其量是个写作助手。如果装上了 CRM Skill、ERP Skill、项目管理 Skill那 Agent 就能变成一个真正的数字员工。 4. 记忆层记忆层分两种短期记忆和长期记忆。短期记忆就是当前对话的上下文。你跟 Agent 聊了 10 句话它记住了前 9 句说的内容才能理解第 10 句。这个每个对话 AI 都有不稀奇。长期记忆才是 Agent 真正拉开差距的地方。长期记忆意味着 Agent 能记住你上周、上个月甚至更久之前的交互。它知道你的偏好、你的项目进度、你之前做过的决定。没有长期记忆的 Agent每次对话都像失忆了一样。有长期记忆的 Agent越用越懂你。这四个组件组合在一起就构成了一个完整的 Agent。09PART Agent 和 Skill 的协作Agent 和 Skill 分别是什么都清楚了放在一起看一下完整的运行机制。假设你搭建了一个 Agent给它配了 5 个 Skill✍️ 写公众号文章的 Skill 做竞品分析的 Skill 生成数据报表的 Skill 回答产品相关问题的 Skill 安排会议日程的 Skill用户走过来说帮我写一篇关于用户增长的公众号文章。Step 1感知层接收输入。Agent 收到用户的文字请求。Step 2决策层分析意图。Agent 判断这是一个写公众号文章的需求。Step 3决策层匹配 Skill。Agent 在自己的 Skill 库里找到了写公众号文章的 Skill发现触发条件匹配。Step 4决策层规划执行计划。Agent 根据 Skill 的执行逻辑把任务拆解成确定选题角度 → 搜集素材 → 撰写初稿 → 自检优化 → 交付。Step 5执行层按计划行动。Agent 调用搜索工具查资料调用大模型生成文字调用自检规则审查质量。Step 6记忆层保存上下文。Agent 记住了这次写作的主题、风格偏好、修改记录下次用户再让写文章时可以直接参考。Step 7输出结果。Agent 把写好的文章交给用户。整个过程中Skill 扮演的角色是执行手册Agent 扮演的角色是执行者 项目经理。Agent 不是死板地按 Skill 一步步走而是参考 Skill 的框架根据实际情况灵活调整。这就像一个有经验的员工拿到 SOP 后不会机械执行而是理解精神、灵活应变。10PART 多 Agent 协作刚才讲的是一个 Agent 配多个 Skill 的情况。但在实际的 AI 产品中很多场景需要多个 Agent 一起协作。为什么因为有些任务太复杂了一个 Agent 的 Skill 库不够用。做一份完整的产品竞品分析报告需要的能力包括信息搜集能力搜索引擎、爬虫、数据库查询数据分析能力数据清洗、统计分析、可视化报告撰写能力结构化写作、图表生成质量审核能力事实校验、逻辑检查、格式审查如果把这些能力全塞进一个 Agent这个 Agent 会非常臃肿决策逻辑会变得极其复杂出错率也会很高。更好的做法把任务分给不同的 Agent搜集 Agent专门负责信息搜集配备搜索相关的 Skill分析 Agent专门负责数据分析配备统计和可视化相关的 Skill✍️写作 Agent专门负责报告撰写配备写作相关的 Skill✅审核 Agent专门负责质量把关配备校验和审查相关的 Skill然后再加一个协调 Agent也叫Orchestrator负责把任务分配给对应的 Agent收集结果串联流程。这种模式叫多 Agent 协作架构。跟一个项目组一个道理有人专门做调研有人专门做分析有人专门写报告有人专门做 Review项目经理负责统筹。每个人都有自己的专长 Skill项目经理Orchestrator Agent不需要懂所有技能只需要知道谁擅长什么、什么时候该交给谁。这也是目前 AI 产品架构的一个大趋势从单 Agent 走向多 Agent 协作。11PART 跟传统功能规划有什么不一样传统的产品功能设计是这样的用户点了按钮 A系统执行动作 B返回结果 C。每一步都是你预设好的用户只能在你设计的流程里走。Agent 产品的设计逻辑完全不同用户说了一个目标Agent 自己决定走什么流程。你不是在设计流程你是在设计 Agent 的能力边界和 Skill 库。 两者的差别传统产品经理画的是流程图。Agent 产品经理画的是能力矩阵 Skill 组合策略。传统产品经理定义的是用户能做什么。Agent 产品经理定义的是 Agent 装了哪些 Skill、怎么决策用哪个 Skill、什么时候该问用户、什么时候该自己做主。这是两种完全不同的产品思维方式。你不理解 Skill 和 Agent 的关系就不知道问题出在哪Skill 写得模糊 → Agent 自由发挥 →输出质量不可控Skill 缺失 → Agent 想做但没能力 →用户失望Skill 太大太杂 → 难复用难维护 →迭代效率低Agent 决策层设计不好 → 匹配错了 Skill →答非所问核心在 Skill不在 Agent。12PART AI 产品经理的新能力要求AI 产品经理的能力模型正在被重塑。传统产品经理的核心交付物是 PRD 和原型图。你定义需求开发来实现。AI 产品经理的核心交付物正在发生变化。除了 PRD 和原型图你还需要交付Skill 设计定义 Agent 在各个场景下的执行规范这是最核心的Prompt 设计定义 Agent 的决策规则和对话策略Agent 架构设计定义用几个 Agent、每个 Agent 负责什么、怎么协作评估体系设计定义 Agent 的输出质量怎么衡量注意顺序Skill 设计排第一。这个能力本质上就是把一个复杂的业务任务拆解成标准化的执行规范。这恰好是产品经理的强项。你不需要会写代码因为 Skill 本身就是一份结构化的文档。你需要的是对业务流程的深入理解知道任务该怎么拆对目标用户的精准把握知道输出要达到什么标准对 AI 能力边界的认知知道什么能做什么不能做对质量标准的量化能力知道好和不好的界限在哪这些能力好的产品经理本来就有。只是之前的输出对象是开发团队现在的输出对象变成了 AI Agent。13PART 最后说一个趋势Agent 和 Skill 的关系正在催生一个新的生态。就像 iOS 有 App Store、Chrome 有扩展商店一样未来的 Agent 平台都会有Skill 市场。不同的人可以开发 Skill上传到平台供其他人的 Agent 使用。你是做电商的你的 Agent 可以装上竞品价格监控 Skill、商品描述生成 Skill、评论分析 Skill。你是做教育的你的 Agent 可以装上课程大纲生成 Skill、作业批改 Skill、学情分析 Skill。这个生态一旦形成AI 产品的开发模式会发生根本性变化从从头开发一个 AI 功能变成给 Agent 挑选和组合合适的 Skill。产品经理的工作也会从写 PRD 然后等开发做完变成设计 Skill 然后 Agent 直接执行。中间那层人工翻译直接省掉了。这不是预测很多平台已经在这么做了。不管你信不信这个方向不可逆。搞清楚 Skill 和 Agent 的关系你就比 90% 的人先进入状态了。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用