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Agent Skills是一套给大模型Agent提供的标准化技能包，通过标准化文件夹结构打包完成任务所需的所有工具、脚本和资源，实现技能的快速开发、共享和执行。它采用多层次渐进式上下文加载机制，从元数据到执行按需加载，避免资源浪费。基于Anthropic协议的MS-Agent框架让技能开发开箱即用，结合MCP实现任务分解与执行，推动大模型Agent能力开发从"从零开始"迈向"积木式组装"，构建可复用、可扩展的技能生态。

1 、什么是Agent Skills？

Agent Skills 是一套给AI安装的“标准化技能包”。它把完成特定任务（如分析数据、生成图表）所需的所有工具、脚本、说明书和模板，打包成一个即插即用的文件夹，让大模型能像调用手机App一样，瞬间获得专业能力，无需用户每次都进行复杂的长篇指导。其结构如下：

skill-name/ ├── SKILL.md # 技能核心定义（必填） ├── reference.md # 详细参考资料（可选） ├── LICENSE.txt # 许可证信息（可选） ├── resources/ # 附加资源（可选） │ ├── template.xlsx # 示例文件 │ └── data.json # 数据文件 └── scripts/ # 可执行脚本（可选） ├── main.py # 主实现 └── helper.py # 辅助函数

2、 核心文件：SKILL.md详解

SKILL.md是技能的“身份证”，name和description为必填字段，正文需包含：

• 功能描述：技能能做什么？
• 使用说明：如何调用技能？
• 参考资料：关联的reference.md或其他文档；
• 资源文件：resources目录下的文件说明；

3 、技能的扩展能力

技能可通过附加文件增强功能：

参考资料：绑定reference.md、forms.md等文档；

资源文件：resources目录存放模板、数据等；

脚本支持：scripts目录可包含Python、Shell、JS等可执行代码，直接扩展Agent的执行能力。

4 、多层次渐进式上下文加载

Agent Skills实现了按需加载的高效机制，分为4个层级：

Level1（Metadata）：仅加载名称、描述，用于语义搜索快速匹配；

Level2（Retrieval）：加载SKILL.md全文，深入理解技能；

Level3（Resources）：加载参考资料和资源文件；

Level4（Execution）：分析上下文→制定计划→加载脚本→执行任务。

5、 MS-Agent框架实践

基于Anthropic协议的MS-Agent框架，让技能开发和运行变得开箱即用。

1. 安装步骤

# 方式1：直接安装 pip install 'ms-agent>=1.4.0' # 方式2：源码安装 git clone git@github.com:modelscope/ms-agent.git cd ms-agent pip install -e .

2.环境配置

export OPENAI_API_KEY="your-api-key" export OPENAI_BASE_URL="your-base-url"

3.快速使用代码示例

import os from ms_agent.agent import create_agent_skill def main(): work_dir = './temp_workspace' skills_dir = './skills' # 技能目录 use_sandbox = True # 启用安全沙箱 # 初始化Agent agent = create_agent_skill( skills=skills_dir, model='Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507', # ModelScope模型 api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'), base_url=os.getenv('OPENAI_BASE_URL'), stream=True, use_sandbox=use_sandbox, work_dir=work_dir ) # 执行任务 user_query: str = ('Create generative art using p5.js with seeded randomness, flow fields, and particle systems, ' 'please fill in the details and provide the complete code based on the templates.') response = agent.run(user_query) print("结果：", response) if __name__ == '__main__': main()

6 、技能与上下文的协同

1.Agent Skills vs MCP

• Agent Skills：专注于任务的知识与工具打包，是标准化的技能单元；
• MCP：专注于任务执行的流程控制，负责具体操作（如SQL查询）。

技术的本质区别

上下文管理策略

2.Skills + MCP 混合架构设计示例

用户问：“分析公司内部谁的话语权最高”

Skills层识别任务→加载mysql-employees-analysis技能；

Skills层分解子任务：查询管理关系、薪资对比、任职时长；

MCP层执行SQL查询→返回数据；

Skills层解读数据→生成结构化分析结果。

7 、核心特性盘点

标准协议：兼容Anthropic Skills协议，跨平台复用；

启发式加载：按需加载上下文，避免资源浪费；

自主执行：自动分析任务→制定计划→调用脚本；

技能管理：批量加载+语义检索，快速匹配技能；

安全****沙箱：通过ms-enclave隔离执行环境，自动安装依赖；

多文件支持：文档、脚本、资源文件全覆盖；

可扩展设计：SkillSchema和SkillContext模块化，易于定制。
8、 DBdoctor × Agent Skills?

Agent Skills 的出现，正推动大模型 Agent 的能力开发从“从零开始”迈向“积木式组装”。这一标准化框架不仅降低了开发门槛，更构建起可复用、可扩展的技能生态。

那么，未来DBdoctor 是否也将拥抱 Agent Skills，让 AI 加持的数据库智能运维与治理，变得更高效、更规范呢？答案当然是肯定的！2026 年，DBdoctor 将持续融合前沿 AI 能力，朝着数据库智能自治的愿景扎实演进。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

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2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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