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Builder仅用几小时便搭建起采购Agent而这项工作此前需要耗费数月时间。Ramp方面坦言Agent Builder并未降低技术难度而是将复杂编排、自定义代码与手动优化的流程标准化让产品、法务和工程团队得以同步协作迭代周期缩短70%从两个季度压缩至两个冲刺阶段。这个案例的核心启示在于AI落地的核心瓶颈早已不是技术能力而是协作成本与组织规范。Anthropic的内部研究更直接印证了这一点其工程师60%的工作中都会使用Claude自我报告的生产力提升达50%这一数据是前一年的两到三倍。更重要的是27%的Claude辅助工作是原本被优先级无限压低的“边缘任务”包括构建内部工具、创建文档以及解决那些被称为“纸割伤”的小质量改进。但研究也揭示了一个令人不安的现象当Skills让工程师能够跨领域工作时后端开发者可以搭建用户界面研究人员能够创建数据可视化部分员工开始担忧自身技能退化。这一信号背后是AI对工作流程的重构更是对组织能力边界的重塑。当Agent越来越像“虚拟员工”缺乏统一规范的组织级流程、质检标准最终得到的不是自动化效率而是更大规模的返工自动化。“一个Agent一个场景”的模式早已陷入不可持续的困境。Anthropic技术人员Mahesh Murag在接受VentureBeat采访时明确指出Skills与传统的AI定制方法有着本质区别其核心是“渐进式披露”Claude最初仅能看到技能名称与简要描述再根据任务自主决定加载哪些技能仅访问当下所需的特定文件与信息。这种设计哲学的转变正是对过往碎片化模式的彻底否定。回顾2024年的Agent热潮行业陷入了一种惯性思维缺财务能力就造财务Agent缺法务能力就做法务Agent缺运营能力就做运营Agent。最终形成的是一个混乱的“智能体动物园”每个Agent都拥有独立的Prompt、工具链、权限、评测集与失败兜底机制同一条业务规则在多个Agent中重复编写版本各异且难以同步。这种架构不仅会撑爆上下文窗口导致成本飙升更会让调试工作陷入僵局成为规模化落地的最大障碍。殊途同归从工作流编排到知识资产化的标准化之路面对Agent动物园的困境OpenAI与Anthropic走出了两条不同的路径却最终在标准化的终点相遇。OpenAI的AgentKit核心是将Agent开发工作流标准化构建了一套全链路工具矩阵包括用于创建和版本控制多代理工作流的可视化画布Agent Builder用于管理数据和工具连接的Connector Registry以及用于嵌入聊天式代理体验的ChatKit。这套工具的设计逻辑是让开发者无需从零开始拼凑编排、连接器与UI界面通过统一平台拖拽节点、连接工具、配置防护栏几小时内就能上线一个可用的Agent。在DevDay的演示中一位开发者仅用8分钟就制作出读取会议议程并推荐小组讨论的Agent效率令人惊叹。但隐藏在高效背后的问题的是这个Agent无法复用议程格式认知、用户偏好逻辑下一次会议仍需重新搭建流程缺乏可复用的知识沉淀。Anthropic的Skills恰恰瞄准了这一痛点走出了一条“知识资产化”的道路。12月18日的更新中Anthropic推出了组织级Skills管理功能企业管理员可在Team和Enterprise计划中统一管理Skills控制全组织可用的工作流。更具行业影响力的是Anthropic将Agent Skills发布为独立开放标准微软、Cursor、Goose等企业与工具的迅速跟进让Skills成为跨平台的知识交换协议。这意味着在Claude中创建的“财务报表生成”Skill可无缝迁移至GitHub Copilot、Cursor等任何支持该标准的AI平台不再受限于单一产品生态。Skills不再是某家公司的私有格式而是整个行业的通用知识载体这种开放策略彻底打破了知识复用的平台壁垒。梳理两家公司的时间线不难发现这场战略转向的必然性。10月6日OpenAI发布AgentKit10月16日Anthropic推出Claude Skills12月9日Anthropic将MCP捐赠给Linux基金会12月18日Skills成为开放标准12月20日OpenAI在Codex文档中加入Skills支持。短短两个多月行业巨头从各自为战到相互适配背后是对“标准化是规模化前提”的共识。Anthropic的战略逻辑尤为清晰通过构建解决互操作性问题的开放规范将价值归于整个生态而非自身以此确立在AI基础设施领域的定义权。即便Claude不是唯一使用Skills的AI只要它最擅长运用这些技能就能在生态中占据核心位置。而OpenAI的跟进则印证了开放标准的强大引力无论此前的产品策略如何最终都要融入这场标准化浪潮。MCPSkillsAI的“App Store时刻”已然到来2024年行业还在争论“要不要做Agent”2025年的核心问题已变成“如何让Agent进入生产环境”。答案正在形成一套清晰的三层技术架构让AI的工程化落地有了明确路径。第一层是连接层以MCPModel Context Protocol为核心。12月9日Anthropic将MCP捐赠给Linux基金会与OpenAI共同创立Agentic AI FoundationBlock、Google、Microsoft、AWS等企业纷纷加入由基金会负责管理各类开放规范。MCP的核心作用是解决“Agent能连接什么”的问题实现与CRM、网盘、数据库、内部系统等各类工具与数据的安全对接为AI构建起强大的外部连接能力。第二层是知识层即Skills。如果说MCP解决了连接问题Skills则解决了“Agent怎么把事做对”的核心诉求将工作流、规范、步骤、边界、检查点等程序性知识封装成标准化模块。正如行业观点所言MCP提供与外部软件和数据的安全连接而Skills提供有效使用这些工具的程序性知识两者结合构成了AI落地的核心能力。第三层是编排层以AgentKit、Agent Builder为代表。通过可视化工作流设计、多Agent协调、防护栏配置等功能实现对Skills与MCP连接的灵活调度让复杂业务场景的自动化成为可能。这三层架构相互独立又协同联动每一层都可自主演进无需受其他层级的限制为AI的规模化落地提供了稳定可靠的技术底座。这种架构分工让人不禁联想到移动互联网时代的App Store生态MCP如同iOS的系统API定义了应用如何访问设备硬件与系统资源Skills则像是一个个独立App将通用能力封装成特定场景的解决方案而Skills Directory就是AI领域的App Store构建起可发现、可分发、可评价的技能市场。目前Skills目录已上线来自Notion、Figma、Atlassian等合作伙伴的专业技能这些技能与各自的MCP连接器无缝协作形成强大的集成工作流。正如Simon Willison所言他已经开始构思构建专属技能比如关于如何搭建Datasette插件的技能而Skills的设计亮点在于它不局限于特定模型只需将Skills文件夹指向Codex CLI或Gemini CLI就能实现跨模型复用。这种真正的开放打破了平台与模型的壁垒让知识资产能够在整个AI生态中自由流动。当一个“税务合规”Skill可以在Claude、Codex、Cursor中无缝使用一个“客户画像分析”Skill能够从Google Drive拉取数据并通过Notion输出报告AI才算真正具备了进入企业生产环境的能力这场“App Store时刻”的到来将彻底激活AI的生态创造力。企业落地考验从隐性知识显性化到安全治理AI的战略转向最终要在企业场景中接受检验。日本电商巨头乐天的实践为行业提供了宝贵的参考样本。乐天AI团队正利用Skills改造此前需要跨部门手动协调的财务运营流程乐天AI总经理Yusuke Kaji表示Skills极大简化了管理会计和财务工作流的落地难度。这个案例的核心价值不在于AI能够处理财务工作而在于Skills实现了跨部门隐性知识的显性化。财务运营涉及的流程性知识比如先拉数、校验、汇总、套模板再出具报告的步骤合规性知识比如必填字段、审批流程、格式要求组织性知识比如权限分配、复核责任人、问题对接机制这些原本散落在老员工脑海中的隐性知识被封装成一个个可复用、可版本控制、可审计的Skill彻底改变了知识传承的方式。但企业级部署从来不是一帆风顺Skills包含可执行代码的特性带来了不容忽视的安全风险。Anthropic在文档中明确警告建议仅从可信来源安装Skills对于来源不明的Skill需在使用前彻底审核重点关注代码依赖项、捆绑资源以及连接外部网络源的指令。这就要求企业必须建立完善的Skill治理体系将安全与合规贯穿始终。一套完整的Skill治理体系至少应包含三个核心环节。一是审核环节将Skill上线前的审核等同于代码Review确保没有安全漏洞与合规风险二是权限环节明确Skill的安装权限与使用范围不是所有用户都能安装也不是所有Skill都能在全组织范围内运行三是审计环节建立完整的操作日志清晰记录“谁在什么时候触发了哪个Skill做了什么动作”确保每一次操作都可追溯、可问责。对于Anthropic的Team和Enterprise计划用户管理员需在Admin设置中手动启用代码执行、文件创建与Skills功能同时可上传组织专属技能并向全用户开放。这一系列配置要求本质上是将AI落地与组织变革深度绑定AI的规模化应用不仅需要技术支撑更需要组织架构、治理流程的协同调整这正是企业级AI部署的核心考验。标准之争背后从AI战国到统一生态Anthropic的开放标准战略正在重塑AI行业的竞争格局。仔细观察其一系列动作不难发现清晰的战略脉络先构建解决真实问题的协议无论是MCP还是Skills都瞄准了行业的核心痛点再将协议发布为开放标准让整个生态共享技术价值最后捐赠给中立基金会建立行业信任同时确保Claude在使用这些标准时具备领先优势以此确立自身在生态中的核心地位。这种战略与OpenAI形成了鲜明对比OpenAI更倾向于构建完整的产品生态从ChatGPT Apps到AgentKit再到Connector Registry形成闭环的产品矩阵而Anthropic则聚焦于基础设施建设通过开放标准定义行业规则。但有趣的是OpenAI最终还是选择加入Skills生态这充分说明在AI的规模化进程中开放标准的价值远大于封闭生态的短期利益即便是行业巨头也无法逆势而行。Linux基金会的入场标志着AI行业从“百家争鸣”的战国时代迈入“标准化治理”的新阶段。作为全球极具影响力的开源组织Linux基金会在标准化制定、生态治理方面拥有丰富经验其介入将加速AI开放标准的落地与推广避免行业陷入碎片化的标准之争。当所有企业都遵循统一的MCP与Skills标准AI的互操作性将大幅提升生态繁荣才有了坚实基础。标准化带来的最大价值是打破平台壁垒实现知识资产的跨场景复用。想象一下一个企业沉淀的“客户服务话术优化”Skill不仅能在内部的Claude中使用还能无缝迁移到客服系统的AI助手、社交媒体的自动回复工具中一个“项目管理流程”Skill能够对接不同的协作工具在Jira、Notion、Trello中保持一致的执行逻辑。这种跨平台、跨场景的复用能力将彻底释放AI的价值让知识资产成为企业的核心竞争力。行业标准的统一还将降低AI的开发门槛。对中小企业而言无需投入大量资源从零构建Agent只需在标准生态中选择合适的Skills结合自身业务需求进行简单配置就能快速实现AI落地。这将让AI不再是大型企业的专属而是成为所有企业提升效率的通用工具推动整个行业的数字化转型。终局知识组织方式成新核心竞争力回到最初的问题为什么OpenAI和Anthropic都在劝你别再堆Agent了因为它们都看到了AI行业的竞争本质正在发生变化2025年的AI竞争不再是模型参数的比拼不再是Agent数量的堆砌而是知识组织能力的较量是将组织知识转化为可执行工作流的效率之争。Gartner分析师Arun Chandrasekaran指出对于许多需要人工输入的业务用例带有Skill的AI模型已经能够代表人类执行操作这为模型赋予了更强的代理能力让AI从辅助工具升级为执行主体。Omdia分析师Lian Jye Su补充道Skills让代理能够直接运行软件无需在不同工具之间协调大幅提升了自动化的流畅度。随着标准的收敛与生态的成熟Skills将逐渐分化为两类成为企业AI落地的核心支撑。一类是通用Skills可在市场上直接购买或订阅比如GDPR合规检查、财务报表生成、代码安全扫描等这类Skills的竞争焦点在于质量、可靠性与维护能力谁能提供更稳定、更高效的通用解决方案谁就能在市场中占据优势。另一类是组织私有Skills沉淀企业独有的流程与知识比如公司特殊的报销流程、客户分级标准、产品研发规范等。这类Skills是企业的核心护城河无法被竞争对手复制其价值远超过通用Skills。未来企业的AI竞争力将直接取决于私有Skills的沉淀数量与质量取决于能否将隐性知识高效转化为标准化的可执行模块。对于AI从业者而言这场战略转向意味着职业方向的重构三点建议值得关注。首先要彻底停止“一个场景一个Agent”的惯性思维在内部决策中少问“要不要做新Agent”多问“哪个流程能写成Skill实现复用、治理与规模化”从碎片化开发转向知识资产化沉淀。其次要将Skills当成代码一样管理建立完整的生命周期管控体系用Git管理版本实施Code Review流程编写测试用例与评测集做好发布管理与灰度上线确保Skills的质量与安全避免因管理疏漏引发业务风险。最后要重点投资知识工程能力未来最具价值的角色将是“知识工程师”他们能够将领域专家的隐性知识翻译成AI可执行的Skill搭建起人类知识与AI能力之间的桥梁。Simon Willison曾提到有人认为Skills过于简单算不上核心功能但这种“简单却强大”的设计恰恰是优秀产品的标志足够简单让人人都能使用足够强大能解决真实问题。结语AI范式重构的革命已然开启2024年我们见证了Agent能力的爆发式增长AI从实验室走向大众视野展现出惊人的潜力。2025年我们正在见证Agent工程化的开启AI行业迎来了从“造更聪明的AI”到“让AI更好地理解和执行人类组织知识”的范式重构。OpenAI与Anthropic的战略转向本质上是在做同一件事那就是把Agent从玩具变成工具从Demo变成产品从实验变成基础设施。它们用各自的路径推动着AI行业从野蛮生长走向规范成熟让AI真正具备规模化落地的能力。在这场静悄悄的革命中真正拉开企业差距的不是拥有多少个Agent而是沉淀了多少可复用、可治理、可分发的Skills。当大模型越来越通用当技术壁垒逐渐降低知识的组织方式将成为新的核心竞争力决定着企业在AI时代的生死存亡。目前这场范式转换才刚刚开始AI的知识资产化之路还有很长的距离要走标准的完善、生态的繁荣、治理的优化都需要行业各方的共同努力。但可以确定的是AI的下一个时代将是知识资产化的时代谁能提前布局谁能高效沉淀知识资产谁就能在这场变革中占据先机成为AI时代的领跑者。而那些仍沉迷于堆砌Agent的从业者或许将在这场范式重构中逐渐被行业淘汰。