OpenSkills、AgentSkills、Anthropic Skills三种“能力体系”，为什么总被混在一起？
最近半年，只要你开始认真研究AI Agent、AI组织、AI协作，大概率会遇到三个词：
- OpenSkills
- AgentSkills
- Anthropic Skills
很多人第一反应是：
怎么这么多Skills，是不是三套不同的人在重复造轮子？
但如果你真这么理解，后面几乎所有Agent/能力建模问题都会越走越乱。
这篇文章，我们弄明白一些概念，然后花点时间：
把这三者放回各自“应该在的系统层级”，一次性讲清楚。
01
OpenSkills
不是技能清单，而是技能表达协议
我们先从最容易被误解的OpenSkills说起。
1、OpenSkills 到底想解决什么问题？
现实世界里，“技能”长期是不可计算的：
简历里写：
熟悉Python、了解机器学习
招聘简介写：
需要AI背景，有工程经验
人能看懂，系统完全看不懂。
OpenSkills试图解决的不是“新增技能”，而是一个更底层的问题：
技能，能不能像数据一样被结构化、被交换、被验证？
2、OpenSkills 的核心定位
一句工程味很重的总结是：
OpenSkills是“技能领域的Schema/协议层”。
它关心的是：
- 技能如何被标准化表达？
- 技能是否有清晰的边界？
- 技能能否跨系统流转？
而它刻意不关心：
- 谁来执行？
- 执行成不成功？
- 执行是否安全？
你可以把OpenSkills理解为：
- JSON Schema之于数据
- OpenAPI之于服务
它定义的是“能力的语言”，不是“能力的执行”。
02
AgentSkills
这是给AI Agent用的“可执行能力”
如果说OpenSkills是“描述能力”，
那AgentSkills就完全是另一个维度的问题。
1、AgentSkills出现的背景
当我们开始认真研究Agent系统时，会发现一个很现实的问题：
LLM看起来什么都会，但它并不知道自己到底能不能把事做好。
于是系统开始需要回答这些问题：
- 这个Agent能不能接这个任务？
- 需要哪些工具？
- 成功率如何？
- 成本和延迟是多少？
这正是AgentSkills要解决的事。
2、AgentSkills的本质
一句话总结：
AgentSkills = 可执行、可评估、可调度的能力接口。
一个AgentSkills描述的不是“会不会”，而是：
- 输入是什么
- 输出是什么
- 依赖哪些工具
- 有哪些约束
- 如何评估成功
它更像：
- 一个微服务接口
- 一个自动化能力模块
- 一个可调度的Job
AgentSkills面向的是“系统决策”，而不是“人类理解”。
03
Anthropic Skills
这是“模型治理层”，不是工程技能
接下来是最容易被误解的Anthropic Skills。
很多人看到Anthropic在文档或研究里谈skills，会下意识以为：
是不是又一套Agent技能标准？
其实不是。
1、Anthropic Skills关注的核心问题
Anthropic的skills讨论，本质上服务于三个目标：
- 模型能力评估
- 安全边界界定
- 风险控制与对齐
它关心的是：
- 模型是否具备某种能力？
- 这种能力是否可能被滥用？
- 是否需要限制、延迟或削弱？
比如：
- 说服能力
- 长期规划能力
- 社会影响能力
这是“模型能不能被允许拥有某种能力”的问题。
2、一个关键区分
Anthropic Skills：
- 不是技能交换标准
- 不是 Agent 调度接口
- 不是工程能力模块
它属于的是：
模型治理 / 安全 / 对齐层（Model Governance Layer）
04
如何理清这三者的关系？
把三者放在同一张“系统分层图”里
这一层次关系非常重要：
- OpenSkills：定义“能力的语言”
- AgentSkills：实现“能力的执行”
- Anthropic Skills：限制“能力的边界”
它们不是同类产品，也不互相替代。
一个具体例子，以「网页信息检索与总结」为例：
- OpenSkills关心的是：
这是一种什么能力？边界在哪里？需要哪些证据？ - AgentSkills关心的是：
这个Agent能不能跑？用什么工具？成功率多少？ - Anthropic Skills关心的是：
这种能力是否可能制造误导？是否需要安全约束？
同一个“能力主题”，
在三个体系里，被放在了完全不同的层级处理。
为什么很多系统一开始就做乱了？
一个常见错误是：
直接用Agent的Tool/Prompt，去充当“技能定义”。
结果就是：
- 技能不可复用
- 能力不可比较
- Agent行为不可解释
本质原因只有一个：
把三种不同层级的东西，混成了一层。
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