在 AI Agent(如 OpenClaw、AutoGPT 等)逐渐普及的今天,Skills(技能)已成为决定 Agent 能力上限的核心模块。很多人会用 Agent,但往往不知道如何'教 Agent 做事'。而 Skills,正是赋予 AI 可控执行能力的关键。
什么是 Skills?
简单来说,Skill 就是 AI 可调用的'函数能力'。它本质上是一段结构化能力描述,让 AI 能够明确:
- 什么时候调用你
- 怎么调用你
- 返回什么结果
举个例子,定义一个获取天气的 Skill:
{
"name": "get_weather",
"description": "获取指定城市天气",
"parameters": {"city": "string"}
}
当用户询问'帮我查一下吉隆坡天气'时,Agent 就能自动匹配并调用这个 Skill。
Skill 的核心结构
一个完整的 Skill 通常包含四个核心部分:
1. 名称(name)
必须清晰,尽量以动词开头。
✅ 推荐:get_weather, create_file, deploy_server
❌ 不推荐:weather1, doSomething
2. 描述(description)
这是最重要的部分!AI 是否能正确调用 Skill,80% 取决于 description。
好的描述应该明确用途、指出使用场景,并避免歧义。例如:
获取指定城市的实时天气信息,包括温度、湿度和天气状况。适用于用户询问天气相关问题时使用。
3. 参数(parameters)
定义 AI 传入的数据结构:
{
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type":


