AI 智能体未来之争：是迷你应用（GPTs）？还是模块化代码（Skills）？开发者，你站哪边？

Anthropic 近日公布了一项名为 Skills 的全新功能，让开发者能够通过模块化、可复用的任务组件来扩展 Claude 的能力。每一个 Skill 都是一项独立、自洽的功能，Claude 可以在对话过程中调用，例如总结长篇文档、从 API 检索数据，或执行特定领域的计算等。

Skills 功能全面覆盖了 Claude 的网页应用、Claude Code 环境以及 API 接口，企业组织能够通过新的 /v1/skills 端点创建自定义的 Skills，在控制台中管理版本，并将其集成到自身的工作流程中。当某个 Skill 与用户的请求不相关时，Claude 会自动绕过，确保只加载相关的指令和资源。所有 Skills 的运行都依赖于 Code Execution Tool，该工具为其提供了必需的安全运行环境。

根据 Anthropic 的介绍，Skills 通过一个描述其输入、输出和权限的 schema（模式）来定义。一旦定义完成，它们就可以通过 Claude 的 API 接口进行动态调用，从而实现模型与外部系统之间的无缝集成。这种架构与 OpenAI 的 GPT 模型和微软 Copilot 生态系统中已采用的 function calling（函数调用）范式相似，但 Anthropic 更强调透明化和可审计性，这与其专注于模型安全性和可解释性的理念相一致。

在实际应用中，开发者可以创建一个 Skill 来从公司数据库中抓取结构化数据、利用 CRM 数据撰写个性化的邮件回复、以特定格式总结会议记录，或者在 Slack 或 Notion 等第三方应用中触发特定操作。每个 Skill 都在清晰界定的边界内运行，确保 Claude 仅能访问开发者明确允许的数据并执行许可的操作。这种细粒度的控制对于那些同时追求灵活性和合规性的企业来说，具有极强的吸引力。

Anthropic 的 Skills 采取了更以开发者为中心的方法，优先强调模块化、可维护性和治理。这与 OpenAI 的 GPTs 不同，后者允许用户创建并分享带有自定义指令和工具的迷你智能体。同样，尽管 Microsoft 的 Copilot Studio 提供了一个可视化界面来连接 AI 与业务数据，Anthropic 的模式则将配置保留在代码和 schema 定义中，更侧重于透明度和可复现性。

早期采用者已在 X 上对这项发布表示兴奋。开发者们称赞其专注于模型推理与外部操作之间清晰分离的设计。技术主管 Reza Jahankohan 发帖表示：

Claude 实现了从智能到专业的飞跃。自动化领域的未来，在于个性化、持续演进和高度自由。

其他人则认为这是迈向智能体（agentic）未来的重要一步，即模型能够随着时间推移学习新能力。自动化专家 Mykhailo Sorochuk 分享道：

“自己动手构建智能体”这个概念实在太燃了！我就是好奇，在不引发全面混乱的前提下，如何轻松地实现这些 Skills 的规模化扩展？

Anthropic 计划随着 Skills 的不断发展，推出更多的文档、SDK 示例和社区展示。目前，开发者可以申请抢先体验权限，并开始进行原型试验，以探索 Claude 如何适应特定的业务和研究需求。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/10/anthropic-claude-skills/