Anthropic的研究人员提出，当前AI行业并不需要更多AI代理（AI agents），而应聚焦于开发“技能”——即能赋予代理专业能力与可复用工作流程的系统。在上月举行的AI工程代码峰会上，Anthropic的Barry Zhang和Mahesh Murag指出，真正推动AI工作流进步的关键不是构建更多不同领域的代理，而是打造一个通用代理，通过调用一系列“技能”来完成任务。 Zhang表示，过去人们认为不同领域的代理应有截然不同的设计，但实际发现，底层代理的通用性远超预期。与其为每个场景开发新代理，不如建立一个通用代理，配合一个可扩展的“技能库”。这些“技能”本质上是组织化的文件夹，内含完成特定任务所需的可组合程序化知识，能确保代理在执行时保持一致性和高效性。 Zhang强调，尽管当前AI代理具备一定智能，但普遍缺乏专业领域知识，常忽略真实场景中的关键上下文。而“技能”正是弥补这一短板的工具，能为代理注入行业知识和标准化流程。 Murag透露，自技能系统推出五周以来，已有数千个由非技术背景人员（如会计、法律、招聘等岗位）创建的技能被使用。许多财富100强企业正将这些技能视为内部AI操作手册，用以“教授代理公司最佳实践”。 尽管AI代理被广泛视为办公效率的革命性工具，如OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼曾表示，代理已能承担初级员工的工作，甚至可像管理团队一样进行任务分配与质量评估。微软AI平台负责人阿莎·沙玛也认为，AI代理可能简化企业层级结构，使组织形态发生根本变化。但也有行业人士质疑，部分公司仅在语言模型上加个聊天界面，就标榜为“AI代理”，实为营销手段。a16z合伙人古迪·阿彭策勒就指出，这种做法存在夸大其词的倾向，本质上是为高价软件贴上“代理”标签。