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Skill、Agent 和 Subagent 的区别是什么?我用大白话讲清楚

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/1b022b3a946f8dd2ebb85af26d680e9d.png) 大家好,我是悟鸣(**微信公众号:悟鸣AI**) 最近在集团内部做 AI 分享,或者和集团外的朋友交流时,我发现很多人,尤其是非技术同学,还分不清 Skill 和 Agent。 大家最困惑的是:**很多功能似乎既可以定义成子智能体,也可以定义成 Skill。它们到底有什么区别?** 这篇文章,我们就来把这几个概念讲清楚。 **01.先从一个比喻说起** 先用一个比较形象的例子,从整体上理解一下。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/e35f6588b35bac936d7d2a39257c9ee2.png) 我们之前讲过,“技能”(Skill)就是把最佳实践和经验封装成一个文件夹,让智能体(Agent)能够按照这些经验,更好地完成某一类任务。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/800fab74067a6705dc3ed3f592411c12.png) 用一个不太严谨但很好理解的比喻 智能体就像《英雄联盟》里的英雄,Skill 就是英雄掌握的技能 **02.Agent 负责完整任务闭环** 大家熟悉的 Manus、QoderWork、Qoder、Codex、Claude Code 等,都可以看作智能体。 接下来,我们从稍微学术一点的角度了解 Agent。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/72b798e2dce7c171e595608ff5b11dcd.png) 根据谷歌的《智能体白皮书》,典型的 AI 智能体在接到用户问题后,会结合角色目标、长短期记忆进行推理和规划,必要时调用外部工具,最后由大模型生成回答并返回给用户。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/207f15c844214e31839c170e4964f2a2.png) 复旦大学 NLP 团队的论文《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents:A Survey》则指出,基于大语言模型的智能体会通过“感知、思考、行动”的闭环理解环境,调用记忆和知识进行决策,并借助工具完成任务。 这段话听起来可能有点枯燥,我们换个更通俗的例子。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/03345b9ca30ed08467f2dbe8d8a3c7d6.png) 比如我们之前讲过的《别再用 AI 帮你“读”文章了,你浪费了它 90% 的能力》。我们可以封装一个“文章解读 Skill”,把自己的岗位、研究方向和解读方法写进 Skill,让 AI 在分析文章时,给出对工作和研究有直接帮助的启发,同时进行批判性思考和延伸讨论。 如果我们再设计一个“AI 情报 Agent”,它就可以每天定时跟踪 AI 行业动态,调用搜索、翻译、解读等工具或 Skill,完成判断和验证;遇到失败时自动重试,最终生成一份 AI 日报并交付给用户。 两者的核心分界线 Agent 负责目标、决策和任务闭环,Skill 提供完成某类任务的具体方法 最容易混淆的一点是:**Skill 也可以很复杂。** 一个 Skill 可以包含十几步工作流、脚本和验证器,甚至可以规定失败后继续修改。但只要目标和任务状态仍然由外部的 Agent 持有,它就依然是 Skill。 复杂不等于自主。 **03.子智能体负责拆分与协作** 在实际业务中,我们还会遇到“子智能体”这个概念。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/66907bb8f4e384f2c18af948136e7672.png) 之前有一个创业团队和我交流时,就遇到过这样的问题:他们做了多个 Skill,每个 Skill 单独使用时效果都不错,但串联起来之后,上下文很容易爆,最终效果反而变差。 这时就可以考虑使用子智能体。子智能体既能隔离上下文,也能并行执行任务。 你可以把它理解成一个老板带着多个员工。老板把一个任务拆成几份,分别交给不同的员工处理,最后再汇总结果。 在这个模式下 1.老板就是“主智能体”,比如 Qoder、Codex。它负责拆分任务、安排工作和汇总结果,不需要了解每个子任务的全部过程。 2.每个员工就是一个“子智能体”,可以在自己的上下文里自主执行任务,不同子智能体上下文相互隔离。很多 Agent 会限制子智能体继续派发新的子智能体,避免无限嵌套。 3.子智能体可以不调用 Skill,也可以调用一个或多个 Skills。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4168283/a17fada5c1f0ffac9b46ece04f28286f.png) 不同 Agent 工具创建子智能体的方式并不一样,具体可以查看对应工具的官方说明。 **最后一句话说清楚** 最后用一句话概括这三者的区别。 Skill 解决具体怎么做,Agent 负责把目标做成,子智能体则帮助 Agent 拆分任务、隔离上下文和并行执行 如果你觉得今天这篇有收获,欢迎点赞、在看、转发三连,我们下篇见。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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