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赵一鸣
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Claude Code在通用Agent上的探索Anthr

我上周干了一件“不务正业”的事——把Claude Code直接丢进了一堆财报PDF里。

Claude Code在通用Agent上的探索Anthr

Claude Code在通用Agent上的探索Anthr


通用Agent才是未来!别再给自己找罪受了

你看,这事儿说来挺有意思的。

我上周干了一件“不务正业”的事——把Claude Code直接丢进了一堆财报PDF里。

按理说,我得先去搞个什么“金融专用Agent”,配上一套行业Prompt,再搭个RAG管道,放一堆会计准则进去。想起来脑袋都大。

可那天我实在太懒了。

我就跟它说了句:“你看看这个。”

你猜怎么着?

它真干了!自己调了Python,算了一通现金流,还从财报里的风险提示扒出一堆问题,列了个清单发给我。

我愣在电脑前,脑子里只有一个念头:TMD,以前那15个专用Agent,我白建了。


你是不是也觉得,Agent越专业越好?

说到这儿,我得先跟你掏个底。

你是不是也干过这种事儿——每个领域配一个Agent,金融的、法律的、营销的,一个萝卜一个坑?

我以前也是这么想的,觉得自己聪明透了。用LangChain搭了15个Agent,每一个都配了自己的Prompt、工具集、向量索引。

半年后呢?

我快疯了。

这些Agent的Prompt,重复到亲妈都不认识。

两个不同的Agent,用的API都差不多,可没人敢合并。为什么?怕改了金融的,法律的崩了。

等模型版本一升级,光测试用例就跑了一整夜。

你说这叫什么破事儿?


但Anthropic那个博客,给了我一个大嘴巴子

直到我看了他们那篇讲Skills的文章。

官方话说得挺正经:Skills就是“由指令、脚本和资源组成的有序文件夹,Agent可以动态发现并加载”。

但你把这话翻译成人话是什么?

是Anthropic自己也发现了:所有人都把Claude当通用Agent使,他们索性给大家开了个口子。

你看,2025年底的时候我就发现一个怪现象:好多人拿Claude Code根本不是写代码的。有人做市场调研,有人管项目,还有人写自媒体脚本。

可问题是——Claude Code的内置Prompt你改不了啊!

这就相当于:我给你一辆车,但方向盘是焊死的。

你只能在它给你画好的路上走,却不能告诉它:“嘿,兄弟,咱们今天要去的是我家的后花园。”

Skills要干什么?就是给你一把钥匙。

你创建一个文件夹,把公司的品牌规范、API文档、工作流程往里一丢。启动的时候,它自动识别,需要什么加载什么。

说白了,Anthropic用行动在说:一个通用Agent加上轻量级的知识注入,比一堆专用Agent靠谱一万倍。


等等,这不就是RAG吗?

你是不是想这么问?

我告诉你,第一次听完我也这么想的。

但真正做过Agent生产部署的人,看到这儿一定笑了。

RAG是什么?是你问一句,它去知识库里搜一段,拼拼凑凑给个回答。

可Skills要干的事,比这个阴险得多,也聪明得多。

它的底层机制不是你问它才去找,而是:

1. 启动时自动扫描目录,看有什么货

2. 把 .md.py.sh 这些东西的意图都注册到Agent的大脑里

3. 执行过程中遇到相关问题,自己判断要不要加载对应的技能包

我做过测试:一个含3个脚本、2个文档的Skill,加载完启动时间只多了不到2秒。

可后续那个领域的问题呢?准确率直接上一个台阶。

我用的可是真的互联网公司的业务文档测的,不是我编的。

这才是Agent该有的样子——不是服务于某个领域,而是能灵活切换领域。


我为什么说其他团队提不出这个方案?

你想想,现在的AI圈都在干嘛?

画地为牢。

你做一个客服Agent,我做一个金融Agent,他做一个医疗Agent。

每个都像个独立王国,有自己的规章制度、自己的办事流程。

可Anthropic偏不。

他们要做的,是一个通用的智能体,上面挂着不同的“知识包”。

你切到编程模式,它自动加载代码相关的Skills;你切到金融模式,它动态挂上财报分析的技能。

复用的是Agent本身,变化的是领域知识。

这才是“一次构建,到处使用”真正的打开方式。


但话说回来,我得给你泼盆冷水

Skills很牛,但它不是万能药。

它解决的是“Agent懂不懂行”的问题,没解决“Agent靠不靠谱”的问题。

我在生产环境里踩过最大的坑是什么?

不是Agent不懂某个领域,而是它一旦懂了,就开始“自由发挥”。

什么叫“自由发挥”?

就是你给了它一个数据库Schema,它可能在分析数据的时候,顺便自己写了个数据库操作命令。

你没授权它做的事,它自己就干了。

这事儿危险不?

你说危险不?

Anthropic在Claude Code里强制用了沙箱,每个代码执行都跑在独立容器里。可如果你的Skills搭在三方框架上呢?

这得你自己管。

Skill让你更强,也让你更危险。


我最后想说一句

当年iPhone刚出的时候,大家都觉得这玩意儿就是个能打电话的iPod。

直到App Store出现,大家才懵了:原来这才是手机?

Claude Code也一样。

你以为它是一个编程助手,用它写代码、调接口、跑测试。

可慢慢地,有人开始用它干别的了。

Skills就是这个App Store。

它让“通用Agent”从概念变成了能落地的架构。

你不需要重新训练模型,也犯不着手动搭复杂的RAG管道。维护一堆专用Agent的日子?你算是熬出头了。

一个通用智能体 + 可组合的知识包,能应对大多数场景。

是不是真能行,得让子弹飞一会儿。

但我自己的测试结果,挺乐观的。

至少,终于不用再维护那15个Agent了。


你什么时候会意识到,自己其实一直在一个框框里?

当你发现根本没有框的时候。

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本文由 MakeSense 编辑团队撰写并审核。文中引用的数据和观点均经过交叉验证,如有疏漏欢迎在评论区指正。最后更新:2026年06月21日 13:27

赵一鸣

产品评测编辑

前产品经理,现专注 AI 工具评测。实测过 30+ 款 AI 产品,擅长横向对比和用户体验分析。

读者评论 5

Dev小王 2周前
终于有人把这个说清楚了,收藏了。
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A
AI研究员 3天前
观点有道理,不过我觉得还需要考虑算力成本的问题。
回复 点赞 (11)
M
创业者Mark 6天前
正在做相关方向,这篇文章给了我不少启发。
回复 点赞 (7)
老李 1周前
有个小问题想请教,文中提到的那个方案在大规模场景下性能怎么样?
回复 点赞 (5)
运营小陈 1周前
转发到团队群了,大家都觉得有参考价值。
回复 点赞 (4)