2026 年 1 月，Anthropic 官方发布了一系列针对医疗、金融、法律的专业 Skills。企业不再需要从零训练模型，只需给 Claude" 装载 " 一个官方 Skill，它就能瞬间掌握行业合规标准。

配合最新推出的 " 工具搜索 " ( Tool Search ) 功能，Claude 能像在应用商店找 App 一样，从数千个社区 Skills 中自动检索并精准挂载解决方案。

这意味着 Claude Skills 开启了一个全新的范式，" 一人公司 " 或 " 超级个体 " 就能够独立打造可复用的 Agent 插件产品。甚至会演变成像 App Store 那样，形成一个高度多样化的生态系统。

Agent 被称为 AI 时代的原生应用形式，被寄予厚望。AI 时代的淘金者，也将蜂拥而至。

从 2025 年底至今，能 " 办事儿 " 的 Agent 赚足了眼球。在二手市场被炒到万元的豆包手机、被 Meta 数十亿美金收购的通用智能体初创公司 Manus、以及宣布接入阿里全生态 400 多个产品，完成多种直接帮忙订外卖、订票的多部长程动作的千问 Agent。

这些被精心打造成产品的智能体，吸引了大众的注意力，引发了 AI 从对话到行动的讨论。在聚光灯之下，开源社区也在进行一场热闹的 " 手搓智能体 " 浪潮。

技术极客们用 Claude Skills 这类灵活的工具包，组装出贴合实际业务的 " 数字员工 "，或是打造专门优化工作流的 Agent，像在 AI 时代养成一个专属的数字伙伴，这种从零到一的掌控感和成就感，才具有真正的吸引力。

一位科技行业资深分析师总结：从 Agent 业态来看，市场中的业务分化为 " 基座能力层 "、" 面向 AI 的业务层 " 和 " 面向人类的业务层 " 三个层次，这是令人兴奋的质的变化，中间蕴含了极大的想象空间。

其中最值得关注的是" 面向机器（AI）的业务层 "，这一层是在 PC 互联网时代、移动互联网时代都不曾存在的，全新的市场分层。在这一层中，一个专门服务 Agent 的基础设施市场正在快速成型。那些为 Agent 提供搜索 API、身份认证的 " 卖铲子 " 玩家，早已悄然入场，抢占这片新蓝海。

一、从爆火的 Claude Skills 说起

1 月中旬，随着 Claude Cowork 横空出世，Skills 彻底打破了开发者的圈层。原本只在命令行里活跃的 SKILL.md，走进了每个普通职员的电脑桌面。当你把一堆报销单扔给它时，它会默默启动 "Expense-Audit" 技能，自动调取 OCR、校验税号、生成报表。这种 " 挂载即用 " 的体验，让 Skills 成了 2026 年职场人最梦寐以求的 " 外挂 "。

破圈的 Skill，其实早在 2024 年 10 月下旬，就已经在开发者圈内火起来。当时 Anthropic 发布了 Claude Code 终端工具和令人惊叹的 Computer Use 功能，AI 获得了操作电脑和编写复杂代码的能力。

但是，新的问题也随之产生，开发者们发现，虽然因为 Computer Use 的诞生，让 AI 有了 " 手脚 "，但 AI" 脑子 " 里缺少针对特定任务的专业 SOP ( 标准作业程序 ) 。想让它写个 React 组件，每次都得写一大段提示词来教它。

Claude Skills 应运而生。

它的逻辑极其简单：将专业知识封装在一个 SKILL.md 文件中，实现指令的 " 按需加载 "。平时这些规则不占用 Token，只有当 Claude 识别到任务匹配时，才会像加载驱动程序一样读取这个 Skill。

开源社区给予了 Claude Skills 极高的评价，称它为 " 低代码时代的专业封装器 "。由于基于 Markdown 格式，即便不是资深程序员，只要能理清工作流程，就能创造出一个 Skill。

目前在 GitHub 生态中，关注度最高的项目集中在两个方向。官方的 Anthropics Skills 作为北极星仓库，内置了 PDF 转换、深度代码分析、Excel 自动化等高频场景的标准技能 , 是所有开发者学习和引用的基准。

民间开源项目中，Jesse Vincent 维护的 Obra Superpowers 凭借独特的自动化执行框架和 " 自我反思 " 式指令集，在 2026 年初迅速走红，成为社区中星数增长最快、最受极客推崇的第三方技能工具包。

Jesse Vincent 是一位资深的开源软件架构师，最早意识到 SKILL.md 这种文件格式巨大威力的人之一。他通过一系列博客文章（如《Skills for Claude!》）向全球开发者展示了，如何通过一个简单的 Markdown 文件，就能将复杂的人类专业经验 " 注入 " 给 AI。

他在 2025 年底发布的 Superpowers 4 版本，更是引入了独立的代码审查代理机制，直接推动了 2026 年初这波 "AI 代理自主化 " 的热潮。在很多极客眼中，Jesse 的工作为 AI 时代的 " 专业标准作业程序（SOP）" 制定了模版。

短短一年多的时间，skillsmp 已经有 6 万个 Claude Skills 了。

国内的 AI 头部自媒体数字生命卡兹克这样评价 Skills，"Skills 的价值，在于复用。明天你会开始想做第二个。后天你会想把所有的流程全都搬进去。到那一步，你就进入了另一个状态。自由，创造的状态。"

Claude Skills 开启了一个全新的范式：在 Agent 的基础设施层，同样孕育着巨大的市场机遇。这意味着 " 一人公司 " 或 " 超级个体 " 能够独立打造可复用的 Agent 插件产品。这一领域极具潜力，有望演变成像移动互联网时代的 App Store 那样，形成一个高度多样化的生态系统。

二、 智能体经济基座，初步形成

Skills 在 2026 年初的破圈火爆，其实只揭开了整个智能体经济的冰山一角。它的生态潜力巨大，但是在整个的生态基座中，还有众多更为关键的构成部分。

一个 Agent 的完整框架是什么？OpenAI 研究员 Lilian Weng 将 Agent 定义为一个以大模型为 " 大脑 "，通过规划拆解目标、记忆沉淀经验、工具拓展边界，从而实现自主执行复杂任务的智能系统。这是行业认可度较高的标准框架。

" 大脑 " 层目前是基础模型玩家的领地。 但未来的竞争充满变数，因为业界正面临一个新的课题：端到端大模型是否本身就是智能体。这一争议点，我们将在文章的最后部分重点拆解。

有了大脑，Agent 还需要学会规划，将复杂目标拆解为可执行步骤的艺术。2026 年的智能体普遍具备了 " 反思与自省 " 能力。它们会像人类一样检查输出，发现搜索结果不匹配时，通过 ReAct 等模式自动修正路径。

虽然 LangGraph 或 CrewAI 这样的编排框架对普通用户是隐形的，但它们作为 Agent 的内置 " 元工具 "，通过监控和优化执行路径，确保任务不会困在逻辑死循环里。

让 Agent 真正能够个性化服务于用户的关键在于 " 记忆 ( Memory ) "。除了记录当前对话的短期记忆 , 通过 RAG ( 检索增强生成 ) 技术构建的长期记忆已成标配。利用 Pinecone 或 Milvus 等向量数据库 API，Agent 可以随时从海量历史文档中检索信息。

2026 年最显著的趋势是 " 个性化档案 " 的兴起—— Agent 不仅记住你的工作偏好，还能通过 MCP 跨平台读取你的 Google Drive 或数据库记录，形成一种带有温度的个性化数字记忆，不再 " 阅后即焚 "。

真正让 Agent 与众不同的，是它的 " 手脚 "，即 " 工具与执行 ( Action ) "。这是目前最繁荣的工具层 , 从 Tavily 专用搜索 API 到 Zapier 自动化集成平台，生态庞大。

特别是 Claude Skills 的出现，它将复杂工作流封装成可复用的能力包。配合 MCP 标准协议，Agent 能无缝接入 GitHub、Slack 甚至本地 Docker 环境，直接操作 8000 多种 SaaS 应用。

2026 年，Anthropic 又通过 Advanced Tool Use 补齐了 MCP 协议曾缺失的交互逻辑，利用工具搜索、使用示例及程序化调用，解决了 Agent 在面对海量工具时的感知过载与决策瘫痪。

现在搭建一个生产级 Agent 的流程已经像组装乐高一样标准化。简单说来，开发者首先定义清晰的 " 角色 ( Persona ) " 来设定行为风格；接着构建 " 环境 ( Environment ) "，通过 MCP 连接器配齐各种外部 API；随后注入 " 长效记忆 ( Knowledge ) "，将业务文档存入向量数据库；再用编排框架设计 " 工作流 ( Orchestration ) " 逻辑；最后在最外层设定名为 " 护栏 ( Guardrails ) " 的安全过滤机制，确保 Agent 的行为始终安全可控。

一个智能体生态的雏形已经开始初步形成，然而，行业发展还在早期，还存在很多的模糊地带及待攻克的难题。

三、关于智能体生态的分歧

第一种分歧在于 Agent 的本质，究竟是在帮助人完成流程，还是在成为另外一种 " 人 "。

一派是 Dify、n8n 或 LangChain 玩家们，深耕于 " 流程编排（Workflow）"。在这种范式下，开发者像老练的钟表匠，精细地拨动 LangGraph 里的节点，思考第一步做什么、第二步做什么。

另外一派的观点是，Agent 创建者需要像构建一个物理世界一样，定义好原子操作的边界和行为准则，然后拥抱 Agent 在不确定性中产生 " 魔法 " 的可能。

就像 Manus 通过 Sandbox 提供的预制工具箱，Agent 虽然接收到了人类的指令，但是在环境中自主发现原子操作并组合。

这种视角认为，真正的 Agent 应该像人类一样在环境中 " 即兴发挥 "，并不是在预设的流程轨道上 " 刻舟求剑 "。

这种认知的差异直接延伸到了智能体经济的底层逻辑：什么才是这个生态里的最小结算单元？ 一派是将大目标 " 拆解 " 成无数细小的子任务（Task），认为只要拆得够细，Agent 就能执行到位。

然而，Agent 的大脑是基于 Transformer 架构的大模型，这就造成了，Agent 从本质上就不可能做到百分百精确拆分。

所以，另一股思潮正转向以 " 生成 " 为核心的 " 意图协议（Intent Protocol）"。在这种构想下，意图才是最小的经济单元，Agent 不必关注复杂的中间步骤，而是通过意图直接驱动能力的释放。

一位 Agent 领域的创业者说：" 我的框架里，Agent 就是所有能力的 Interface，其他能力是通过 Agent 这个 Interface 暴露给终端用户的，包括 Access control（权限控制）、Access control（入口控制）、身份核验、（使用能力的）状态管理，比如是否实现目标。"

在这种路径下，意味着未来的用户可能不再感知具体的 App 或数据库，他们只通过 Agent 这一层 " 薄纱 " 与整个数字世界交互。如果按照传统的思考逻辑，这种范式会对现有的互联网生态架构提出根本性挑战。

这也是为什么虽然豆包手机理想很丰满，但是在调动超级 App 的时候阻力重重；千问 Agent 在阿里自有的生态框架中，却能够比较完整地完成用户布置的任务。

但这都还是在依据传统的思维方式做一个 Agent。但是在很多 Agent 创业者的眼中，顺利地让 Agent 完成意图，需要一个新世界的新方式。

在这种设想中，Agent 经济的最小单元，就是 " 意图 "。意图即 " 规划的起点 " ( Intent as Root of Planning ) ，是 Agent 将模糊的自然语言转化为一系列可执行的规划路径 的第一个种子。

比如，用户说，我想去北京出差，这其中其实包含了订票、订酒店、天气查询等一系列意图。点一杯奶茶，也属于一种意图。

未来的商业结算，是为用户 " 达成意图 " 的结果而付费。

然而，从 " 理解意图 " 到 " 交付价值 "，中间还横着一道天堑：意图如何标准化？ 怎样才算真正达成了意图？目前，Agent 之间依然像一座座彼此隔离的孤岛，生态中尚未形成通用的意图表达协议。

这意味着，Agent 们还无法像 Visa 或 Swift 系统处理货币那样，直接通过意图来结算价值。

Agent 真正走向价值互联，显然还有很长的一段路要走。

四、 模型和智能体，边界在哪里？

另外，还有一个一直有争议的核心问题，具备 Agent 能力的基础模型，如果能够端到端实现 Agent 的功能，那么它和 Agent 的边界在哪里？如果端到端的模型能够通吃一切，那么智能体的生态还是否能够健康发展？

Mingke 解释，"LLM 的本质只有 Next Token Prediction，至于这个 Token 吐出来后，怎么被改造成可以去对环境造成影响的 Action 是模型以外的东西。"

Next Token Generation 是 LLM 唯一能做的事情。虽然产品化之后大家统称为模型，实际上已经是模型外面附加了很多东西了。比如 Claude 已经开始 Agent 化了，内核的模型和 claude code，以及 cowork 之间，塞了很多东西，比如虚拟机，这些都不属于模型本身。"

所以，端到端的具有 Agent 能力的模型和 Agent，如果不考虑技术实现路径，实际上是一个物种，都需要 Agent 的生态依托。

当下，Agent 经济的淘金潮已然开启，相比于终端应用的混战，为 Agent 提供标准化能力支撑的 " 基础设施层 "，即那些不可或缺的 " 铲子 "，已进化为一个确定性极高的爆发性赛道。