SubAgent 与 Skills：AI Agent 的两种扩展方式

推荐语

AI Agent如何高效扩展？一文讲透Skills和SubAgent两种核心方式。

核心内容：
1. Skills与SubAgent的本质区别：应用程序vs虚拟机
2. 实际案例对比两种方式在配图任务中的性能差异
3. 不同场景下的最佳选择策略

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一句话解释 SubAgent 和 Skills 的区别：AI Agent 就像操作系统，Skills 就像应用程序，SubAgent 也是操作系统，不过预装了应用，并且像虚拟机一样运行，独立上下文。

Skills：教 Agent 新技能

Skills 是一份“操作手册”。

你招了个聪明的助理，但他对你的业务一无所知。每次布置任务，你都得从头解释流程、注意事项、工具用法。Skills 就是把这些知识写成文档，Agent 需要时自己去翻阅，不用你反复交代。

比如我写了一个“给文章配图”的 Skill，它告诉 Agent：

• • 怎么分析文章找出需要配图的位置
• • 有哪些风格可选（科技感、温暖、极简……）
• • 怎么写图像生成的提示词
• • 图片存哪里、怎么命名

Agent 启动时只记住“有这么个配图技能”，大概 100 个 token，真正要用时才去读详细内容。这叫**“渐进式加载”**，好处是装一堆 Skill 也不会撑爆上下文。

SubAgent：开个虚拟机干活

SubAgent 是独立运行的“专家助手”。

它有自己的上下文窗口，相当于自己的“工作记忆”。干完活只把结果交回来，中间过程不会污染主 Agent 的思维空间。

你是项目经理，手下有三个专家。你不需要盯着他们每一步操作，只需要告诉他们任务目标，等他们交报告就行。

一个真实案例：给文章配图

假设我写完一篇文章，想配三套不同风格的插图方案，让用户自己选。

如果只用 Skills：

主 Agent 分析文章 → 设计三种方案 → 调用画图 Skill 画第一套 → 画完再画第二套 → 再画第三套

问题来了：

1. 1. 上下文爆炸：三套图的生成过程全堆在主 Agent 的“脑子”里，几十张图的提示词、中间结果、错误重试……全占着位置
2. 2. 速度慢：必须一个接一个画，串行执行

如果用 SubAgent + Skills：

主 Agent 分析文章 → 设计三种方案 → 同时启动三个 SubAgent

每个 SubAgent：

• • 预装了“画图 Skill”
• • 拿到文章路径和自己负责的方案
• • 独立去读文章、生成提示词、调用画图工具、插入图片
• • 完成后只返回：新文章的 URL + 简短摘要

主 Agent 这边呢？上下文干干净净，只有三个结果链接。用户想看哪套，再去读取对应的 URL。

什么时候用哪个？

用 Skills：

• • 任务简单，主 Agent 全程掌控
• • 需要的知识可以复用
• • 想节省上下文，按需加载

用 SubAgent：

• • 子任务复杂、耗时长、中间过程繁琐
• • 需要并行处理多个独立任务
• • 想保持主 Agent 的“思维清晰”

一句话总结

Skills 是应用程序，装在主系统里按需调用；SubAgent 是虚拟机，独立运行完再把结果交回来。任务简单用应用，任务复杂开虚拟机。