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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
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 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:
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 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。
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:
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:
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。
用 Skills:
用 SubAgent:
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。
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