最近，扣子在大力宣传新的Skills商店。
有很多优秀的Skill，但如果你想看看具体的Skill.md是怎么写的，会话基本都会被拦截。
但是，如果你换个方式，可能几句话就能复刻出一个类似的Skill。
所以我就有个问题了：Skills商店的生意，真的能做起来吗？
今天就给大家做一个总结复盘：模型之上，最前沿的Agent应用生态，到底在发生什么。
❝一、认知收敛
二、Skills商店 vs Agent商店
三、Skills沉淀
四、Skills商店还有秘密吗？
五、基础设施：Sklls & MCP & A2A
一、认知收敛
先说一个大的判断。
今天的整个应用层，正在从过去的：
写system prompt + 一些 mcp（funciont calling） + workflow编排。
变成了，现在的 loop + Knowledge + Tools + Runtime
感觉有点抽象，但是这些词的底层逻辑，大家已经见过无数遍了。
loop是模型闭环，对应了感知->推理规划->行动->烦死记忆，其实就是Claude Agent SDK提供的那些东西。
knowledge就是把“怎么做这类任务”的 SOP 封装为可复用、可组合的包。
tools对应的连接外界，连数据库、读api....
runtime负责把整套系统在真实环境跑起来、管理资源、安全、评估、进化。
二、Skills商店 vs Agent商店
最近很多平台都在搞商店，但你有没有注意到，其实有两种完全不同的商店？
第一种是Skills商店：
比如扣子，最近很多的大佬都在上传自己的skills，可以付费或者免费，可以平台分成。
这类商店本质上在做什么？
AI时代的npm + VSCode插件市场。
只不过使用者，从程序员变成了Agent和人一起用。
他们的颗粒度会比较细，是完成一个具体的技能模块。
第二种是Agent商店：
比如mulerun，号称是全球最大的AI Agent Marketplace。
客服Agent、财务Agent、营销Agent，当成saas产品卖。
按月收费、按任务收费、按结果收费。
大白话来说，这一类是从卖工具箱，变成卖能用这些工具干完活的人。
所以，你怎么选，我觉得前者现实一些，毕竟看久了国内B端大的各种定制化，所以后者总感觉不太靠谱的样子，。
三、Skills沉淀
那Skills从哪来呢？
主要两条路：一句话生成Skill，和对话沉淀成Skill。
一、一句话生成Skill
一般由一个元skill完成，比如claude的skill-creator。
只需要说一句话，元skill自动拆解需求成可服用的步骤，写出规范的 skill.md。
意义在于：构建skill的门槛低了，普通人也可以沉淀自己的方法论，不需要懂规范，懂架构。
二、对话沉淀成Skill
这个可控性会更强，一般系统监听用户的对话，自动总结出统一的流程，然后存档下来成统一的SOP。
而这些作为一个模板，甚至直接可以上传到商店，直接可售卖。
如mulerun的template能力，但是这个template不能卖，可以分享。
这个意义在于：你通过对话精调出来的工作流，真的就是你个人的Know-How。它第一次可以被模块化、可交易地封装出来。
四、Skills还有秘密吗？
好，讲完了第三部分，回过头来看Skills商店。
Skills是个人沉淀的Know-How，是商店的核心资产。
平台当然也有防范措施。你直接问一个Skill的内部实现，肯定会被拦截。
就像我开头说的那样：
但我们想想，Skills的本质是什么？
是一些自然语言编排的步骤，可能还附带一些资源文件和脚本。
它不是加密的二进制代码，不是编译后的黑盒。它就是自然语言。
所以，我们甚至不需要拿到它的源文件。只需要知道它的输入输出，甚至只是知道它的描述，大概率就能用第三部分说的 对话沉淀Skills 的能力，复刻出一个差不多的东西。
还是用前面那个例子。Coze商店有个绘本Skill，我直接问细节，它不告诉我：
我懒得去诱导了。
直接用对话沉淀skills的能力。仅一轮会话，甚至我都没有用输入输出，就能获取到一个相对美观的绘本skill了。
所以，可能，Skills商店的生意，也没有想象中那么好做。
当然，这只针对简单的流程型Skills。
那些背后有大量私有数据、行业深度经验、以及复杂脚本的重型技能包。
还是存在壁垒的。
五、基础设施：Sklls & MCP & A2A
最后快速过一下底层的基础设施关系。
MCP的目标是统一工具调用，让模型可以安全、规范的使用外部系统。
A2A的目标是让不同厂商、不同框架的Agent可以相互协作。
三者的关系是：
skills的执行通常都会依赖MCP调用外部的工具。
A2A是让多个Skill或者Agent可以并行协作。
能力模块化（Skills）→ 工具接入标准化（MCP）→ Agent间协作标准化（A2A）→ 在此之上，形成全球Agent与Skill的市场和生态。
这就是正在发生的事。
写在最后
除了成本问题，今天的Agent还有一个蛮大的问题。
就是慢。
在等AI干活的时候，我们可以干些什么呢？
要么是后台执行，你可以去干别的，完成了给你发通知。
但是我在玩mulerun的时候，他们呼起来了一些内置小游戏给你打发时间。
一开始觉得很有意思。
但转念一想，这不就是我们等外卖的时候刷短视频么？
现在的工作方式变成了：下个指令，Agent去干活，你去摸鱼。干完了给你发个通知。
感觉很离谱。
但是这似乎跟管理者的模式是一样的。
每个人都变成了管理者，管人，管Agent。
这个时代，是真的来了。
好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建AI智能体感兴趣，别忘了点赞、关注噢~
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