Anthropic เปิด Agent Skills Standard ต่อเนื่องรูปแบบการสร้างโครงสร้างพื้นฐานอุตสาหกรรม

Anthropic ได้ตีพิมพ์ Agent Skills เป็นมาตรฐานที่เปิดกว้างเมื่อวันที่ 18 ธันวาคม โดยเผยแพร่ การกำหนดค่าและ SDK ที่ agentskills.io สำหรับแพลตฟอร์ม AI ใดๆ ที่จะนำมาใช้ การเคลื่อนไหวนี้ขยายกลยุทธ์ของ Anthropic ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานอุตสาหกรรมมากกว่าการสร้างสิ่งกีดขวางที่เป็นของส่วนตัว – แนวทางเดียวกับที่ทำให้ Model Context Protocol (MCP) เป็นที่แพร่หลาย

Microsoft (MSFT ), OpenAI, Atlassian (TEAM ), Figma, Cursor และ GitHub ได้นำมาตรฐานนี้ไปใช้แล้ว ทักษะที่สร้างโดยพันธมิตรจาก Canva, Stripe, Notion และ Zapier มีให้ใช้ ณ วันเริ่มต้น

ทักษะ Agent คืออะไร

ทักษะคือไดเรกทอรีที่มีคำแนะนำ สคริปต์ และทรัพยากรที่เอเย่นต์ AI สามารถค้นหาและโหลดได้แบบไดนามิก แต่ละทักษะต้องมีไฟล์ SKILL.md ที่มีข้อมูลที่อธิบายความสามารถของมัน เมื่อคำขอของผู้ใช้ตรงกับโดเมนของทักษะ เอเย่นต์จะโหลดเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้อง – การออกแบบที่ Anthropic เรียกว่า “การเปิดเผยแบบค่อยเป็นค่อยไป”

สถาปัตยกรรมนี้ช่วยแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติ หน้าต่างบริบทมีขนาดจำกัด การใส่คำแนะนำทั้งหมดเข้าไปในคำขอทุกครั้งจะสิ้นเปลืองทรัพยากร ทักษะช่วยให้เอเย่นต์สามารถเข้าถึงความรู้เฉพาะทางตามความต้องการโดยไม่ต้องนำไปตลอดเวลา

ทักษะสำหรับการจัดการ PDF อาจรวมถึงไลบรารีที่ต้องการ กรณีเชิงขอบ และรูปแบบการแสดงผลออกมา ทักษะสำหรับการดำเนินการฐานข้อมูลอาจระบุการตรวจสอบความปลอดภัยและขั้นตอนการยกเลิก การแนะนำจะโหลดเฉพาะเมื่อเอเย่นต์พบกับงานเฉพาะเหล่านั้น

ตัวอย่างไฟล์ทักษะ (Anthropic)

การปฏิบัติตาม MCP Playbook

Agent Skills ติดตามรูปแบบที่ Anthropic ได้กำหนดไว้กับ Model Context Protocol MCP เปิดตัวเป็นมาตรฐานที่เปิดกว้างสำหรับการเชื่อมต่อระบบ AI กับเครื่องมือภายนอก ได้รับการนำไปใช้อย่างรวดเร็วทั่วแพลตฟอร์มที่แข่งขันกัน และได้รับการบริจาคให้กับ Linux Foundation เมื่อวันที่ 9 ธันวาคม Google (GOOGL ), Microsoft และ AWS ได้เข้าร่วมเป็นสมาชิกของมูลนิธิ

รูปแบบนี้เป็นเจตนา Anthropic สร้างการกำหนดค่าที่แก้ปัญหาการทำงานร่วมกันอย่างแท้จริง เผยแพร่สิ่งเหล่านั้นเป็นมาตรฐานที่เปิดกว้าง และปล่อยให้การนำไปใช้สร้างคุณค่าที่เกิดขึ้นในระบบนิเวศมากกว่าที่จะเกิดขึ้นกับ Anthropic เพียงอย่างเดียว ในการแลกเปลี่ยน Anthropic ตั้งตนเองเป็นบริษัทที่กำหนดว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ทำงานอย่างไร

ตรรกะเชิงกลยุทธ์: หากทักษะกลายเป็นมาตรฐาน Claude ไม่จำเป็นต้องเป็น AI เพียงอย่างเดียวที่ใช้ทักษะเหล่านั้น – มันแค่ต้องเป็น AI ที่ดีที่สุดในการใช้ทักษะเหล่านั้น การแข่งขันในด้านการดำเนินการที่ไม่ใช่การล็อกอินสอดคล้องกับการวางตำแหน่งของ Anthropic ในฐานะบริษัท AI ที่รับผิดชอบ

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับอุตสาหกรรม

ความสามารถในการพกพาของทักษะแก้ไขจุดเสียดสีจริงสำหรับองค์กร บริษัทที่ลงทุนในการปรับแต่ง AI ต้องเผชิญกับการล็อกอินของซัพพลายเออร์หากการปรับแต่งเหล่านั้นใช้ได้เฉพาะกับซัพพลายเออร์แบบจำลองที่หนึ่งเท่านั้น ทักษะที่เขียนสำหรับ Claude Code สามารถทำงานกับ OpenAI’s Codex, Cursor หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่นำมาตรฐานนี้ไปใช้

การรวมทักษะที่เรารายงานไว้ก่อนหน้านี้ได้รับการจัดรูปเป็นทางการแล้ว OpenAI ได้ใช้ระบบที่มีโครงสร้างเหมือนกันแล้ว มาตรฐานที่เปิดกว้างทำให้การรวมนี้เป็นรูปเป็นร่างและเชิญชวนให้ผู้อื่นเข้าร่วม

สำหรับนักพัฒนา สิ่งนี้สร้างช่องทางการกระจายสินค้าใหม่ ทักษะที่สร้างขึ้นดีสามารถเข้าถึงผู้ใช้หลายแพลตฟอร์ม AI ในเวลาเดียวกัน ไดเรกทอรีพันธมิตรของ Anthropic ที่เปิดตัว – Atlassian, Figma, Canva, Stripe, Notion, Zapier – แสดงถึงการเข้าถึงที่สำคัญสำหรับทักษะที่แก้ปัญหากระบวนการทำงานขององค์กร

เครื่องมือการจัดการองค์กร

พร้อมกับมาตรฐานที่เปิดกว้าง Anthropic ได้ประกาศเครื่องมือการจัดการองค์กรสำหรับลูกค้าองค์กร ผู้ดูแลระบบสามารถบังคับใช้นโยบายเกี่ยวกับทักษะที่มีอยู่ ควบคุมการเข้าถึงความสามารถที่ละเอียดอ่อน และติดตามการใช้ทักษะทั่วการปรับใช้

คุณสมบัติขององค์กรวางทักษะให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถจัดการได้โดย IT มากกว่าการปรับแต่งแบบ ad-hoc สำหรับบริษัทที่กังวลเกี่ยวกับการกำกับดูแล AI – ความสามารถที่ระบบ AI มี ใครควบคุมมัน สิ่งเหล่านั้นมีการป้องกันอย่างไร – การจัดการทักษะที่มีศูนย์กลางให้ความชัดเจนและควบคุม

ภาพรวมที่ใหญ่กว่า

Anthropic ได้สร้างมาตรฐานพื้นฐานสองมาตรฐานสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI: MCP สำหรับการเชื่อมต่อเครื่องมือและ Agent Skills สำหรับการปรับแต่งความสามารถ ทั้งสองตามรูปแบบเดียวกัน: แก้ปัญหาเชิงปฏิบัติ เผยแพร่สิ่งเหล่านั้นเป็นมาตรฐานที่เปิดกว้าง และขับเคลื่อนการนำไปใช้โดยความมีประโยชน์มากกว่าการล็อกอิน

แนวทางนี้แตกต่างอย่าง鲜จากกลยุทธ์แบบแพลตฟอร์มของ OpenAI ในขณะที่ OpenAI สร้างระบบนิเวศที่เป็นของส่วนตัว – ร้านค้า GPT, Apps SDK, การรวมแบบแพลตฟอร์มเฉพาะ – Anthropic สร้างมาตรฐานที่ทำงานทุกที่ ทั้งสองกลยุทธ์สามารถประสบความสำเร็จได้ แต่พวกเขาจะได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน

สำหรับอุตสาหกรรม มาตรฐานที่เปิดกว้างจะลดการกระจายส่วนต่างๆ นักพัฒนาสามารถสร้างสิ่งหนึ่งและปรับใช้ทั่วแพลตฟอร์ม องค์กรสามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่ต้องสร้างการปรับแต่งใหม่ ความกดดันในการแข่งขันเปลี่ยนจากการควบคุมระบบนิเวศไปยังคุณภาพและความสามารถในการดำเนินการ

Anthropic พนันว่าสิ่งนี้เป็นการแข่งขันที่สามารถชนะได้ มาตรฐานทักษะของ Agent คืออีกขั้นหนึ่งในการทำให้แน่ใจว่าการแข่งขันนั้นเกิดขึ้นในเงื่อนไขที่ Anthropic ช่วยกำหนด