“不确定性不是缺陷，而是新范式的特征，必须学会“回忆”，但同时也要学会“遗忘”。”

AI 时代，智能体本身的概率输出让软件走向不确定，或者说更个性。但这对企业级产品的准确率形成巨大挑战，怎么看待这种现状、机遇和商业风险？智能体和传统应用范式下在业务落地间角色和职能的划分和原则?

这是目前 AI 面临的核心问题，触及了 AI 原生时代企业软件架构、产品设计与组织协作的根本性变革和创业者的产品决策方向。

Agent与Skill技术原理与实践：从理论到生产落地的思考心得和体会

概述：智能Agent的时代已来

在人工智能技术飞速发展的今天，Agent（智能代理）和Skill（技能模块）已成为构建下一代AI应用的核心架构。不同于传统的单一大模型调用，Agent架构通过将复杂的任务分解为多个可组合的技能模块，实现了更灵活、更可控、更专业的智能系统。

本文将深入浅出地解析Agent和Skill的技术原理，并通过国内两大主流模型千问（Qwen）和DeepSeek大模型的实际案例，展示如何构建一个完整的Agent系统，最后提供一份可落地的生产实践计划。

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一、Agent Skill技术概述

本文深入探讨Agent Skill技术架构，通过千问和DeepSeek大模型的实际案例，提供完整的技能实现方案，包含Python和Golang双版本代码，助你打造专业级AI智能体。

1.1 什么是Agent Skill？

Agent Skill是AI智能体（Agent）执行特定任务的能力模块，它将大模型的基础能力转化为可复用、可组合的专业技能。在2026年的大模型技术生态中，Agent Skill已成为连接基础模型与实际应用的关键桥梁。

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