Agent Skills：从通用智能到可执行能力的跨越
文章探讨了如何通过 Anthropic 提出的 Agent Skills 概念来解决大语言模型在实际应用中“执行”能力的缺失。作者指出，AI 不仅仅需要指令和提示词，更需要通过结构化的技能包来封装上下文、指导和执行逻辑。文章详细分析了技能的内部结构（如 SKILL.md 和可执行代码）以及“渐进式披露”在上下文管理中的作用，强调了从单纯的 Prompt 工程向系统设计与安全构建转变的重要性。
全部文档 / 作者: Nainsi Dwivedi / 标签: AI架构
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Sub-Agents vs Agent Teams: 改变一切的架构决策
文章深入探讨了在构建复杂 AI 系统时，如何在“子代理”和“代理团队”两种架构模式之间做出正确选择。作者指出，大多数系统错误的按角色（如规划员、开发员）拆分，导致上下文丢失；正确的做法应是基于上下文边界进行拆分。Sub-agents 适用于独立的、需要隔离和并行处理的任务，专注于执行；而 Agent Teams 适用于需要深度协作、上下文共享和实时协调的复杂依赖任务。文章还总结了提示链、路由、并行化等 5 种核心设计模式，并强调了从简单开始、按需增加复杂度的原则。