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@UPing123zzz

Workflow 和 Skill 到底有什么区别？为什么现在越来越多的 AI Agent 开始使用 Skill？ 我之前搭过 33 个节点的 Workflow，也做过视频自动剪辑 Skill。做到后面发现，这两个东西根本不是互相替代的关系，而是在解决不同的问题。 Workflow 解决的是一件事该怎么跑。从哪里获取数据、先执行哪个节点、什么条件下进入下一步、失败了怎么重试，最终怎么交付。它更像一条提前设计好的业务流水线。 Skill 则是把一套成熟的工作方法封装起来，交给 Agent 在需要的时候调用。它的核心是一个 SKILL.md 文件，但里面还可以包含脚本、模板、参考资料、行业规范等。所以把 Skill 理解成一个大号 Prompt 没错，但也不完全准确，它实际上是一套可以复用的任务执行说明和资源包。 为什么需要 Skill？我认为最有价值的是两点。 第一，按需加载，减少无效的上下文消耗。 传统做法经常把大量规则直接塞进 Prompt，任务还没开始，上下文就已经被占了一大块。 Skill 使用渐进式加载机制。Agent 先知道有哪些 Skill，以及它们分别能做什么。真正需要时，再读取对应的Skill.md，必要时才继续读取脚本和参考资料。 这样不必提前塞入所有细节，在合适的场景下也能节省 Token。 第二，跨场景复用，降低后续维护成本。 比如我同时做三个 Agent，它们可能分别服务电商、短视频和企业知识库，但其中都有内容审核、格式校验、文件处理等共性需求。 没必要在三个 Workflow 里重复写三遍。 把共性操作抽象成 Skill，不同 Agent 都可以使用。以后修改规则，只需要维护同一套 Skill，而不必挨个修改业务流程。 当然，Skill 也不是万能的。它不能直接替代 Workflow 的流程编排、任务调度、异常重试和系统监控。 真正合理的架构，是让 Workflow 负责组织整个业务流程，让 Skill 承载可以反复调用的工作方法。 我现在做 AI 项目越来越关注一个问题：这次解决的需求，有没有一部分可以沉淀下来，让下一个项目直接复用？ 一个项目能跑通只是开始。把经验变成可复用、可维护的能力，才有机会让 AI 从一次性 Demo 走向真正的工程交付。

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