上一期我们吃了个最近春节AI红包大战的瓜。

现在把视角拉回来，聊聊企业级Agent的落地架构，并在随后几期中，拆解一些实际办公场景的实际案例。

当 ChatGPT 的新鲜感褪去，企业主开始清算 AI 的 ROI。从 Chat 到 Act，从“陪聊”到“干活”，核心在于 Agent 架构的重构。今天这篇文章我们拆解 Dify、Coze 等主流平台的差异，揭示“大脑（LLM）+ 手脚（Skill）”的业务闭环逻辑，为大家自己上手搭建实用的Agent提供一些思路。

2026 年，当我们回望这轮 AI 浪潮，会发现一个明显的分水岭：前两年，我们在试图教会 AI“像人一样说话”；而后两年，我们都在强迫 AI“像人一样干活”。

在跨国企业的制造基地，在供应链管理的格子间里，没人关心大模型能不能写藏头诗。业务部门的焦虑非常具体：它能不能打开这个 Excel？能不能去 SAP 里查库存？能不能把这堆 PDF 发票变成结构化数据？

接下来我们看看Agent为了能完成任务，是怎么进化的。

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PART 01 必要的土壤：AI Agent的路线之争

要让大模型从“离线大脑”变成“在线员工”，我们需要一个容器，行业内称之为Agent IDE（智能体集成开发环境）。

看到IDE可能你会第一时间想到代码开发，比如 Visual Studio，心想：完了，还得学代码么？别急，别忘了，我也不会写代码，一样能用。

在当今视角下，IDE 的形态已经因“IT 治理策略”的差异而分化为几条截然不同的路径。

路径 A：SaaS 化的低代码生态（以 Copilot 为代表）这是“开箱即用”的极致。

• 优势：对于办公生态的集成效果更好，对于轻量级场景，或者快速验证 MVP（最小可行性产品）非常合适。
• 局限：开发的过程需要一定学习成本，且根据不同业务需求，需要重复修改或搭建。

路径 B：私有化部署的编排引擎（以 Dify，n8n 为代表）AI Agent 赋能的自动化工作流。

• 优势：流程可视化且遵守性强，且可以与企业私有模型无缝对接。
• 局限：仍旧需要手动进行搭建和配置，在Agent Skill推出前实用度最高。

路径 C：AI Agent 原生IDE（以Claude Code，TREA为代表）AI 极致自由度的体现。

• 优势：灵活度和适配度极高，且可以与企业私有模型无缝对接。
• 局限：数据出域风险。对于制造业而言，配方数据、BOM 表等保密信息上传至公有云或大模型是合规红线。

在企业环境里，我们只能在围栏里选择尽可能适合自己的工具。在个人场景下，我们可以随心所欲体验AI最前沿。

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PART 02 核心组件：Agent Skill —— 让AI听话干活的SOP

Agent Skill 的概念科普在网上已经烂大街了，这里不再赘述，简单总结一下特点：

• Skill 就是一份预先写好的给AI可以反复调用的prompt，就像我们工作中的SOP，告诉AI在完成特定任务下，应该按照什么流程，怎么一步一步的做。这样在很大程度上解决了大模型随机性、不可控的问题。
• Skill 是按需加载的，在AI接到用户指令后开始判断该使用什么Skill来完成任务时，大模型加载的仅仅是Skill的描述，而不是Skill的全部代码。这就意味着能节约大量的上下文token，同时避免过长上下文带来的模型注意力分散问题。

在 Agent 架构中，茫茫多的Agent Skill就是AI在完成各类任务时的一本本参考书。

我用一个简单案例演示一下Agent Skill如何帮助我们完成任务：

相信无数打工人都面临过类似的场景，我们需要从批量的PDF发票提取金额信息

我创建了一个文件夹名为invoice，里面放了两张最近购物的PDF发票。

因为我已经提前安装好了PDF skill，所以我直接输入我的命令：“@invoice 使用pdf skill帮我提取每个发票文件中的商品名称和发票金额，帮我总结成数据表”

这里我看到Agent先是读取了SKILL的描述，然后开始执行：

执行的时候他发现缺少几个python module：

甚至在安装python module的时候，他又遇到了问题：

接着他开始自己分析，找原因，找解决方法：

最终他成功读取了发票信息：

测试成功后，他先是制定了一份计划，因为我的Agent配置的是planning模式：

随后在我的授权下，他开始按计划执行，完成后还会自己验证一下是否成功执行了计划的每一步：

最后，他把整个任务执行的walkthrough都展示给我看：

整个过程中我的输入只有最开始的一句指令，Agent展现出了高度的环境交互能力和自主执行调整能力。

而Skill则确保了Agent在处理PDF时按照预先定义好的流程，能准确的提取到我需要要的信息。

Skill 就是这样为AI Agent巧妙解决了在这个场景里如何保质保量完成任务的最后一公里难题。

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PART 03 业务闭环：从 Chat 到 Act

“AI Agent + Skill”的架构，本质上是让大语言模型在干活时别太“自由发挥”的一种保障机制，Skill提供了大模型训练中不具备的各个垂直领域最佳实践知识。

• 决策层 (AI LLM)：负责理解模糊的自然语言，处理异常，进行逻辑分发。
• 执行层 (Skill)：负责执行流程化、精确、不让AI自由发挥，照章办事的说明书。

这种解耦，让我们可以构建出既聪明，又听话的数字员工。

未来的办公场景，不是你在这个系统导出 Excel，发邮件给那个人，那个人再录入另一个系统。

而是你对 Agent 下达指令，Agent 自主调用 Skill A (读取数据)，经过计算，调用 Skill B (写入系统)，最后调用 Skill C (发送通知)。

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PART 04 结语

数字化转型的深水区，不在于谁的模型参数大，而在于谁能把业务逻辑（Business Logic）封装成一个个可被调用的 Skill。

对于正在观望的管理者，我的建议很直接：停止对“通用人工智能”的宏大幻想，从部署一个支持工具调用的 IDE 开始。

请对照这份“Skill 挖掘清单”，找找你们公司内部有没有这样的痛点，这就是起步的地方：

• 高频低智查询：查库存、查订单状态、查员工考勤（对接 ERP/HR 系统）。
• 格式转换噩梦：PDF 转 Excel、发票录入、合同比对（对接 OCR/文档处理）。
• 跨系统搬运：把 CRM 的客户名单导出来，再填进邮件营销系统里（对接 RPA/API）。

把你最痛苦的那个 Excel 表格处理流程，变成你的第一个 Skill。

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下期我们将介绍几个经典的skill，顺便介绍一下Skill市场。

如果你有认为值得挑战的场景，欢迎在评论区留言，我将试着作为案例拆解。