Agent Skills: как упаковать знания для LLM-агентов (не просто промпты)

Что такое Agent Skills и почему это не просто промпты?

Когда мы говорим о создании интеллектуальных агентов на основе больших языковых моделей, первое, что приходит в голову — написание промптов. Но что делать, когда количество инструкций переваливает за сотни, а их сложность требует структурированного подхода? Именно здесь на помощь приходит концепция Agent Skills — архитектурный паттерн, который позволяет упаковывать знания для LLM-агентов систематизированно и эффективно.

Проблема, которую решают Agent Skills

Разработчики LLM-агентов сталкиваются с несколькими фундаментальными проблемами:

• Prompt sprawl — неконтролируемый рост промптов и их сложности
• Сложность поддержки и обновления знаний
• Проблемы с консистентностью выполнения сложных процедур
• Трудности с переиспользованием знаний между разными агентами

Традиционные подходы вроде RAG (Retrieval-Augmented Generation) решают проблему доступа к данным, но не проблему структурирования процедурных знаний. Инструменты (Tools) дают доступ к API, но не содержат бизнес-логику их использования.

Архитектура Agent Skills: три уровня знаний

1Процедурная память (Procedural Memory)

Это ядро Agent Skills — структурированные инструкции выполнения конкретных задач. В отличие от простых промптов, процедурная память включает:

skill: analyze_user_sentiment
version: 1.2
description: Анализ настроения пользователя по истории диалога
steps:
  - extract_conversation_context
  - identify_emotional_triggers
  - categorize_sentiment: [positive, neutral, negative, frustrated]
  - generate_appropriate_response_template
prerequisites:
  - access_to_conversation_history: true
  - min_conversation_length: 3
output_format:
  sentiment_score: float
  confidence: float
  recommended_action: string

2Контекстные адаптеры (Context Adapters)

Механизмы адаптации навыков под конкретный контекст выполнения. Например, один и тот же навык «обработка заявки» может адаптироваться под разные отделы компании.

3Оркестратор навыков (Skills Orchestrator)

Компонент, который определяет, какие навыки применять в конкретной ситуации, как их комбинировать и в какой последовательности.

Сравнение с альтернативными подходами

Практическая реализация: пример из Битрикс24

Рассмотрим, как Agent Skills реализованы в платформе Битрикс24 для обработки входящих обращений клиентов:

# Пример структуры навыка в Python-стиле
class CustomerSupportSkill:
    def __init__(self, skill_config):
        self.name = skill_config['name']
        self.version = skill_config['version']
        self.steps = skill_config['steps']
        self.context_requirements = skill_config.get('context_requirements', [])
    
    def execute(self, context, llm_client):
        """Выполнение навыка с учетом контекста"""
        # 1. Проверка контекстных требований
        if not self._validate_context(context):
            return {"error": "Контекстные требования не выполнены"}
        
        # 2. Построение цепочки промптов для каждого шага
        execution_plan = self._build_execution_plan(context)
        
        # 3. Последовательное выполнение шагов
        results = []
        for step in execution_plan:
            prompt = self._build_step_prompt(step, context)
            response = llm_client.generate(prompt)
            results.append(self._parse_step_response(response))
            
            # Проверка условий продолжения
            if not self._should_continue(results):
                break
        
        return self._aggregate_results(results)
    
    def _validate_context(self, context):
        """Валидация доступности необходимого контекста"""
        required_fields = self.context_requirements
        return all(field in context for field in required_fields)

Интеграция с MCP (Model Context Protocol)

Одним из перспективных направлений развития Agent Skills является интеграция с Model Context Protocol (MCP). MCP позволяет стандартизировать способ предоставления контекста моделям, что идеально сочетается с архитектурой навыков.

Примеры использования Agent Skills

1. Сложные бизнес-процессы

Обработка заявки на ипотеку в банке требует последовательного выполнения 15+ шагов с проверками, запросами дополнительных данных и принятием решений. Agent Skills позволяют упаковать эту процедуру в переиспользуемый компонент.

2. Техническая поддержка

Диагностика проблем с программным обеспечением, где нужно последовательно проверять различные аспекты системы, запрашивать логи, анализировать конфигурации.

3. Обучение и онбординг

Структурированные сценарии обучения новых сотрудников, где агент выступает в роли наставника, последовательно раскрывая темы и проверяя понимание.

Кому подходит подход Agent Skills?

• Корпоративные разработчики, создающие сложные бизнес-агенты
• Провайдеры SaaS-платформ, которым нужно предлагать клиентам настраиваемые сценарии автоматизации
• Разработчики enterprise-решений с требованием к поддержке и версионированию логики агентов
• Команды, страдающие от prompt sprawl в существующих проектах

Старт работы с Agent Skills

Если вы хотите начать использовать Agent Skills в своих проектах:

1. Выделите наиболее повторяющиеся и структурированные сценарии в вашем приложении
2. Опишите их в виде последовательности шагов с четкими входами и выходами
3. Определите контекстные требования для каждого сценария
4. Создайте простую систему версионирования навыков
5. Реализуйте базовый оркестратор, который выбирает навыки на основе контекста

Будущее Agent Skills

Развитие архитектурных паттернов для LLM-агентов только начинается. В будущем мы можем ожидать:

• Стандартизацию форматов описания навыков (аналогично OpenAPI для API)
• Появление marketplace'ов с готовыми навыками
• Интеграцию с системами автоматического обучения и улучшения навыков
• Комбинирование с подходами вроде TensorRT-LLM для ускорения вывода

Agent Skills представляют собой естественную эволюцию подхода к созданию интеллектуальных агентов — от хаотичных промптов к структурированной, поддерживаемой и масштабируемой архитектуре знаний. Как и в случае с запуском LLM в браузере, это следующий шаг к democratization сложных ИИ-возможностей.