独立于大模型，可在自有环境运行的 Skills。 Agent Skills 是由 指令、脚本和资源构成的模块化文件夹。 AI Agent 可以发现并按需加载 Skills。相较于将知识硬编码到 prompts 中 或者为每个任务开发专用工具，Skills 提供了一种灵活扩展智能体能力的实现方式。 Spring AI 的相关实现将 Agent Skills 引入到了 java 生态，实现了大模型的可移植性 — 只需定义一次 Agent Skills，即可在 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 及其他所有得到支持的大模型中复用。 什么是 Agent Skills? Agent Skills 是模块化的能力，表现为以 yaml 格式封装的 markdown 文件。 每个 Skill 对应一个文件夹，文件夹中需要包含一个 SKILL.md 文件。在 SKILL.md 中至少需要配置 名称 和 描述 两类元数据，同时还包含指导 Agent 完成特定任务的指令。此外 Skills 文件夹中还可以整合脚本(scripts)、模板(templates)和参考文档(references)等内容。 其中的前置元数据不仅支持简单的字符串值，还支持复杂的 yaml 结构（列表和嵌套对象等）以支持高级使用场景。 Skills 采用渐进式披露机制实现上下文的高效管理： 发现阶段： Agent 启动时，仅加载所有可用 Skill 的名称和描述，保留能够判断 Skill 相关性的核心信息即可； 激活阶段： 当待执行任务与某一 Skill 的描述匹配时，Agent 才会将 Skill 的 SKILL.md 文件中的全部指令加载到上下文中； 执行阶段： Agent 按照指令完成任务，并根据具体情况按需加载引用文件或者执行内置代码 通过这个机制，即使注册上百个 Skill ， 也能保证上下文窗口的轻量化，避免资源冗余。 Tips: 关于 Agent Skills 的更多内容可以参考 Skill 官方指南 为什么要在 Spring AI 中使用 Agent Skills 无缝集成 只需要注册少量工具，即可将 Agent Skill 集成到现有 Spring AI 应用中 — 且无需对架构做任何修改。 可移植、独立于模型，无厂商锁定 与绑定特定大模型平台的实现方案不同，Spring AI 的 Agent Skill 可以适配多家大模型服务商，切换模型时无需重写代码或重构 Skill。 可复用、可组合 Skill 可以在不同的项目间共享，与业务代码一起进行版本控制。多个 Skill 可以组合实现复杂工作流，还能通过辅助脚本和参考文档进行功能扩展。同时，Spring AI 的 Skill 还可以无缝兼容已有的 Claude Code