发现一个很有意思的现象，模型能力已经不是瓶颈了。
Claude、GPT 这些大模型，生成能力都够用。完成任务本身，早就不是什么难事。
真正让人头疼的，是系统怎么处理判断。
我们把太多本该固化下来的东西，交给模型每次临场发挥。
这个问题刚开始其实看不出来。Agent 第一版跑得挺好，一个 prompt 配几个工具调用，流程就通了。
但随着业务场景变多，上下文开始叠加各种历史约束，需求从一次性任务变成持续运行，问题就来了。
系统行为开始变得不可预测，但你又定位不了问题在哪。
模型参数没变，数据分布看起来也没变，逻辑路径大体一致。
结果就是有时对、有时不对。
这种状态在工程上其实挺危险的。
关键不在于模型稳不稳定，而在于我们是不是在逃避一个更基础的问题。
哪些判断应该被固化成系统能力？哪些判断才值得每次重新推理？
如果所有判断都让模型即时完成，系统规模越大，不确定性就被放大得越快。
从这个角度再看 Claude Skills，会发现它解决的不是怎么让 Agent 更聪明。
Anthropic官方发布Agent Skills
它解决的是一个更底层的工程问题。
怎么把反复验证过的能力，从不透明的 prompt 行为里拆出来，变成可管理、可复用、可回收的系统组件。
Anthropic 在 AI Engineer 大会上甚至直接喊出了这个观点。
Don’t Build Agents Build Skills Instead
不要构建 Agent，要构建 Skills。
Skill 的价值不在于能力本身。
在于它让经验第一次有了长期资产的形态。
一个 Skill 的结构其实很简单。
Skill文件夹结构
SKILL.md 是核心指令，定义触发条件和执行流程。scripts 放可执行代码，references 放参考文档，assets 放素材资源。
本质上就是把散落在 prompt 里的经验，用文件夹的方式结构化沉淀下来。
也正是这个背景下，像特赞科技 atypica.AI 团队提出的 skill0（https://skill0.io/）这样的能力承载层开始显得必要。
skill0平台首页
当系统里的 Skills 从十几个增长到几十个、上百个，工程问题就变得很具体了。
哪些能力已经被验证？哪些还在实验阶段？不同团队是不是在重复造轮子？
skill0的skill-installer详情页
如果这些问题没有一个明确的系统层来承载，所谓的 Agent 架构，最终一定会退化回 prompt 的堆叠。
当能力被 Skill 化之后，Agent 本身的定位也会变。
它不再是一个会做很多事的执行体，更像一个调度者。
理解上下文、做路径选择、判断要不要调用某种能力。
执行的确定性尽可能被 Skills 吸收，不确定性才留给推理层处理。
这时候系统的关注点自然会从输出是否漂亮，转向判断是否正确。
目前行业里其实还没有一个被广泛接受的概念，能完整描述这种以判断为中心、由 Skills 和上下文共同驱动、面向长期运行的 Agent 系统形态。
我们看到的更多是零散的说法。
Agentic AI、Multi-Agent Systems、Tool-augmented LLMs，各自指向系统的一部分，但很少覆盖完整形态。
也因为缺乏公共语言，不同团队讨论类似问题时，只能反复用长句解释架构假设，而不是直接指向一个明确的系统类型。
最近看到特赞科技的 atypica.AI 团队提到了 GEA（Generative Enterprise Agent），我觉得这个概念对了。
GEA架构图
GEA 这种架构思路不是一个新名词，而是一种工程上的自我约束。
在企业级系统里，生成永远不是第一步，判断才是。
左边是外部基础设施，LLM、MCP、APIs 这些能力层。中间是核心流程，从意图理解到推理到执行再到输出。右边是上下文系统，Memory、Assets、Skills 构成的知识库。
Skills 负责把正确的经验规模化，上下文负责约束判断的适用范围，推理层的任务是在复杂环境中做取舍，而不是一味执行。
这是一种工程理性的回归。
当 AI 开始真正进入生产系统，判断能力、结构清晰度和长期可演化性，终究会比短期的能力炫技更重要。
文章来自于“AI产品普洱”，作者 “AI产品普洱”。