最近和一位做集成的朋友聊天
他说刚帮一家企业做了件事
把一个SOP，做成了Skill
SOP：企业标准操作流程
Skill：AI可以调用的能力模块
这个SKill给企业自建的Agent平台用
他兴奋地说
我听了有点诧异
最近龙虾火，把Skills也带火了
但还真是第一次听到
身边的人开始拿它赚钱了
为了掩饰心中的震惊，我故作随意问一句
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他立马激动起来
化身AI老司机，开始给我一统科普
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我先问你个文题啊
一个企业最值钱的东西是啥？
那肯定是多年来积累下来的
业务流程、操作经验、数据处理规则、分析逻辑、制度和方法论
但是，它们往往是隐形的
存在于各个软件、系统，甚至是老员工的脑袋里
这些「最值钱」的东西，很难复用
比如：某个老员工离职后，原来很多熟练的流程、分析方法，新人就不得不重新摸索一遍
而Skill的价值就在于
把企业经验软件化
这些东西变成Skill后
所有人都能用，AI可以调，经验不会丢失
所以做【企业级Skill】才是王道
才能卖上价钱
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他最后还补了一句
AI时代缺的不是工具，而是想法
就是对客户真实需求的深刻理解
然后提出解决问题的想法
现在工具平权了
只要有想法，落地都不是问题
聊到这里，我追问了一句
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他说，这是一家大型能源企业
今年计划在内部构建
一个Agent平台+N个Skill体系
企业能力Skill化，供各种Agent调用
软件功能 → Skill
业务流程 → Skill
员工经验 → Skill
客户比较认同一个趋势
未来的企业级软件形态
不再是由N个独立软件系统组成
而是一整套由Skills组成的能力网络
CRM Skill、ERP Skill、Finance Skill、HR Skill、BI Skill
Agent只需要组合这些Skills
就能完成复杂工作
所以，他们打算从现在开始，零开始
一步步构建 【内部Skill 体系】
聊完后
我觉得【B端Skills】是个好话题
①大趋势，企业软件演变方向
②离钱近，企业级客户买单意愿强
但是，现在市面上的新词太多
很多用户搞不明白之间的关系
下面我来简单科普下几个重要概念
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SOP（Standard Operating Procedure）
就是企业里的标准操作流程
举例：一个投诉SOP
登录系统→搜索数据→筛选字段导→导出Excel→人工分析→生成报告
Skill可以理解为
一个AI可以调用的能力模块
例如：查询数据库、分析 Excel、获取客户信息、生成报告、发送邮件...
这些能力都可以被封装成一个Skill
当AI需要完成任务时
就会调用对应的Skill
比如
用户说：帮我查一下这个客户的订单情况
AI可能执行这样的流程
①调用CRM Skill＞②查询订单数据＞③ 整理信息＞④返回结果
所以从结构上看，Skill就像AI的技能包
看一张图，你就理解了
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龙虾其实就是Agent
装龙虾，你得先装个脑子
脑子就是LLM大模型大模型
然后，你还得给龙虾装各种Skills
这就是给龙虾装技能，让它能干各种活
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我们平时用的DeepSeek、GPT们
是LLM大模型，不是Agent
LLM大模型本身有明显的能力边界
它擅长两件事：①理解语言 ②进行推理
但它并不会真正执行任务
比如：查数据库、登录企业系统、调用 API..
Skill 之所以重要
是因为它给大模型提供执行能力，好比手脚
因此在实际系统中，常见结构是
AI Agent = LLM + Skill
Agent接到任务后，一般会经历三个步骤
①理解任务②制定执行计划③调用Skills工具
举个简单例子
用户说：“帮我做一份本月销售分析。”
Agent 的执行流程可能是
⏷
调用 CRM Skill 获取销售数据
调用 Data Skill 做统计分析
调用 Chart Skill 生成图表
调用 Report Skill 输出报告
整个过程自动完成
最近另一个很热的词是MCP
MCP是一种协议
好比AI世界里的USB
让AI可以用统一方式访问外部工具和系统
Agent、Skill 和 MCP 啥关系？
看个简单结构，就一目了然了
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例如用户问
客户张三的订单什么时候发货？
执行流程可能是
Agent 识别任务
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调用 order_query_skill
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Skill 通过 MCP 调 CRM
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返回订单状态
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最后，想调用的时候
通过“ticket_analysis_skill()”
AI就可以直接调用
