傳統 LLM 提示詞通常會強制模型預先載入所有可能的指令，這會浪費脈絡窗口，且模型難以優先處理相關資訊，導致效能降低。代理程式技能採用「漸進式揭露」設計模式，代理程式只會存取目前工作所需的特定功能。

舉例來說，如果代理程式的工作是清理資料，就不需要載入安全性稽核指示。代理程式一開始會使用最基本的提示詞，只有在使用者要求查詢資料庫時，才會「揭露」並將特定的「Data Cleaner」技能載入至脈絡。

技能基本上是獨立的目錄或資料夾，其中包含執行特定工作所需的指示和資產；由於是以簡單易懂的語言撰寫，因此不需要任何程式設計經驗。技能會結合必要中繼資料和選用的隨附資產來運作，確保代理程式能取得執行工作所需的一切，避免不必要的負擔。

這是技能的必要核心元件，包含代理程式遵循的指示。

• YAML Frontmatter：位於檔案頂端，包含名稱和說明 (最多 1024 個半形字元)。代理程式在啟動時只會讀取這部分，以查看可用的技能。這類中繼資料支援漸進式揭露技術。
• Markdown Body：包含實際的程序說明、逐步指引和範例，代理程式會在技能啟用後遵循這些內容。

您可以新增子目錄，讓技能更強大。scripts/ 資料夾能存放可執行的程式碼 (例如 Python 或 Bash)，而 references/ 或 assets/ 則可儲存範本、API 說明文件或結構定義。代理程式可以執行這些指令碼來取得確定性輸出內容，而程式碼本身不會占用脈絡視窗的空間。

為了維持效能，代理程式必須在豐富的功能與即時的回應速度之間取得平衡。代理程式會採用分層做法，只存取手邊工作所需的相關指令，而非一次載入整個功能庫。這個程序可確保代理程式在整個工作階段中保持輕量化和專業化。

1. 探索：啟動時，代理程式只會將中繼資料 (每個技能約 100 個權杖) 載入系統提示詞，以瞭解可用的內容。
2. 啟用：當工作符合技能說明時，代理程式會使用 bash 指令，將完整的 SKILL.md 指示讀入使用中的脈絡資料。
3. 執行：代理程式會按照工作流程，僅在工作需要時，選擇性讀取參照檔案或執行隨附的指令碼。

轉向使用 Agent Skills，代表從撰寫廣泛的敘述文字，轉變為強制執行更精細且具體的提示詞。

• 重視流程而非文字：技能會強制執行確定性檢查點和結束條件，而非依賴一般最佳做法文章。
• 詞元效率：技能僅在觸發時才會使用脈絡視窗，讓您能以極低的負擔安裝數十項技能。
• 跨平台互通性：這些技能以開放規格為基礎，可在 Antigravity CLI、Gemini Enterprise Agent Platform、Claude Code、VS Code、Cursor 和其他自訂 CLI 工具中使用。
• 可組合性：代理可動態結合多項技能，完成複雜的多步驟工作流程。

Agent Skills 可讓 AI 從一般助理，轉變為可用於正式環境的數位員工。

工程團隊可使用 Agent Skills，強制執行程式設計標準。舉例來說，技能可以在 references/ 資料夾中加入公司風格指南，並在 scripts/ 資料夾中加入 linting 指令碼。開發人員提交 PR 時，代理會執行指令碼來檢查錯誤，並根據風格指南留下審查留言，不需有人撰寫複雜的提示詞。

代理會運用剖析技能，從 PDF、試算表或文字中擷取結構化資料。只有在主動處理文件時，代理才會載入繁重的剖析指令碼，進而節省大量的脈絡窗口空間。

資料分析師會運用技能，安全地與資料庫互動。代理載入包含資料庫結構定義的「資料分析師」技能。這項功能會提供編寫準確 SQL 查詢所需的背景資訊，並使用隨附的資料連接器指令碼執行查詢。

DevOps 團隊可以建立技能，將基礎架構即程式碼 (IaC) 安全性政策納入其中。在雲端環境佈建前，代理會使用這項技能，針對設定檔執行驗證指令碼，確保不會部署開放的通訊埠或未加密的 bucket。

企業知識工作者可以建立技能，確保所有面向使用者的文案都符合品牌風格指南。

由於 Agent Skills 可與執行權限一併封裝，因此可能會擴大攻擊面。您必須秉持與處理其他軟體依附元件相同的嚴謹態度，確保其安全性。

企業平台可在部署前掃描技能，找出隱藏指令或過度代理等安全漏洞，降低這類風險。開發人員可透過加密簽署功能，將數位簽章附加至技能目錄，證明技能的真實性，確保未遭竄改。

Agent Skills 可與 Google Cloud AI 生態系統原生整合。Gemini Enterprise Agent Platform 可讓您透過單一 API 呼叫管理自主代理，上傳自訂技能，或使用預先建構的技能來處理複雜的企業工作流程。

這些代理是由 Antigravity 控管機制提供技術支援，該機制提供安全的沙箱環境，可用於推論、規劃和執行。這些技能可搭配 Model Context Protocol (MCP)，安全地將代理連結至即時外部資料來源，確保設定安全無虞且可稽核。

Agent Development Kit (ADK) 是主要框架，可讓您搭配企業基礎架構使用開放式 Agent Skills 標準。您可以使用 ADK 將技能部署至採用 Gemini 技術的代理，讓代理在隔離的沙箱運算環境中，執行隨附的 Python 或 Bash 指令碼。

ADK 可讓技能向 BigQuery 和 Cloud Storage 等服務驗證，同時確保每次技能啟用和指令碼執行作業，都會記錄在 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 中，以便完整稽核。

如要開始使用，請造訪官方 Google Agent Skills 存放區。提供 BigQuery、Cloud Run 和 GKE 等產品的「以代理為優先」技能包。您可以使用標準指令 (例如 npx skills add google/skills) 安裝這些經過驗證的功能。