cshandClaude Opus 4.8
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Agent 科普：Skill、Prompt 与 Loop
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> 读懂 TSL Playbook 前的 5 分钟预备知识
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很多人已经会用 AI 对话：输入一个问题，等待模型回答。但 **Agent（智能代理）不只是“更会聊天的模型”**。它能够读取资料、调用工具、观察结果，并根据任务进度继续行动。
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要理解这种工作方式，先认识三个概念：
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- **Skill**：Agent 处理某类任务时会打开的“说明书”。
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- **Prompt**：某一次模型调用收到的任务、规则和上下文。
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- **Loop**：让 Agent 根据真实反馈持续行动的控制机制。
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## 第一部分：Skill —— 给 Agent 一套专业工作方法
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### 什么是 Skill？
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先看一个生活中的例子。
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你让一个会做饭的人做红烧肉。如果只告诉他菜名，他可能会凭经验去做；如果再给他一张可靠的菜谱，上面写着要准备什么、先做什么、火候多大以及出问题时怎么办，他就更容易稳定地做好这道菜。
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**对 Agent 来说，Skill 就像这张菜谱。** 它不是任务的最终答案，而是一份“怎样完成这类任务”的说明。它通常会告诉 Agent：
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- 哪类任务要打开它；
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- 第一步做什么，接下来做什么；
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- 不确定时去哪里查；
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- 可以使用哪些工具；
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- 什么情况下应该停下来询问用户。
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Skill 不会让模型突然变得更聪明，也不会改变模型本身。它只是让 Agent 在处理某类任务时有步骤可循、知道去哪里查，尽量少靠猜。
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### Agent 什么时候会使用 Skill？
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Agent 不会把所有 Skill 一直“摊在桌面上”。它通常先看一份简短目录，知道有哪些 Skill、每个 Skill 适合做什么。收到任务后，如果出现下面的情况，才会打开对应的 Skill：
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- 用户明确点名某个 Skill；
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- Agent 发现当前任务正好符合某个 Skill 的用途；
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- 系统或项目规则要求这类任务必须使用指定 Skill。
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这个动作发生在 Agent 真正回答或开始操作之前。同一个任务做到不同阶段时，也可能需要打开不同的 Skill。
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打开 Skill 后，Agent 会照着里面的步骤工作，需要时再去查询资料或使用工具。
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### Skill 如何工作？
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```mermaid
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flowchart LR
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A([用户提出任务]) --> B[看看有哪些 Skill]
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B --> C{找到合适的<br/>Skill 了吗}
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C -->|用户点名 / 任务匹配 / 规则要求| D[打开对应 Skill]
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D --> E[按照步骤工作]
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E --> F[需要时查资料<br/>或使用工具]
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F --> G([完成任务])
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C -->|没有| H[用通用能力处理]
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H --> G
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classDef start fill:#e8f3f8,stroke:#2b7489,color:#173b48,stroke-width:2px;
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classDef decision fill:#fff4dc,stroke:#c88719,color:#5b3a00,stroke-width:2px;
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classDef skill fill:#f0eafd,stroke:#8250df,color:#3f2675,stroke-width:2px;
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classDef action fill:#eaf2fd,stroke:#3178c6,color:#173f73,stroke-width:2px;
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classDef done fill:#e8f6ec,stroke:#2ea043,color:#175c2d,stroke-width:2px;
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class A start;
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class C decision;
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class B,D skill;
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class E,F,H action;
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class G done;
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```
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以 TSL Playbook 中的 `tsl-syntax-reference` 为例：当用户要求编写或解释 TSL 代码时，Agent 会先打开这个 Skill，按照里面的说明查询 TSL 语法资料，确认正确写法后再生成代码，而不是因为“TSL 看起来像 Pascal”就凭经验猜。
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这个例子体现了 Skill 的核心价值：
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> **Skill 不替 Agent 完成任务，而是告诉 Agent 如何更可靠地完成某一类任务。**
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简单来说，**Skill 负责告诉 Agent“这类事情应该怎么做”**。任务发生变化时，Agent 可以在后续步骤中再使用新的 Skill。
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## 第二部分：Prompt + Loop —— 从一次回答到持续完成任务
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### Prompt 是什么？
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Prompt 是一次模型调用所接收的输入，可能包括：
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- 用户当前提出的任务；
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- 系统规定的角色与行为边界；
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- 已有的对话和执行历史；
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- 工具返回的结果；
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- 当前任务状态和剩余目标。
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因此，**Prompt 不是模型调用本身，而是这次调用所使用的任务说明和上下文**。
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一次性的 Prompt 通常是：用户输入任务，模型给出回答，然后结束。如果任务需要读取文件、修改代码、运行测试并根据报错继续修复，仅靠一次回答往往不够，这时就需要 Loop。
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### 一次性 Prompt 与 Loop 有什么不同？
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```mermaid
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flowchart TD
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subgraph ONE[一次性 Prompt]
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direction LR
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P1[输入任务] --> P2[模型回答] --> P3([结束])
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end
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subgraph LOOP[Loop]
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direction LR
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L1[设定目标] --> L2[观察当前状态]
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L2 --> L3[决定下一步]
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L3 --> L4[行动或调用工具]
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L4 --> L5[更新状态]
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L5 --> L6{目标完成了吗}
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L6 -->|完成| L7([输出结果])
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L6 -->|没有| L2
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end
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classDef prompt fill:#eaf2fd,stroke:#3178c6,color:#173f73,stroke-width:2px;
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classDef loop fill:#f0eafd,stroke:#8250df,color:#3f2675,stroke-width:2px;
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classDef decision fill:#fff4dc,stroke:#c88719,color:#5b3a00,stroke-width:2px;
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classDef done fill:#e8f6ec,stroke:#2ea043,color:#175c2d,stroke-width:2px;
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class P1,P2,L1 prompt;
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class L2,L3,L4,L5 loop;
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class L6 decision;
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class P3,L7 done;
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```
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Loop 可以由用户手动推进，例如模型回答后，用户再说一句“继续”。在真正的 Agent 系统中，Loop 通常由外部程序管理：程序反复调用模型、执行工具并更新状态，直到任务完成、需要用户确认、发生错误或达到执行上限。
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### Loop 如何工作？
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这里最容易误解的一点是：**Prompt 和 Loop 不是二选一，Prompt 就在 Loop 里面。**
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Agent 每执行一轮，都会把新的观察结果和任务状态加入上下文，再组装下一轮 Prompt：
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```text
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Prompt 1 → 模型决策 → 执行工具 → 获得结果
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↓
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Prompt 2（加入新结果）← 更新任务状态
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```
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模型负责判断“下一步做什么”，外部程序负责真正运行 Loop、执行工具、保存状态和检查停止条件。模型本身不会在没有再次调用的情况下无限运行。
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## 最后记住三句话
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| 概念 | 一句话理解 |
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| **Skill** | 为 Agent 提供某个领域可重复使用的专业工作方法。 |
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| **Prompt** | 告诉模型这一轮知道什么、遵守什么、要做什么。 |
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| **Loop** | 让 Agent 根据执行反馈不断决定下一步，直到停止。 |
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三者组合起来，Agent 才能从“回答一个问题”进化为“持续完成一个任务”：
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> **Skill 提供专业方法，Prompt 描述当前一步，Loop 推动任务向前。**
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