Manus AI 正式宣布将全面集成 Agent Skills 开放标准，这一举措标志着 AI 智能体的能力组织方式迎来重要革新。
Agent Skills 是一种创新的方法论，它将专业知识、工作流程和"最佳实践"（Best Practice）打包成可重用的、基于文件系统的资源。这一概念的提出，可以被形象地理解为"为新员工准备的入职指南"。传统的一次性、冗长的会话指令存在诸多局限，而 Skills 则可以被 AI 代理按需发现和加载，从而将一个通用代理快速转变为能够胜任特定任务的专家。
Agent Skills 架构设计具有三个核心优势：
专业化能力：能够为特定领域的任务定制能力，比如法律审查、财务分析或品牌内容创作等专业场景。这种专业化使得 AI 智能体不再只是通用的对话助手，而是能够深入特定领域提供专业级服务的专家。
可复用性：一次创建的 Skill，即可在多个对话、多个项目甚至多个兼容的 AI 代理产品中自动使用。这种可复用性大大提高了知识资产的利用效率，避免了重复劳动。
可组合性：可以将多个独立的 Skills 组合起来，构建出能够处理复杂、多步骤任务的强大工作流程。通过不同 Skills 的灵活组合，AI 智能体可以应对更加复杂的业务场景。
在技术实现上，Agent Skills 采用了"渐进式披露"机制，分三级加载：元数据、指令和资源。这种分级加载方式有效优化了上下文窗口的使用，提高了处理效率。
Manus 的隔离沙盒架构与 Skill 设计天然兼容，形成了良好的技术协同。值得注意的是，Skill 与 MCP 技术形成互补关系——MCP 侧重数据连接，而 Skill 则侧重工作流程封装。这种技术组合为用户提供了更加完整的解决方案。
在功能应用方面，新功能支持将成功工作流一键打包为 Skill，并通过斜杠命令精准触发。这意味着用户可以将实践中证明有效的工作流程快速标准化和复用。目前，Manus 已将 SimilarWeb 等数据源封装为透明 Skill，为用户提供了现成的专业能力。
从产品规划来看，Manus 未来将 Skills 集成到项目与连接器中，并为团队版用户推出共享技能库。这一规划将进一步增强团队协作能力，让专业知识和最佳实践能够在团队内有效共享和传承。
据官方信息，该功能现已全面开放，用户可以开始体验和使用 Agent Skills 带来的全新能力。这一技术的推出，有望推动 AI 智能体从通用对话工具向专业化、可定制的工作伙伴转变，为不同行业和场景的应用打开更广阔的空间。