Agent Skills: Anthropic legt wieder los, Marketing-Konzept!

In den letzten Tagen werden meine Xiaohongshu-, Zhihu- und B 站-Feeds von Anthropic mit Agent Skills überflutet.

Ich sehe diese Blogger dort ausrufen: „Die GPT-Stunde des Agents ist gekommen“, „Das KI-Anwendungsparadigma wird völlig umgekrempelt“. Ehrlich gesagt ist der Inhalt kaum zu ertragen. KI ist jetzt wirklich ein heißes Thema, und es lässt sich leicht Traffic verdienen, also kommen jede Menge Leute, die vom Traffic leben, heraus und veröffentlichen solchen oberflächlichen Mist. Eine technische „Prompt-Organisationslösung“ als irgendeine Geheimtechnologie anzupreisen – dieses Informationsrauschen ist für diejenigen, die wirklich entwickeln, völlig wertlos.

1. Ist das nicht die allgemein übliche Vorgehensweise?

Beim Aufbau komplexer Agent-Systeme stellt sich mit zunehmenden Funktionen zwangsläufig die Frage: Wie geht man mit mehreren verschiedenen Prompts um?

Erinnern wir uns daran, wie es bisher gemacht wurde:

• Phase des festen Workflows: Das ist der ursprünglichste Ansatz, bei dem der Ablauf fest verdrahtet wird. Im ersten Schritt wird Prompt A geladen, das Ergebnis wird an Prompt B im zweiten Schritt übergeben. Die Logik ist komplett im Code hartkodiert – stabil, aber äußerst unflexibel; für jede neue Funktion muss ein Haufen Code geändert werden.
• Phase der Absichtsklassifizierung (Router): Später wurden alle schlauer und bauten am Eingang eine Absichtserkennung ein. Der Agent durchläuft zuerst einen Klassifikator, um zu erkennen, ob der Nutzer einen Text polieren, übersetzen oder Daten abfragen möchte. Nach der Klassifizierung werden die entsprechenden Regeln aus der jeweiligen Prompt-Bibliothek geladen. Das ist im Grunde die Kernlogik der meisten heutigen autonomen Agent- oder RAG-Systeme.

Was hat Anthropic also mit Agent Skills getan? Es hat lediglich diese unausgesprochene, standardmäßig laufende Logik standardisiert.