Agent Skills: l'ennesima trovata di marketing di Anthropic!

In questi due giorni, il mio feed di Xiaohongshu, Zhihu e Bilibili è stato invaso da Agent Skills di Anthropic.

Vedere quei blogger che esclamano "è arrivato il momento GPT per gli Agent" e "i paradigmi delle applicazioni AI sono completamente rivoluzionati", a dirla tutta, è davvero imbarazzante. È vero che l'AI è un tema caldo e i click sono facili da ottenere, quindi un sacco di persone in cerca di traffico pubblicano questa robaccia. Spacciare una "soluzione organizzativa per i Prompt" come una tecnologia miracolosa non fa che aggiungere rumore di fondo, senza alcun valore per chi fa davvero sviluppo.

1. Non è semplicemente la prassi consolidata?

Quando si costruiscono sistemi Agent complessi, con l'aumentare delle funzionalità ci si trova inevitabilmente davanti a un problema: come gestire più Prompt diversi?

Rivediamo come si faceva prima:

• Fase del Workflow fisso: è l'approccio più primitivo, si scrive il flusso in modo rigido. Si carica il Prompt A al primo passo, si passa il risultato al Prompt B del secondo passo. Logica interamente hard-coded nel codice, stabile ma estremamente inflessibile: aggiungere una funzionalità significa modificare un sacco di codice.
• Fase di classificazione dell'intento (Router): in seguito, tutti sono diventati più furbi: si fa un riconoscimento dell'intento all'ingresso. L'Agent passa prima da un classificatore, che stabilisce se l'utente vuole rifinire un testo, tradurre o cercare dati. Dopo la classificazione, si caricano le regole corrispondenti dalla libreria di Prompt appropriata. Questa è in realtà la logica centrale della maggior parte dei sistemi Agent autonomi o RAG oggi.

Quindi cosa ha fatto Agent Skills di Anthropic? Ha semplicemente standardizzato questa logica che tutti già seguono tacitamente per impostazione predefinita.