如果把 Agent 比作一位工程师。

传统方式相当于我们每天上班,就要先阅读500 页员工手册,然后才开始工作。

但是渐进式披露则更像,

我如果需要写 SQL。

才打开数据库文档。

需要写 Java。

才打开 Java 文档。

这样工作效率更高。

模型其实也是一样。

14.9 OpenClaw 与 Claude Code 的 Skill 思想
虽然不同产品实现方式不同，但近年来都逐渐体现出相同的设计趋势：

Skill 不再只是 Prompt；
Skill 成为能力的组织单元；
按需加载，而不是一次性加载全部能力；
通过 Runtime 动态决定需要暴露哪些能力。
以 OpenClaw 为例，一个 Skill 可以组织 Prompt、Tool、Memory 等资源；而在 Claude Code 一类面向开发的 Agent 中，也会根据当前开发任务动态加载不同能力，而不是把所有开发规则一次性交给模型。

这说明，Skill 正在从"提示词模板"演变为 Agent 的能力管理机制。

14.10 一个相对完整的 Agent 架构
到这里，我们终于可以把前几章串起来了。

             用户目标
                 │
                 ▼
          Agent Runtime
                 │
     ┌───────────┼───────────┐
     ▼           ▼           ▼
  Memory      Workflow     Skill Router
                                 │
                      选择合适的 Skill
                                 │
                                 ▼
                             Skill
                     ┌──────┼──────┐
                     ▼      ▼      ▼
                  Prompt  Tool   Memory
                                 │
                                 ▼
                                LLM

我们可以看到,Skill 并不是替代 Prompt、Tool 或 Memory，而是把它们组织成一个可复用、可管理、可按需加载的能力模块。

本章总结
这一章，我们回答了五个关键问题：

Skill 是什么？
它不是一段 Prompt，而是一种完成特定任务的能力封装。
Skill 与 Tool 的区别？
Tool 提供单一能力，Skill 组织多个能力完成目标。
Skill 与 Workflow 的区别？
Workflow 管流程，Skill 管专业能力。
什么是渐进式披露（Progressive Disclosure）？
不一次性暴露所有能力，而是在运行过程中按需加载 Skill、Prompt 和 Tool。