企业 Agent Skills 案例库(职能和业务)及其底层逻辑
文/田志刚
在企业智能化转型中，AI Agent（智能体）正从简单的“聊天机器人”进化为具备实操能力的“数字员工”。其核心竞争力不在于模型参数的大小，而在于其拥有的 Skills（技能/工具集）。
以下是针对企业职能部门与核心业务线条的 Agent Skills 案例全集，以及对 Skills 底层本质的深度解析。
一、 企业 Agent Skills 案例库
1. 职能部门（职能支撑类）
这类技能侧重于流程自动化与行政提效。
- 人力资源 (HR)：
- 面试排期： 自动读取面试官 Google Calendar 或 Outlook 日历，匹配空档并向候选人发送预约通知。
- 社保合规查询： 实时检索各城市最新的社保基数政策，为 HR 提供薪酬计算建议。
- 财务与法务 (Finance & Legal)：
- 报销合规校验： 自动调用 OCR 识别发票信息，并根据企业报销制度（如超额提醒、品类限制）进行初步合规筛查。
- 法务合同对比： 自动比对合同初稿与公司标准范本（Standard Template）的差异，高亮风险条款。
- 行政与 IT (Admin & IT)：
- 资产申领处理： 接入企业 ERP，自动查询库存并在满足条件时触发工单审批流。
2. 核心业务线条（价值创造类）
这类技能直接作用于生产、销售与客户运营，侧重于业务转化。
- 供应链与物流 (Supply Chain)：
- 动态库存预警： 实时监控仓储数据，当库存低于安全水位时，自动调用采购接口生成订单。
- 物流路径优化： 调用地图服务 API（如 Google Maps Platform），根据实时路况和天气计算最优配送路线。
- 研发与产研 (R&D)：
- 代码合规扫描： 在程序员提交代码时，自动触发静态扫描工具，识别安全漏洞或不规范命名。
- 需求自动映射： 将用户的非结构化访谈录音转化为 Jira 中的标准化 User Story。
- 市场与销售 (Marketing & Sales)：
- 公海池线索清洗： 自动抓取企查查、天眼查等数据，补充潜在客户的经营状态、融资信息等维度。
- 自动化广告投放： 根据当日转化率数据，自动调用广告平台接口（如 Google Ads）调整投放出价。
- 电商运营 (E-commerce)：
- 智能控价技能： 监控竞品价格波动，根据预设的利润保护策略自动在后台修改商品售价。
- 评论情感分析： 自动抓取各平台评价，分类总结差评痛点并直接生成客服回复话术。
二、 Agent Skills 的底层本质是什么？
如果把 AI Agent 比作一个职场中的“人”，LLM（大模型）是其大脑，而 Skills 就是其手脚和专业工具。其本质可以从以下三个维度理解：
1. 能力的“原子化”封装 (Encapsulation)
Skills 的本质是将复杂的业务逻辑抽象为 Agent 可理解的 API 接口或函数。
- Agent 并不真正“懂得”如何订机票，它只是根据用户指令，在工具箱里找到了名为
book_flight(destination, date)的函数。 - 它是将“模糊的自然语言指令”转化为“精确的程序调用”的转换器。
2. 从“感知”到“行动”的桥梁 (Actionability)
大模型本身是一个闭环的概率预测系统，无法直接干预外部世界。
- 本质是赋权： Skills 为 Agent 提供了操作物理世界（如发邮件、修改数据库、转账）的权限。
- 没有 Skills 的 Agent 只是“清谈家”（回答问题），具备 Skills 的 Agent 才是“执行者”（完成任务）。
3.确定性与非确定性的耦合 (Coupling)
这是 Skills 最核心的哲学本质。
- LLM 是非确定性的： 同一个问题可能有不同的表述。
- 业务系统是确定性的： 数据库修改、转账必须百分之百准确。
- Skills 的作用： 它是连接“概率世界”与“逻辑世界”的界面。它通过一套标准的 JSON Schema（描述规范） 约束 Agent：无论大脑怎么想，最后输出的参数必须符合既定格式，确保企业业务的安全性与准确性。
总结
Agent Skills = 接口规范 (API) + 执行权限 (Auth) + 业务常识 (Domain Logic)。
对于企业而言，未来的核心资产将不再仅仅是员工，而是这套被原子化、可被 AI 调用的 Skills 库。它将企业的业务能力沉淀为可被大模型随时唤醒的数字组件。
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