Új korszak a mesterséges intelligencia ügynökök fejlesztésében: Megérkeztek az Agent Skills
A mesterséges intelligencia fejlődése lehetővé teszi, hogy egyre összetettebb és sokoldalúbb ügynököket hozzunk létre, amelyek képesek különféle számítástechnikai környezetekben dolgozni. A Claude Code például már képes helyi kódvégrehajtásra és fájlrendszerek kezelésére, így komplex feladatokat old meg különböző területeken. Azonban ahogy ezek az intelligens rendszerek erősödnek, egyre fontosabbá válik, hogy skálázható, könnyen bővíthető és hordozható megoldásokat találjunk arra, hogyan ruházzuk fel őket speciális szakterületi tudással. Erre kínál megoldást az Anthropic új fejlesztése, az Agent Skills.
Mi az az Agent Skills, és hogyan működik?
Az Agent Skills olyan szervezett mappákból állnak, melyek utasításokat, szkripteket és egyéb erőforrásokat tartalmaznak, amelyeket az intelligens ügynökök dinamikusan felfedezhetnek és betölthetnek. Ezek a képességek kibővítik Claude – az Anthropic által fejlesztett AI – általános tudását, és lehetővé teszik, hogy egy-egy speciális feladatra optimalizáljuk a rendszert. Egy Agent Skill létrehozása olyan, mintha egy új kolléga bevezető anyagát állítanánk össze: egy átfogó, mégis könnyen kezelhető útmutatót, amely segíti az ügynököt a feladatok hatékonyabb elvégzésében.
Eddig az egyedi feladatokra általában külön-külön, széttagolt megoldásokat fejlesztettek, de az Agent Skills segítségével bárki képes lehet modulárisan bővíteni ügynökeit saját, eljárás-alapú tudásával, amely megosztható és továbbfejleszthető.
Az Agent Skills felépítése és működése
Egy skill alapvetően egy mappa, amely tartalmaz egy SKILL.md nevű fájlt. Ebben a fájlban található a skill leírása és a szükséges utasítások, amelyek segítik az ügynököt a feladat végrehajtásában. A SKILL.md fájl elején egy YAML frontmatter helyezkedik el, amely névvel és rövid leírással látja el a képességet. Ez a metadata már az indításkor betöltődik az ügynök rendszerüzenetébe, így Claude tudja, hogy mikor érdemes az adott skillt alkalmazni anélkül, hogy a teljes tartalmat előre betöltené.
Amennyiben a feladat során relevánsnak ítéli meg a skillt, a rendszer betölti a teljes SKILL.md tartalmát, és szükség esetén további, a skill mappájában található fájlokat is beolvashat. Ez a több szinten történő információbetöltés – amit progresszív feltárásnak neveznek – rendkívül hatékony, hiszen csak az adott helyzetben szükséges adatokat veszi figyelembe az AI.
Példaként a Claude PDF-kezelő képességét említhetjük, amely egy speciális PDF skill segítségével képes nemcsak megérteni a dokumentumokat, hanem például űrlapokat kitölteni is. Ez a skill több fájlból áll, melyek közül az egyik külön tartalmazza az űrlapkitöltési instrukciókat, így csak akkor töltődik be, amikor valóban szükséges.
Kódvégrehajtás és hatékonyság az Agent Skills-ben
Az Agent Skills nem csak statikus utasításokat és dokumentációt tartalmazhatnak, hanem aktív kódot is, amelyet Claude futtathat a feladatok megoldására. Ez a megoldás hatékonyabb, mint ha a mesterséges intelligencia magával a kóddal próbálna dolgozni tokenek generálásával, hiszen a kód lefuttatása gyorsabb és megbízhatóbb eredményt ad.
A PDF skill például tartalmaz egy előre megírt Python szkriptet, amely képes a PDF-ekből kinyerni az űrlapmezőket. Claude nem tölti be ezt a kódot a kontextusba, hanem közvetlenül futtatja, így a munkafolyamat következetes és újra reprodukálható.
Hogyan fejlesszünk és értékeljünk Agent Skills képességeket?
Az Agent Skills fejlesztésekor érdemes először felmérni, hogy az ügynök mely területeken mutat hiányosságokat vagy igényel több kontextust a feladatok elvégzéséhez. Ezután lépésről lépésre lehet bővíteni a képességeket, hogy fokozatosan kezeljék ezeket a problémákat.
Fontos, hogy a SKILL.md fájlok ne legyenek túl terjedelmesek, ezért ha sok információt kell tartalmazni, azt érdemes több kisebb fájlra bontani, amelyeket a fő fájl hivatkozásai alapján tölt be az AI. Ezzel csökkenthető a token-fogyasztás és optimalizálható a működés.
A fejlesztés során figyeljünk arra is, hogyan használja Claude a skilljeinket valós helyzetekben, és szükség esetén módosítsuk az instrukciókat vagy a kódot, hogy elkerüljük a hibás működést vagy az egyoldalú terhelést bizonyos kontextusokra.
Biztonsági szempontok és a jövő lehetőségei
Az Agent Skills nagy teljesítményt adnak a mesterséges intelligenciának, ám ez kockázatokkal is járhat. Rosszindulatú skill-ek veszélyeztethetik a rendszert vagy adatokat szivárogtathatnak ki. Ezért ajánlott csak megbízható forrásból származó képességeket telepíteni, és alaposan átvizsgálni a fájlok tartalmát, különösen a kódokat és az esetleges külső hálózati kapcsolódásokat.
Az Anthropic tervei szerint az Agent Skills tovább fejlődnek majd: egyre több eszköz és platform támogatja őket, és a jövőben az AI képes lesz önállóan létrehozni, szerkeszteni és értékelni saját képességeit. Ez forradalmasíthatja, ahogyan a mesterséges intelligencia alkalmazkodik a felhasználók igényeihez.
Az Agent Skills egyszerű, de rugalmas formátuma megkönnyíti, hogy fejlesztők, szervezetek és végfelhasználók testreszabott, speciális képességekkel ruházzák fel AI ügynökeiket. Ez az újítás izgalmas lehetőségeket nyit meg a mesterséges intelligencia alkalmazásában, és már most érdemes megismerkedni vele a hivatalos dokumentációk és útmutatók segítségével.
—
A fejlesztést Barry Zhang, Keith Lazuka és Mahesh Murag vezették, akik különösen nagy rajongói a jól strukturált mappáknak és rendszerezett munkának. Köszönet illeti az Anthropic számos más munkatársát is, akik támogatásukkal hozzájárultak az Agent Skills létrejöttéhez.
