文章总结： 本文探讨AI时代Skills（技能模块）作为智能体执行能力核心的重要性，指出AI正从对话交互转向行动执行，Skills将重构软件形态，成为类似应用商店的生态体系。文章强调需建立Skills审核、行为监测与数据保护等安全机制，防范恶意Skills窃取数据或执行恶意操作，呼吁网络安全企业积极参与监管。未来AI竞争不仅取决于大模型能力，更取决于Skills生态的丰富性、安全性和开放性。 综合评分： 65 文章分类： AI安全,安全建设,安全意识,安全运营

AI时代，为什么说Skills是未来？

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兰花豆 兰花豆

兰花豆说网络安全

2026年3月27日 22:55 浙江

一、人工智能进入“大模型时代”

自2022年11月30日 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，人工智能技术进入快速发展阶段。大模型技术凭借强大的语言理解、推理分析以及多模态处理能力，迅速成为全球科技竞争的核心领域。

在这一阶段，国内外科技企业纷纷推出各自的通用大模型。例如Gemini、Claude、Llama等国外模型，以及国内的通义千问、文心一言、讯飞星火、Kimi等模型。随着越来越多厂商加入，大模型领域一度进入所谓的“百模大战”阶段。

在这一阶段，行业竞争主要集中在模型规模、参数量、推理能力以及多模态能力等方面。各大厂商通过不断提升模型性能来争夺技术优势。但随着技术逐渐成熟，大模型能力开始趋于同质化，行业关注点逐渐从“模型能力”转向“应用能力”。

二、开源大模型推动AI应用普及

2025年前后，大模型发展迎来了新的转折点。以DeepSeek为代表的开源模型，通过开放技术架构和算法能力，大幅降低了人工智能的应用门槛。

开源策略带来了两个重要变化。一方面，大模型训练和推理成本显著降低，使得中小企业和开发者也能够使用先进的AI技术构建应用。另一方面，开源社区的协同创新加速了技术迭代，推动人工智能应用快速落地。

在这种背景下，人工智能逐渐从“技术驱动”向“应用驱动”转变。越来越多的企业开始探索如何将大模型能力融入实际业务场景，例如办公自动化、智能客服、数据分析、软件开发辅助等领域。

随着AI应用需求不断增长，新的技术形态——AI智能体（Agent）逐渐成为人工智能发展的重要方向。

三、AI正从“对话交互”走向“行动执行”

在早期阶段，大模型的主要应用形态是对话式人工智能。例如用户通过自然语言与AI进行交流，实现问答、写作、翻译或代码生成等功能。这一阶段的人工智能更多是“辅助思考工具”。

然而，随着技术发展，人们逐渐发现，仅仅能够进行对话并不能完全满足实际需求。用户更希望人工智能能够直接完成任务，例如自动生成报告、处理文件、调用系统接口或执行复杂业务流程。

因此，人工智能的发展开始从“对话交互”向“任务执行”转变，即从“AI会聊天”转向“AI能做事”。在这一趋势下，AI智能体技术逐渐兴起。

例如OpenClaw智能体开发框架的出现，标志着人工智能开发模式发生重要变化。OpenClaw通过将复杂的智能体开发流程进行封装，使个人用户可以通过自然语言描述需求，在本地操作PC执行相应的任务，确保了数据本地化和个性化需求。OpenClaw的出现标志着个人智能体时代到来，成为个人的数字分身，老板的数字员工。

四、Skills成为AI执行能力的核心

在智能体体系中，大模型主要负责理解用户需求、进行推理分析和制定执行策略，而具体任务的执行则依赖于各种能力模块。这些能力模块通常被称为Skills。

从技术架构角度来看，大模型相当于人工智能系统的“大脑”，负责决策和思考；智能体相当于人的躯干和手脚，能在大脑指挥下执行各种操作；而Skills则类似于人工智能的“工具”或“技能”书，负责指导完成具体的标准化操作。例如操作浏览器、读取文件、访问数据库、分析数据、调用外部API、生成报告等。

在实际应用中，一个复杂任务通常需要多个Skills协同完成。例如在企业数据分析场景中，人工智能可能需要依次调用数据读取技能、数据处理技能、统计分析技能以及报告生成技能。通过这些Skills的组合，AI智能体可以完成完整的业务流程。

因此，Skills实际上构成了人工智能系统的执行能力体系。大模型能力越强，能够协调和调度的Skills就越多，AI系统的整体能力也就越强。

五、Skills生态将重构软件形态

在传统互联网时代，软件产品通常以“应用程序（App）”的形式存在。每个应用都是一个相对独立的系统，例如办公软件、财务系统或企业管理系统。

然而，在AI时代，软件形态可能发生根本变化。未来的软件不再是单一应用，而更像是由多个能力模块构成的生态体系。用户只需要通过自然语言向AI提出需求，AI即可调用不同的Skills组合完成任务。

在这种模式下，Skills将类似于移动互联网时代的“应用程序”。不同开发者可以开发各种专业技能，并在平台上共享和分发。用户则可以根据自身需求选择不同Skills进行组合，从而实现复杂功能。

因此，Skills生态社区实际上类似于AI时代的“应用商店”。通过构建丰富的Skills生态，可以让人工智能覆盖更多细分应用场景，推动AI真正融入千行百业及个人生活。

六、个人AI时代正在到来

随着智能体技术和Skills生态的发展，未来每个人都可能拥有自己的AI助手。这个AI助手可以通过调用不同Skills，帮助用户完成各种任务，例如信息整理、数据分析、文件处理、日程管理等。

在这种模式下，人工智能不再只是一个工具，而是成为个人的“数字助手”或“智能代理”。AI助手可以根据用户需求自动调用不同Skills，完成复杂工作流程，从而显著提高个人效率。

这种变化意味着人工智能正在从“技术产品”转变为“个人基础设施”。未来的个人计算环境，很可能由AI助手和Skills生态共同构成。

七、构建安全可信的Skills生态体系

随着Skills生态不断发展，安全问题也逐渐成为行业关注重点。例如恶意Skills可能通过植入后门窃取用户数据，或者通过AI智能体执行恶意操作，从而造成安全风险。

因此，在构建Skills生态体系的过程中，必须建立完善的安全机制，包括Skills审核机制、行为监测机制以及数据保护机制。只有在安全可信的前提下，Skills生态才能实现健康发展。

网络安全企业在这一过程中将发挥重要作用。例如通过AI安全检测技术、智能行为分析技术以及安全审计机制，对Skills进行风险评估和安全监管，从而保障整个生态体系的安全稳定运行。

国家相关部门、龙虾厂商、网络安全厂商都应当一起构建安全、稳定、可信的Skills生态，真正地为龙虾的安全保驾护航。

八、AI时代也是个人安全时代

随着人工智能深入个人生活，大量个人数据将通过AI助手进行管理和处理。例如邮件、文件、日程安排、财务信息等，都可能由AI系统进行辅助管理。

在这种情况下，个人数据安全将变得更加重要。如何确保AI系统在执行任务时不泄露敏感信息，如何防止恶意程序利用AI能力发起攻击，都是未来需要重点关注的问题。

因此，AI时代不仅是技术创新的时代，也是个人安全需求不断提升的时代。构建安全可信的AI应用生态，将成为人工智能产业发展的关键基础。

个人用户为安全付费的时代可能又重新来临了，不能只盯着token经济，也要盯着龙虾安全的生态。

九、结论

综合人工智能的发展趋势可以看出，大模型技术解决的是人工智能的“认知能力”，而Skills体系解决的是人工智能的“执行能力”。随着智能体技术的发展，人工智能正在从“对话时代”进入“行动时代”。

在这一过程中，Skills将成为人工智能应用的重要基础设施。未来AI产业的竞争，不仅取决于大模型能力，更取决于Skills生态的丰富程度以及生态体系的安全性和开放性。

可以预见，随着智能体技术不断成熟，Skills生态将逐渐成为人工智能产业的重要组成部分，并推动人工智能在各行业中的广泛应用。谁能够构建完善、开放、安全的Skills生态体系，谁就能够在未来的AI竞争中占据重要优势。

END

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