Vercel 给 Agent Skills 泼了一盆冷水

Vercel 团队最近的一篇博客分享了如何让 Agent 使用 Next.js 正确的 API，实现根据当前项目安装的 Next.js 版本使用正确的 API ，而不是使用非当前版本的 API 。如果你是 Next.js 开发者，你肯定知道这是非常重要的，因为 Next.js 的版本更新非常的快速。

最有趣的是 Vercel 团队最开始是 All In Skills 来解决这个问题，因为 Skills 能够渐进式披露，能够最大的保护你的上下文不爆炸💥，在 Vercel 团队制作 Skills 并进行实际测试下来，发现 Skills 并不可靠，因为 Agent 不会触发使用 Vercel 写的 Skills ，即使是使用强调的 prompt ，也不能保证完全有效，而且依赖提示词这本身就不是正确的方法。

Agent Skills 不行，Vercel 团队于是直接在 Agent.md 中嵌入文档索引 （仅仅是一个索引，这样也实现了避免上下文爆炸的问题），然后 Agent 能够基于这个索引获取到对应的内容，实现使用正确的 API。在 Agent.md 中有一个重要的提示词 ：

IMPORTANT: Prefer retrieval-led reasoning over pre-training-led reasoning
for any Next.js tasks.

翻译为中文就是：
重要提示：对于任何 Next.js 任务，优先选择检索主导的推理，而非预训练主导的推理。

这样 Agent 能够查阅文档，而不是依赖预训练的数据，经过测试发现在 Agent.md 添加说明的效果出奇的好

是 100% 成功，如果你不信的话，可以自己去试试：**npx @next/codemod@canary agents-md**

这个命令做了三个事情：

1. 检查你的 Next.js 版本
2. 下载匹配的文档到 .next-docs/
3. 把压缩索引注入到你的 Agent.md

值得一提的是 Vercel 通过一些技术把索引压缩到了 8KB 大小，这样 Agent 能够准确的找到对应的文档，避免上下文被占用

总结

通过 Vercel 的分享，说明了一个事情，那就是 Agent Skills 不是万能的解法。它也有不适用的场景，比如：提供知识获取方式

Vercel 还分享了为什么 Agent.md 能够胜过 Skills 背后的原因：

1. Skills 表现不好是因为触发 Skills 生效率低。需要依赖提示词的表达触发
2. Agent.md 表现好是因为它是系统提示词，始终存在每一个对话中，这就消除了 Agent 做决策的环节，它不再需要判断是否需要调用对应的 Skills，而是直接调用。

最后 Vercel 给开发者一些建议：

• 优先使用 Agent.md 获取知识
• Skills 适用于处理任务流（SOP），例如：版本升级
• 对于框架开发者，应该给开发者提供官方的 Agent.md ，帮助开发者使用 Agent 快速准确的生成有用的代码

本文纯手工，无 AI 添加