一、为什么 Harness 需要 SKILL 体系？
企业智能体开发最容易失败的地方，不是模型不会回答，而是能力边界不清、业务规则散落、工具调用不可控、流程不可复用。Harness 引入 SKILL，是为了把“某类业务能力”沉淀成标准模块，让不同 Agent 可以重复调用、组合使用、统一评测和持续优化。
恒利定义
SKILL 是 Harness 框架中的企业级能力单元，用于描述智能体完成某类任务所需的意图识别、知识策略、工具调用、流程规则、输出格式和验收指标。
二、一个 SKILL 应该包含什么？
| 组成部分 | 说明 | 交付价值 |
|---|---|---|
| Skill Name | 能力名称，例如“订单查询”“售后政策解释”“销售线索评分”。 | 便于沉淀和复用。 |
| Intent | 触发该能力的用户意图和业务场景。 | 避免Agent误触发。 |
| Input / Output | 输入字段、输出格式、必要参数和返回结构。 | 便于工程化对接。 |
| Knowledge Policy | 该能力允许访问哪些知识库、文档、制度和数据源。 | 保证回答有依据。 |
| Tool Policy | 该能力可调用哪些API、MCP工具或企业系统。 | 控制权限和风险。 |
| Workflow Node | 该能力在流程中的位置、前置条件和后置动作。 | 支持复杂任务编排。 |
| Evaluation | 测试集、准确率、调用成功率、安全边界和业务指标。 | 支持上线验收。 |
三、Harness 中 SKILL 的推荐结构
skill:
name: order_status_query
title: 订单状态查询
intent:
- 用户询问订单是否发货
- 用户查询物流进度
inputs:
- order_id
- user_id
knowledge:
- 发货规则
- 售后政策
tools:
- query_order_status
- query_logistics_trace
workflow:
before:
- 身份校验
- 参数补全
after:
- 生成解释
- 记录会话
- 必要时转人工
guardrails:
- 不泄露非本人订单
- 接口失败时不编造结果
evaluation:
success_rate: 工具调用成功率
task_completion: 订单查询完成率四、SKILL 如何和 Agent 配合？
Agent 负责理解用户目标、判断任务路径和组织最终响应；SKILL 负责执行某个明确能力。一个客服 Agent 可以调用订单查询 SKILL、售后政策 SKILL、工单创建 SKILL；一个销售 Agent 可以调用客户画像 SKILL、方案生成 SKILL、报价辅助 SKILL和CRM写入 SKILL。
用户意图识别
Agent 判断用户要解决的问题，并选择合适的 SKILL。
参数补全
SKILL 检查缺失参数，通过追问或上下文补全。
知识与工具执行
根据规则检索知识、调用工具、处理返回结果。
结果生成与沉淀
Agent 组织答复，同时记录日志、样本和优化线索。
五、企业如何建设 SKILL 能力库？
恒利建议企业先从高频、规则明确、价值可量化的任务开始建设 SKILL，例如知识问答、订单查询、客户资料查询、线索评分、合同摘要、售后政策解释、工单创建、审批提醒、数据分析和报告生成。随着业务推进，再把这些能力组合成岗位级 Agent 和流程级 Agent。
六、恒利 Harness + SKILL 的商业价值
SKILL 体系让企业智能体开发从“项目制堆功能”变成“能力资产沉淀”。每上线一个 SKILL，企业就多一个可复用的 AI 能力模块；每组合一批 SKILL，就能形成一个岗位智能体；每串联多个岗位智能体，就能形成面向业务流程的智能协同体系。
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恒利科技基于 Harness 工程体系，为企业梳理业务能力、封装 SKILL、编排 Agent Workflow，并通过评测与运营机制持续实现AI价值。
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