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随着MCP、Agent Skills与各类Harness的快速发展，大模型能轻松调用成百上千种外部工具，但在多工具，具备复杂状态、长程交互的任务上仍有明显短板。尽管一系列环境扩展方法尝试复刻真实世界的交互环境（如订票系统，外卖平台），但仍受限于环境扩展的规模与真实性。
围绕 Coordination Engineering 这一下一跳工程范式，他们发布了一套完整的多智能体协同技术体系：Agent Team 实现团队自主协作，业界首发 Team Skills 沉淀协作经验，Team Skills Hub 打通共享生态，Team Skills 自演进 驱动团队持续进化。
2026 年初，浙江大学发表了一篇系统性的 SoK 论文《Agent Skills for Large Language Models: Architecture, Acquisition, Security, and the Path Forward》，给Skill下了一个正式定义。
Harness（驯马）会成为这个（AI）时代最关键的能力之一。这是小马智行CTO楼天城，在与量子位的对话中，给出的最新判断。在他看来，如今的AI越来越像一匹脱缰野马。它开始学会了「调用」：调用工具、调用skills……因此能通过这些脚手架，自我演进，和人类打配合。
在 skills.sh 上闲逛的时候，我刷到了一个有意思的技能：chinese-novelist-skill，专门用来写中文小说的（地址：https://skills.sh/penglonghuang/chinese-novelist-skill/chinese-novelist）。
最近Hermes agent被讨论得沸沸扬扬的，今天，我们来深度拆解下它是怎么做Skills 闭环系统的。
很多人以为，给Agent装上更多Skill，它就会变得更强。
我们正处在一个 Skills 大爆发，但面对海量选择，却无从下手的时代。
你的浏览器，从今天起进化成免费智能体。谷歌Chrome推出Gemini Skills，一键生成可复用的技能。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。