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Subagent 与 Skills 的本质



PART.01
核心观点

SubAgent 和 Skills 都是 prompt 规范化 的一种形式，但它们解决问题的角度不同：
  • Subagent 是拆解 「问题」
  • Skills 是拆解解决问题的 「人」（的经验）

PART.02
演进历程

阶段一：模糊指令
最开始的时候我们只是告诉大模型去完成某一件事情
只有一句话和一个模糊的目标
结果往往不尽如人意
阶段二：Subagent 模式
发现结果不是很满意，就用 subagent 的方式
由人来帮忙拆分问题
明确告诉大模型："你要这么解决问题"
阶段三：Skills 模式
后来我们又学精了，不仅拆分问题
进而整理提炼 人是如何划分角色、解决问题的
把这些功能给到大模型
由大模型决定： 用到的时候就用，用不到拉倒
Subagent 与 Skills 的本质


PART.03
方法论对比

维度
Subagent
Skills
拆解对象
问题本身
解决问题的人（经验）
主导权
人工预先拆分
模型按需选择
灵活性
较低（固定流程）
较高（按需调用）
适用场景
结构化、明确的问题
需要专业经验的场景
Subagent 与 Skills 的本质


PART.04
实践启示

通过这种演进，我们逐步从"告诉 AI 做什么"转向"让 AI 知道如何像专家一样思考"。

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