Agent Skills：把剧情设计方法封装成按需加载的可复用能力

上一小节，咱们把世界观、角色档案和场景草稿放进了 Workspace。Agent 要检查哪个问题，就读取对应的文件。

现在，咱们继续往下做，让 Agent 根据世界观设计剧情分支。

大家可以想一下：如果只说“帮我写两个选项”，模型可能写出两个不同的按钮，但玩家点完以后，看到的结局却差不多。这样的选择，玩起来就没什么意思了。

所以，咱们希望它按照一套明确的方法来设计：先读取世界规则，再设计一个两难处境；每个选择都要有收益和代价，最后产生不同的结局。

这套方法以后还会反复使用。今天写太空站的剧情，明天写荒岛求生的剧情，都需要检查选择和后果。

当然，咱们可以每次都把这套要求写进 Prompt。但后面还有人物设计、场景编写和一致性审核，每项工作都有自己的方法。全部放进 System Prompt，每次调用模型就都要带上这些内容。

那么，能不能把这些方法提前整理好，Agent 做到哪类任务，再读取对应的方法？

这一小节，咱们就通过 Agent Skills 来实现它。

Agent Skills 到底是什么

Skill 可以翻译成“技能”。在这里，它具体表现为：一个保存任务说明、执行步骤和相关资料的文件夹，供 Agent 在需要时读取和使用。

其中最重要的文件叫作 SKILL.md。它会告诉 Agent：这项技能用来做什么、什么时候使用，以及具体应该怎样做。

这个目录格式有公开的 Agent Skills 规范，Deep Agents 也提供了对应的 Skills 支持。

比如，咱们准备一个“分支剧情设计” Skill，里面保存刚才提到的设计步骤。以后用户要求设计剧情分支，Agent 就可以读取这份说明，再调用工具完成任务。

这里可以顺便和前两节连起来理解：

• Skill 告诉 Agent 怎样设计剧情，例如每个选择都要有代价。
• Tool 执行具体操作，例如 read_file 读取世界观，write_file 保存大纲。
• Workspace 保存本次项目的文件，例如世界观和刚写好的剧情大纲。

Skill 的说明被读出来以后，也会成为模型本次推理的上下文。它的价值在于：把可以复用的方法单独维护，需要时再加载。

第六章的长期记忆则保存另一类信息，例如“这位用户喜欢硬科幻”。Agent 可以结合这项偏好，再按照剧情设计 Skill 的方法完成创作。