Begriff
Agent Skills
Modulare, wiederverwendbare Anweisungspakete (z. B. Claude Agent Skills), die ein KI-Agent bei Bedarf von der Festplatte lädt, um spezialisierte Aufgaben auszuführen — Kern ist eine SKILL.md mit Metadaten und Instruktionen, ergänzt um Skripte und Referenzdateien.
Agent Skills — ausführlicher erklärt
Agent Skills sind in sich abgeschlossene, wiederverwendbare Fähigkeitspakete für KI-Agenten. Technisch ist ein Skill ein Ordner mit einer zentralen Datei SKILL.md, die mit einem YAML-Frontmatter aus name und description beginnt, gefolgt von den eigentlichen Anweisungen. Optional liegen daneben weitere Markdown-Referenzen, Skripte (etwa Python) und Ressourcen.
Der entscheidende Mechanismus ist Progressive Disclosure (gestaffeltes Laden) in drei Stufen. Stufe 1: Beim Start lädt der Agent nur Name und Beschreibung jedes installierten Skills in seinen System-Prompt — gerade genug, um zu erkennen, wann ein Skill relevant ist, ohne Kontext zu verbrauchen. Stufe 2: Passt ein Skill zur Aufgabe, liest der Agent den vollständigen SKILL.md-Body. Stufe 3+: Nur bei Bedarf werden referenzierte Zusatzdateien nachgeladen. Dateien, die nicht gebraucht werden, bleiben auf der Festplatte und kosten null Tokens.
Anthropic hat Skills im Oktober 2025 eingeführt und das Format als plattformübergreifenden Standard geöffnet (agentskills.io). Dieselbe SKILL.md funktioniert dadurch über Claude Code, Codex und Gemini CLI hinweg.
Beispiel / Praxisbezug
Ein PDF-Skill bündelt mehrere Bausteine:
pdf-skill/
├── SKILL.md (Haupt-Anweisungen + Metadaten)
├── FORMS.md (Leitfaden zum Ausfüllen von Formularen)
├── REFERENCE.md (detaillierte API-Referenz)
└── scripts/
└── fill_form.pySoll der Agent ein Formular ausfüllen, liest er SKILL.md, danach gezielt FORMS.md und fill_form.py — REFERENCE.md bleibt ungeladen. So lässt sich Spezialwissen einmal kapseln und über viele Aufgaben und Projekte wiederverwenden, statt es in einen aufgeblähten, monolithischen System-Prompt zu schreiben.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
Tools / Function Calling geben dem Agenten einzelne ausführbare Funktionen mit definiertem Schema, die das Modell zur Laufzeit aufruft. MCP (Model Context Protocol) standardisiert die Anbindung externer Tools und Datenquellen über einen Server. Agent Skills setzen eine Ebene darüber an: Sie liefern keine neue Schnittstelle, sondern Anleitungen, Konventionen und Beispieldateien — also vorpaketiertes Know-how, das der Agent bei Bedarf in den Kontext lädt. Ein Skill kann Tools oder MCP-Server nutzen, ersetzt sie aber nicht.
Gegenüber einem monolithischen System-Prompt sind Skills modular, on-demand-geladen und damit token-effizient: Statt alles dauerhaft im Kontext zu halten, kommt nur das jeweils Relevante hinzu.
Quellen
- Anthropic — Equipping agents for the real world with Agent Skills (anthropic.com/engineering)
- Claude Platform Docs — Agent Skills Overview (platform.claude.com/docs)
- agentskills.io — plattformübergreifender Agent-Skills-Standard
Entdecke mehr
MCP
MCP — Model Context Protocol — ist ein offener Standard von Anthropic, um KI-Modelle einheitlich mit externen Datenquellen und Werkzeugen zu verbinden.
GlossarTool Call
Aufruf eines Werkzeugs durch ein KI-Modell während einer Konversation — etwa Datei-Lesen, Bash-Befehle, Web-Recherche oder ein MCP-Tool. Grundlage agentischer Workflows.
GlossarFunction Calling
Function Calling ist die Fähigkeit eines Sprachmodells, statt einer Textantwort einen strukturierten Funktionsaufruf zu erzeugen — die technische Grundlage für Tool-Use und KI-Agenten.