有天晚上，我在想一个事情：现在开源 Agent Skills 有 2,330,640 个，以后只会更多。这么多 Skills，多少会过时？多少会死去，成为历史的尘埃！
为啥要有 Agent Skills？大家都明白：Agent Skill 的本质，是动手能力。好的 Skills，目的是让 Agent 更好地做对事。基础模型负责理解，Skill 负责执行——二者缺一不可。
顺着这个思路，我觉得未来 Agent 应用可以这样设计。
一、方案概述
本方案设计一种可持续进化的多租户 Agent 应用架构。
核心思想：
Agent 应用 = Shared Core Agent Skill + Tenant Wrapper Skill + Tenant Context + Feedback Loop
通过共享通用能力与租户业务能力分层，实现：
通用能力统一升级，所有租户共享收益
租户业务逻辑独立演进，适配不同业务场景
基于真实业务反馈持续优化 Agent 能力
图：四层堆叠 - 共享核心能力在底，租户业务、上下文、反馈闭环依次向上搭建
二、整体架构
1. Shared Core Agent Skill（共享核心能力层）
负责沉淀跨业务通用能力，包括：
- 通用任务执行流程
- 基础推理能力
- 工具调用能力
- 通用策略框架
- 质量评估机制
- Agent Workflow
例如：
Ads Agent：
- 用户与市场分析
- 投放策略生成
- 效果分析
- 数据归因
- 优化建议
SEO Agent：
- 搜索意图分析
- 内容策略生成
- SEO 质量评估
- 内容优化流程
Shared Core Agent Skill 由平台统一维护，通过 Evaluation 验证后进行版本升级。Agent Skill 升级流程大概如下：
→ 收到能力优化
→ Offline Evaluation
→ 小流量验证
→ 正式发布
→ 所有租户 Agent 获取升级能力
三、Tenant Wrapper Skill（租户业务能力层）
每个租户拥有自己的业务 Wrapper Skill。
Wrapper Skill 基于 Shared Core Agent Skill 扩展业务逻辑，包括：
- 行业规则
- 业务目标
- 执行策略
- 优化偏好
- 决策规则
Wrapper Skill 会根据租户自身反馈持续优化。
例如 Ads Agent：
客户 A：
- 更关注 ROAS
- 偏好高转化素材
- 特定受众策略
客户 B：
- 更关注品牌曝光
- 偏好长期增长
- 不同预算策略
不同租户拥有独立业务演进路径，不互相影响。
图：同一个 Core，客户 A 套 ROAS 外壳，客户 B 套品牌曝光外壳，各自演进。
四、Tenant Context & Private Data（租户业务上下文层）
每个租户拥有独立业务资产：
- 产品信息
- 用户画像
- 历史数据
- 业务目标
- 配置规则
- 品牌偏好
- 长期记忆
这些数据用于驱动 Agent 生成符合业务需求的决策。
五、Feedback Loop（持续学习闭环）
Agent 执行过程中持续收集反馈：
数据来源：
- 业务指标
- 用户行为
- 执行结果
- 人工修改
- 转化数据
反馈作用：
租户级优化
影响当前租户：
- 策略调整
- 参数优化
- Workflow 调整
- 业务规则更新
通用能力优化
当多个租户出现共性需求：
- 提交候选能力升级
- 进入 Evaluation
- 验证有效性
- 升级 Shared Core Agent Skill
升级后，所有租户获得能力提升。
图：反馈像水流回流，一路浇灌租户策略，一路汇入核心能力池，形成闭环。
六、核心价值
1. 能力复用
一次建设 Shared Core Agent Skill，多租户共享。
2. 业务适配
每个租户通过 Wrapper Skill 实现业务定制。
3. 持续进化
租户反馈推动业务能力升级，共性经验沉淀到通用能力层。
4. 规模化扩展
新增业务场景时，只需要创建新的 Tenant Wrapper Skill，无需重新开发完整 Agent。
七、核心公式
Agent 应用
= Shared Core Agent Skill
+ Tenant Wrapper Skill（业务逻辑与反馈学习）
+ Tenant Context（业务数据、配置、记忆）
+ Feedback Loop（持续优化）
