有天晚上，我在想一个事情：现在开源Skill 有200 多万个，未来应该更多！ 那么这么多个 Agent 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 更好的做对。
这里我就思考未来大家的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
总结就是这个公式：
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）
谢谢阅读！
