Agent Skill 写完就过时了？这套多租户架构帮你持续进化
深夜琢磨一个问题：目前开源社区里 Agent Skill 的数量已经突破 200 万，确切数字是 2330640。这么多 Skills，有多少会随着时间推移逐渐失效？又有多少最终沦为数字世界里的无用数据？
为什么要设计 Agent Skill？答案其实很直接：Agent Skill 的本质，就是赋予 Agent 动手执行的能力。一个优秀的 Skill，目标很简单——让 Agent 把事情做对。而基础模型负责的是“想对”，两者分工明确，缺一不可。
那么，什么样的架构才能真正解决 Skills 快速过时的问题？这里分享一个经过验证的思路。
一、方案概述
这套方案的核心，是设计一种可持续进化的多租户 Agent 应用架构。
核心公式浓缩为一句话：
Agent 应用 = Shared Core Agent Skill + Tenant Wrapper Skill + Tenant Context + Feedback Loop
通过将共享通用能力与租户业务能力分层管理，实现三个关键目标：
- 通用能力统一升级，所有租户同步受益
- 租户业务逻辑独立演进，灵活适配不同场景
- 基于真实业务反馈驱动 Agent 能力持续优化
图：四层堆叠架构——共享核心能力位于底层，租户业务、上下文、反馈闭环依次向上搭建，形成完整的多租户体系
二、整体架构
1. Shared Core Agent Skill（共享核心能力层）
这一层负责沉淀所有跨业务的通用能力，具体包括：
- 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
举个例子就清楚了：
Ads Agent 的能力构成：
- 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 的能力构成：
- 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，每次升级都经过严格验证。整个升级流程大致如下：
→ 收到能力优化需求
→ Offline Evaluation
→ 小流量验证
→ 正式发布
→ 所有租户 Agent 自动获取升级能力
三、Tenant Wrapper Skill（租户业务能力层）
每个租户拥有自己专属的业务 Wrapper Skill。这套 Wrapper Skill 基于 Shared Core Agent Skill 扩展业务逻辑，涵盖：
- 行业规则
- 业务目标
- 执行策略
- 优化偏好
- 决策规则
Wrapper Skill 会根据租户自身的业务反馈持续迭代优化，实现个性化的多租户适配。
拿 Ads Agent 来说：
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
不同租户拥有完全独立的业务演进路径，互不干扰，真正实现多租户隔离。
图：同一个 Core，客户 A 套上 ROAS 外壳，客户 B 套上品牌曝光外壳，各自独立演进，互不影响
四、Tenant Context & Private Data（租户业务上下文层）
每个租户拥有独立的业务资产：
- 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
这些数据是驱动 Agent 生成符合业务需求决策的关键依据，也是多租户架构中个性化定制的核心。
五、Feedback Loop（持续学习闭环）
Agent 在执行过程中持续收集反馈，数据来源包括：
- 业务指标
- 用户行为
- 执行结果
- 人工修改
- 转化数据
反馈的作用体现在两个层面：
租户级优化
直接影响当前租户的能力迭代：
- 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时：
- 提交候选能力升级
- 进入 Evaluation 流程
- 验证有效性
- 升级 Shared Core Agent Skill
升级完成后，所有租户自动获得能力提升，实现多租户系统的持续进化。
图：反馈像水流一样回流，一路浇灌租户策略，一路汇入核心能力池，形成完整的持续学习闭环
六、核心价值
1. 能力复用
一次建设 Shared Core Agent Skill，多个租户共享使用，大幅降低重复开发成本。
2. 业务适配
每个租户通过 Wrapper Skill 实现灵活的业务定制，满足多样化需求。
3. 持续进化
租户反馈驱动业务能力升级，共性经验沉淀到通用能力层，整个多租户架构不断自我优化。
4. 规模化扩展
新增业务场景时，只需创建新的 Tenant Wrapper Skill，无需重新开发完整 Agent，实现快速扩展。
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）