Créer des agents avec des skills : équiper les agents pour les tâches spécialisées

Beaucoup de choses ont changé durant l'année écoulée. Rapidement adopté par les leaders du secteur et la communauté des développeurs, MCP est devenu la norme en matière de connectivité agentique. Claude Code a été lancé comme agent de codage polyvalent. Et, nous avons lancé le Claude Agent SDK, qui fournit désormais un agent prêt à l'emploi.

Mais, au fil de la création et du déploiement de ces agents, nous nous heurtons toujours au même problème : les agents ont l'intelligence et les capacités, mais pas toujours l'expertise nécessaire pour s'attaquer efficacement aux tâches concrètes. Cela nous a amenés à créer les skills d’agent. Les skills sont des collections organisées de fichiers qui regroupent une expertise dans un domaine (flux de travail, bonnes pratiques, scripts) dans un format auquel les agents peuvent accéder et qu'ils peuvent mettre en pratique. Ils font d'un généraliste compétent un spécialiste chevronné.

Dans cet article, nous expliquerons pourquoi nous avons arrêté de créer des agents spécialisés et avons commencé à développer des skills à la place, et comment ce changement modifie notre façon de concevoir l'extension des capacités des agents.

Le nouveau paradigme : le code est tout ce dont vous avez besoin

Nous pensions auparavant que les agents travaillant dans différents domaines seraient très différents. Un agent de codage, un agent de recherche, un spécialiste de la finance, un spécialiste du marketing : chacun semblait avoir besoin de ses propres outils et de sa propre structure de base. Le secteur a initialement adopté ce modèle d'agents spécifiques à un domaine. Mais, à mesure que les modèles se sont améliorés en matière d'intelligence et que les capacités des agents ont progressé, nous avons convergé vers une approche différente.

Nous en sommes venus à considérer le code moins comme un simple cas d'utilisation et davantage comme une interface permettant aux agents d'effectuer presque toutes les tâches numériques. Claude Code est un agent de codage, mais également un agent polyvalent qui fonctionne grâce au code.

Envisagez de travailler avec Claude Code pour générer un rapport financier. Il peut appeler des API pour la recherche, stocker des données dans le système de fichiers, les analyser avec Python et synthétiser des informations. Tout cela se fait grâce au code. La structure de base devient aussi simple que Bash et un système de fichiers.

Mais les capacités générales ne sont pas synonymes d’expertise. Lorsque nous avons commencé à utiliser Claude Code pour des tâches concrètes, un problème est apparu.

La pièce manquante : l'expertise dans le domaine

Qui voudriez-vous pour déclarer vos impôts : un génie en mathématiques qui déduit tout à partir de principes fondamentaux ou un fiscaliste expérimenté qui a rempli des milliers de déclarations ? La plupart des personnes choisiraient le fiscaliste. Non pas parce qu'il est plus intelligent, mais parce qu'il a l'expertise appropriée.

Les agents d'aujourd'hui ressemblent à des génies en mathématiques : ils savent raisonner dans des situations inédites, mais ils manquent souvent de l'expertise accumulée d'un professionnel expérimenté. Ils peuvent faire des choses incroyables avec des conseils appropriés. Cependant, il leur manque souvent un contexte important, ils ne peuvent pas facilement absorber l'expertise de votre organisation et n'apprennent pas automatiquement des tâches répétitives.

Les skills comblent cette lacune en regroupant l'expertise du domaine dans un format auquel les agents peuvent progressivement accéder et qu'ils peuvent appliquer.

Que sont les skills d'agent ?

Les skills regroupent l'expertise du domaine et les connaissances procédurales pour les agents.

anthropic_brand/
├── SKILL.md
├── docs.md
├── slide-decks.md
└── apply_template.py

Les skills sont délibérement simples. Les fichiers constituent un élément de base universel qui fonctionne avec ce que vous avez déjà. Vous pouvez les gérer par version avec Git, les stocker dans Google Drive et les partager avec votre équipe. Cette simplicité signifie également que la création de skills n'est pas réservée aux ingénieurs. Chefs de produit, analystes et experts dans le domaine développent déjà des skills pour codifier leurs flux de travail.

Divulgation progressive

Les skills peuvent contenir de nombreuses informations. Pour protéger la fenêtre de contexte et rendre les skills composables, elles utilisent la divulgation progressive : au moment de l'exécution, seules les métadonnées (nom et description du frontmatter YAML) sont présentées au modèle.

---
name: Anthropic Brand Style Guidelines
description: Anthropic's official brand colors and typography…
---

Si Claude détermine qu'une skill est nécessaire, il lit l'ensemble du fichier SKILL.md. Pour plus de détails, les skills peuvent inclure un répertoire references/ contenant des documents justificatifs qui ne sont chargés qu'à la demande.

Cette approche à trois niveaux permet de doter un agent de centaines de skills sans surcharger sa fenêtre de contexte : les métadonnées utilisent environ 50 jetons, les fichiers SKILL.md complets environ 500 jetons et les fichiers de référence plus de 2 000 jetons, et uniquement en cas de besoin.

Les skills peuvent inclure des scripts en tant qu'outils

Les outils traditionnels présentent des problèmes : certains ont des instructions mal rédigées, le modèle ne peut pas toujours les modifier ou les étendre et ils encombrent souvent la fenêtre de contexte. Le code, en revanche, est auto-documenté, modifiable et n'a pas besoin d'être replacé dans son contexte à tout moment.

Voici un exemple concret : nous n'arrêtions pas de voir Claude écrire le même script pour appliquer le style Anthropic aux diapositives. Nous avons donc demandé à Claude de l'enregistrer comme un outil pour lui-même :

# anthropic/brand_styling/apply_template.py
import sys
from pptx import Presentation

if len(sys.argv) != 2:
    print("USAGE: apply_template.py <pptx>")
    sys.exit(1)

prs = Presentation(sys.argv[1])
for slide in prs.slides:
    ...

La documentation correspondante dans slide-decks.md fait simplement référence à ce script :

## Anthropic Slide Decks
- Intro/outro slides
  - background color: `#141413`
  - foreground color: oat
- Section slides:
  - background color: `#da7857`
  - foreground color: `#141413`

Use the `./apply_template.py` script to update a pptx file in-place.

L'écosystème des skills

L'écosystème des skills a émergé rapidement et, jusqu'à présent, nous avons vu trois grands types de skills se développer :

Skills fondamentales

Elles fournissent les capacités de base dont tout le monde a besoin : travailler avec des documents, des feuilles de calcul, des présentations, etc. Elles formalisent les bonnes pratiques pour la génération et le traitement de documents. Vous pouvez voir à quoi elles ressemblent concrètement en explorant les skills fondamentales dans notre référentiel public.

Skills de partenaires

Alors que les skills standardisent la manière dont les agents interagissent avec les capacités spécialisées, les entreprises développent des skills pour rendre leurs services accessibles aux agents. K-Dense, Browserbase, Notion et bien d'autres créent des skills qui intègrent directement leurs services, étendant ainsi les capacités de Claude dans des domaines spécifiques tout en conservant la simplicité du format des skills.

Skills d'entreprise

Les organisations développent des skills propriétaires en codifiant leurs processus internes et leur expertise dans un domaine. Les skills aident à saisir les flux de travail spécifiques, les exigences de conformité et les connaissances institutionnelles qui rendent un agent utile pour les activités de l'entreprise.

Tendances observées

À mesure que les skills sont adoptées, on voit apparaître plusieurs modèles d’évolution possible. Ces tendances influencent notre manière de concevoir les skills et les outils que nous créons pour soutenir les développeurs de skills.

Complexité croissante

Les premières skills étaient de simples références documentaires. Nous voyons désormais des flux de travail sophistiqués en plusieurs étapes qui coordonnent la récupération de données, les calculs complexes et les résultats mis en forme sur plusieurs outils.

• Simples : « Rédacteur de rapports d'état du service » (environ 100 lignes) – Modèles et mise en forme
• Intermédiaire : « Créateur de modèles financiers » (~800 lignes) – Récupération de données, modélisation Excel avec Python
• Complexe : « Pipeline de séquençage d'ARN » (plus de 2 500 lignes) – Coordonne HISAT2, StringTie, analyse DESeq2

Skills et MCP

Les skills et les serveurs MCP fonctionnent ensemble naturellement. Une skill d'analyse concurrentielle peut coordonner une recherche sur Internet, les bases de données internes via MCP, l'historique des messages Slack et les pages Notion pour synthétiser un rapport complet.

Adoption par des non-développeurs

La création de skills n’est pas réservée aux ingénieurs. Elle est accessible à tous : chefs de produit, analystes et experts sectoriels, toutes disciplines confondues. Ils peuvent créer et tester leur première skill en moins de 30 minutes à l'aide de l'outil de création de skills, qui les guide de manière interactive tout au long du processus. Nous nous efforçons de rendre la création de skills encore plus accessible, grâce à des outils et des modèles améliorés qui permettent à chacun de capitaliser et de partager son expertise.

L'architecture complète

En résumé, l'architecture d'agent émergente ressemble à une combinaison de :

1. Boucle d'agent : le système de raisonnement central qui décide de la suite
2. Runtime d'agent : environnement d'exécution (code, système de fichiers)
3. Serveurs MCP : connexions à des outils et à des sources de données externes
4. Bibliothèque de skills : expertise dans le domaine et connaissances procédurales

Chaque couche a un objectif clair : la boucle raisonne, le runtime exécute, MCP connecte et les skills guident. Cette séparation rend le système compréhensible et permet à chaque élément d'évoluer de manière indépendante.

Pensez à ce qui se passe lorsque vous ajoutez une seule skill à cette architecture. La skill Conception d'interface transforme instantanément les capacités d’interface de Claude. Elle fournit des conseils spécialisés sur la typographie, la théorie des couleurs et l'animation, et s'active uniquement lors de la création d'interfaces Web. La divulgation progressive signifie qu'elle ne se charge que lorsque cela est pertinent. L'ajout de nouvelles capacités est très simple.

Déploiement de skills dans de nouveaux secteurs d’activité

Ce modèle émergent d'agents généralistes équipés de serveurs MCP et de skills nous aide déjà à déployer Claude dans de nouveaux secteurs d'activité.

Services financiers

Juste après le lancement des skills, nous avons amélioré Claude pour le secteur des services financiers avec des skills qui rendent Claude plus utile pour les professionnels de la finance :

• Générateur de modèles DCF : crée des modèles d'actualisation des flux de trésorerie avec des calculs du CMPC (coût moyen pondéré du capital) et des analyses de sensibilité appropriés
• Analyse d'entreprises comparables : génère des tableaux comparatifs avec les multiples pertinents et des analyses comparatives
• Analyse des résultats : traite les résultats trimestriels et crée des rapports de mise à jour sur les investissements
• Couverture initiale : crée des rapports de recherche complets avec des modèles financiers
• Due diligence : structure l'analyse M&A à l'aide de cadres standardisés
• Supports de présentation : crée des présentations pour les clients conformément aux normes du secteur

Soins de santé et sciences de la vie

Nous avons également amélioré nos offres dans le domaine de la santé et des sciences de la vie avec des skills qui rendent Claude plus utile pour les chercheurs, les cliniciens et les développeurs du secteur de la santé :

• Ensembles bioinformatiques : skills pour les déploiements de scVI-tools et Nextflow, essentielles pour la gestion des pipelines génomiques et le séquençage d'ARN monocellulaire
• Génération de protocoles d'essais cliniques : accélère le développement de protocoles pour la recherche clinique
• Sélection de problèmes scientifiques : aide les chercheurs à identifier et à formuler des questions de recherche percutantes
• Développement FHIR : aide les développeurs à écrire un code plus précis pour l'interopérabilité des données de santé, en connectant les systèmes de santé plus rapidement et avec moins d'erreurs
• Examen d'autorisation préalable : réduit la charge administrative et accélère l'accès des patients aux soins dont ils ont besoin en recoupant les exigences de couverture, les directives cliniques et les dossiers des patients

Standardisation des skills d'agent

Pour concrétiser cette vision, nous publions les skills d’agent sous forme de norme ouverte. Comme MCP, nous pensons que les skills doivent être portables entre les outils et les plateformes. La même skill doit fonctionner, que vous utilisiez Claude ou d'autres plateformes IA. Nous avons collaboré avec les membres de l'écosystème sur cette norme et nous sommes ravis de constater une adoption précoce.

Lorsqu'une personne commence à utiliser un agent IA pour la première fois, celui-ci doit déjà savoir ce qui compte pour vous et votre équipe, car les skills capturent et transfèrent cette expertise. À mesure que cet écosystème se développe, une skill créée par quelqu'un d'autre dans la communauté peut rendre votre agent plus utile, plus fiable et plus performant, quelle que soit la plateforme IA qu'il utilise.

Premiers pas

Nous convergeons vers une architecture pour les agents généralistes, et les skills fournissent un paradigme pour la diffusion et le partage de nouvelles capacités. La véritable valeur émerge de la base de connaissances collective que nous construisons ensemble : capitaliser des savoirs, les transférer d'une équipe à l'autre et rendre chaque agent plus compétent que le précédent.

Ressources :

• Ne créez pas des agents, créez des skills (Vidéo YouTube)
• Documentation des skills
• Référentiel GitHub
• Guide pratique des skills
• Utilisation des skills dans Claude
• Démarrage rapide de l'API Skills
• Documentation des bonnes pratiques sur les skills

Remerciements :

Barry Zhang, Mahesh Murag, Keith Lazuka, Ryan Whitehead