कुछ सबसे महत्वपूर्ण एआई समाचार ऊपर से उबाऊ लगते हैं। 22 अक्टूबर को Anthropic ने कहा कि वह Agent Skills मानक को Agentic AI Foundation को सौंप रहा है, जो Linux Foundation के अंतर्गत एक संस्था है। न कोई नया मॉडल, न कोई बेंचमार्क। लेकिन यदि आप एआई एजेंटों के साथ मार्केटिंग चलाते हैं, तो यही वह बुनियादी ढाँचा है जो तय करता है कि आपकी जानकारी आपकी ही बनी रहेगी या नहीं।
क्या हुआ
Anthropic की पोस्ट के अनुसार, एक स्किल "एक फ़ोल्डर है जिसमें एक SKILL.md फ़ाइल होती है, जो एजेंट को कोई विशिष्ट कार्य या क्षेत्र सिखाती है, साथ ही उसके लिए आवश्यक स्क्रिप्ट या संदर्भ सामग्री भी।" Anthropic ने यह फ़ॉर्मेट Claude Code बनाते समय विकसित किया, क्योंकि सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंटों में अक्सर वह प्रक्रियात्मक ज्ञान नहीं होता था जिसकी वास्तविक व्यावसायिक कार्यों को ज़रूरत होती है। इसने अक्टूबर 2025 में स्किल्स लॉन्च कीं और दिसंबर 2025 में Agent Skills को एक ओपन स्टैंडर्ड के रूप में प्रकाशित किया।
अपनाने के आँकड़े बड़े हैं। Anthropic का कहना है कि 70 से अधिक एजेंट प्लेटफ़ॉर्म ने Agent Skills को एकीकृत किया है, जिनमें ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot और VS Code शामिल हैं, और 10 लाख स्किल्स प्रकाशित हो चुकी हैं तथा लगभग 28 करोड़ बार इंस्टॉल की गई हैं।
अब स्वयं मानक, उसका नाम और लोगो, GitHub संगठन और agentskills.io डोमेन Agentic AI Foundation (AAIF) को जाते हैं, जिसकी सह-स्थापना Anthropic ने Block और OpenAI के साथ की थी और जिसे उसने पहले Model Context Protocol दान किया था। Anthropic, Google, OpenAI और अन्य कंपनियों के इंजीनियर व्यक्तिगत रूप से इसका रखरखाव करेंगे। प्रस्तावित रोडमैप में संस्करण-बद्ध रिलीज़, एक औपचारिक प्रस्ताव प्रक्रिया और स्किल्स लिखने व इंस्टॉल करने वालों के लिए सुरक्षा मार्गदर्शन शामिल हैं।
यह क्यों मायने रखता है
मैं जिन मार्केटिंग टीमों को जानता हूँ, उन सबके पास एक ही छिपी हुई संपत्ति है: काम करने का उनका तरीक़ा। वे ब्रीफ़ कैसे लिखती हैं। किन प्रतिस्पर्धियों को पहले जाँचती हैं। इस बाज़ार में इस क्लाइंट के लिए "ऑन ब्रांड" का क्या अर्थ है। आज इसका अधिकांश हिस्सा लोगों के दिमाग़ में और ऐसी स्लाइड डेक में रहता है जिन्हें कोई नहीं पढ़ता।
स्किल उस प्रक्रिया को लिखने का एक तरीक़ा है ताकि एजेंट उसका पालन कर सके। और वेंडर-न्यूट्रल मानक का अर्थ है कि आप इसे एक बार लिखकर उम्मीद कर सकते हैं कि यह आपकी टीम के सभी टूल्स में काम करेगा। किसी प्लेटफ़ॉर्म पर निर्माण करने और किसी फ़ॉर्मेट पर निर्माण करने में यही अंतर है। फ़ॉर्मेट, प्लेटफ़ॉर्म से अधिक समय तक टिकते हैं।
एक दूसरा, शांत लाभ भी है। स्किल पढ़ी जा सकती है। आप फ़ोल्डर खोलकर देख सकते हैं कि एजेंट को क्या करने को कहा गया था। ऐसे क्षेत्र में जहाँ "एआई ने तय किया" एक आम बहाना बनता जा रहा है, सादे टेक्स्ट में लिखी प्रक्रिया जवाबदेही का एक छोटा लेकिन वास्तविक हिस्सा है।
मेरा शोध क्या कहता है
मैंने Forbes में मार्केटिंग में प्रॉम्प्टिंग और फ़ाइन-ट्यूनिंग से RAG और एआई एजेंटों तक की सीढ़ी के बारे में, और मार्केटिंग में एआई एजेंटों के 18 अनुप्रयोगों के बारे में लिखा है। जिस पैटर्न पर मैं बार-बार लौटता हूँ, वह यह है कि एजेंट बुद्धि की कमी से कम और संदर्भ की कमी से ज़्यादा विफल होते हैं: काम के लिए विशिष्ट डेटा और विशिष्ट प्रक्रिया।
हमारा सबसे हालिया शोधपत्र इसे ठोस बनाता है। SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content Homogenization (SIGIR 2026) में हम रिट्रीवल-ऑगमेंटेड एजेंटों का वर्णन करते हैं जो पेशेवरों को विशिष्ट LinkedIn कंटेंट लिखने में मदद करते हैं। मूल विचार यह है कि एजेंट को लिखने से पहले वास्तविक संदर्भ डेटा प्राप्त करना चाहिए, ताकि उसका आउटपुट विशिष्ट बना रहे, न कि उसी सामान्य टेक्स्ट की ओर सिमट जाए जो बाकी सबके एजेंट बनाते हैं।
स्किल्स, रिट्रीवल का प्रक्रियात्मक जुड़वाँ हैं। रिट्रीवल एजेंट को तथ्य देता है। स्किल उसे तरीक़ा देती है। दोनों एकरूपता के ख़िलाफ़ काम करते हैं, क्योंकि दोनों आपकी विशिष्ट बातों को एक ऐसी प्रणाली में डालते हैं जो अन्यथा इंटरनेट के औसत पर ही चलती है। यदि हर ब्रांड एक ही डिफ़ॉल्ट व्यवहार वाला एक ही एजेंट चलाए, तो हर ब्रांड एक जैसा सुनाई देगा। आपकी स्किल्स में ही आपका अंतर बसता है।
मार्केटिंग टीमों को अभी क्या करना चाहिए
- ऐसी तीन प्रक्रियाएँ लिखें जिन्हें आप हर सप्ताह दोहराते हैं, जैसे प्रतिस्पर्धी जाँच, अभियान पोस्ट-मॉर्टम या क्रिएटिव ब्रीफ़ — अच्छे आउटपुट के उदाहरणों के साथ सरल, चरण-दर-चरण निर्देशों के रूप में।
- ब्रांड-विशिष्ट हिस्सों को अलग रखें: बोलने का लहजा, प्रतिबंधित दावे, क़ानूनी अस्वीकरण, बाज़ारों के बीच अंतर। यही वे हिस्से हैं जो आपके आउटपुट को आपका बनाते हैं।
- उनके संस्करण रखें। जब कोई प्रक्रिया बदलती है, तो एजेंट का व्यवहार बदलता है। स्किल्स को कोड की तरह मानें, एक ज़िम्मेदार व्यक्ति और परिवर्तन लॉग के साथ।
- थर्ड-पार्टी स्किल्स इंस्टॉल करने से पहले सुरक्षा की समीक्षा करें। स्किल में स्क्रिप्ट हो सकती हैं। नए गवर्नेंस रोडमैप में इसी वजह से सुरक्षा मार्गदर्शन का ज़िक्र है; जब तक वह न आए, जो इंस्टॉल करें उसे पढ़ें।
- केवल गति नहीं, विशिष्टता को भी मापें। यदि आपके एजेंट द्वारा लिखा कंटेंट आपके प्रतिस्पर्धियों जैसा दिखने लगे, तो आपका संदर्भ बहुत पतला है।
ओपन स्टैंडर्ड तब तक रोमांचक नहीं लगते जब तक आपको टूल बदलने की ज़रूरत न पड़े। जब वह दिन आएगा, तो जिन टीमों ने अपनी जानकारी पोर्टेबल फ़ॉर्मेट में लिखी है, वे एक हफ़्ते में आगे बढ़ जाएँगी। बाकी फिर से शुरुआत करेंगी।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Agent Skill क्या है?
Anthropic के अनुसार, स्किल एक फ़ोल्डर है जिसमें एक SKILL.md फ़ाइल होती है, जो एआई एजेंट को कोई विशिष्ट कार्य या क्षेत्र सिखाती है, साथ ही उस कार्य के लिए आवश्यक स्क्रिप्ट या संदर्भ सामग्री भी।
अब Agent Skills मानक का रखरखाव कौन करता है?
Anthropic ने यह मानक, उसका नाम, लोगो, GitHub संगठन और agentskills.io डोमेन Linux Foundation के अंतर्गत Agentic AI Foundation को दान कर दिया। Anthropic, Google, OpenAI और अन्य कंपनियों के इंजीनियर व्यक्तिगत रूप से इसका रखरखाव करते हैं।
मार्केटर्स Agent Skills का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
ब्रीफ़, प्रतिस्पर्धी समीक्षा या अभियान रिपोर्ट जैसी दोहराई जाने वाली प्रक्रियाओं को ब्रांड नियमों और उदाहरणों के साथ लिखकर, ताकि अलग-अलग टूल्स के एआई एजेंट सामान्य डिफ़ॉल्ट के बजाय टीम के अपने तरीक़े का पालन करें।
स्रोत
- Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation — Anthropic, 22 October 2026