세금 신고를 맡긴다면 누구를 선택하시겠어요? 원리부터 스스로 계산하는 수학 천재일까요, 아니면 수천 건의 신고를 처리한 세무사일까요? 대부분은 세무사를 선택합니다. 더 똑똑해서가 아니라 경험과 전문성을 갖췄기 때문이죠.

지금까지 AI 에이전트는 그 수학 천재 같았습니다. 추론 능력은 뛰어나지만 실무 전문성은 부족했죠. Anthropic이 이 간극을 메우기 위해 공개한 것이 바로 Agent Skills입니다.

Anthropic이 공식 블로그를 통해 Agent Skills의 개념과 아키텍처를 상세히 공개했습니다. Skills는 도메인 전문 지식을 패키징해서 AI 에이전트에 전달하는 방식으로, 범용 에이전트를 특정 분야 전문가로 만들어줍니다.

출처: Building Agents with Skills: Equipping Agents for Specialized Work – Anthropic Blog

도메인별 에이전트는 필요 없었다

초기에는 코딩 에이전트, 리서치 에이전트, 금융 에이전트처럼 각 분야마다 별도 에이전트가 필요하다고 생각했습니다. 하지만 모델 성능이 향상되면서 Anthropic은 다른 결론에 도달했죠.

“코드는 단순한 사용 사례가 아니라 거의 모든 디지털 작업을 수행하는 인터페이스”라는 깨달음이었습니다. Claude Code는 코딩 에이전트이지만, 동시에 코드를 통해 작동하는 범용 에이전트입니다. 금융 보고서를 작성할 때도 API 호출, 데이터 저장, Python 분석, 인사이트 합성이 모두 코드로 처리되거든요.

필요한 건 도메인별 에이전트가 아니라 범용 에이전트에 전문성을 더하는 방법이었습니다. 그게 바로 Skills죠.

Skills가 작동하는 방식

Skills는 워크플로우, 모범 사례, 스크립트 등 도메인 전문 지식을 파일 형태로 패키징한 것입니다. 구조는 놀라울 정도로 단순합니다:

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

핵심은 Progressive Disclosure입니다. Skills에는 방대한 정보가 담길 수 있지만, 처음에는 메타데이터(이름과 설명)만 보여줍니다. 약 50토큰만 사용하죠. Claude가 해당 Skill이 필요하다고 판단하면 전체 SKILL.md 파일을 읽습니다(약 500토큰). 추가 세부사항이 필요하면 참고 문서를 불러옵니다(2,000+ 토큰).

이 3단계 접근 방식 덕분에 수백 개의 Skills를 장착해도 컨텍스트 윈도우가 넘치지 않습니다. 필요할 때만 필요한 만큼만 로드되거든요.

흥미로운 점은 Skills에 Python 스크립트도 포함할 수 있다는 겁니다. Anthropic은 Claude가 슬라이드에 회사 스타일을 적용하는 스크립트를 반복해서 작성하는 걸 발견하고, 아예 그 스크립트를 Skill에 저장했습니다. 이제 Claude는 매번 새로 작성하는 대신 저장된 apply_template.py를 실행하면 됩니다. 코드는 자체적으로 문서화되고, 수정 가능하며, 항상 컨텍스트에 있을 필요도 없으니까요.

실제로 어디에 쓰이나

Skills 생태계는 이미 세 가지 주요 유형으로 성장하고 있습니다.

Foundational Skills는 누구나 필요한 핵심 기능입니다. 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 작업의 모범 사례를 담고 있죠. Anthropic의 공개 저장소에서 예시를 볼 수 있습니다.

Partner Skills는 기업들이 자사 서비스를 에이전트에 연결하기 위해 만드는 것입니다. K-Dense, Browserbase, Notion 등이 이미 Skills를 제공하고 있습니다.

Enterprise Skills는 조직 내부의 프로세스와 도메인 지식을 담습니다. Anthropic은 금융 서비스와 헬스케어 분야에 특화된 Skills를 이미 출시했어요. DCF 모델 구축, 임상시험 프로토콜 생성, 바이오인포매틱스 파이프라인 등 실무에 바로 적용 가능한 전문 Skills죠.

놀라운 건 비개발자도 Skills를 만들 수 있다는 점입니다. Anthropic의 skill-creator 도구를 사용하면 30분 안에 첫 Skill을 제작할 수 있습니다. 제품 매니저, 분석가, 도메인 전문가가 자신의 전문성을 직접 패키징할 수 있는 거죠.

조직 지식이 사라지지 않는다

Skills의 진짜 가치는 institutional memory를 실제로 보존한다는 데 있습니다. 기존에는 조직의 암묵지가 사람들 머릿속에만 있었어요. 누군가 떠나면 그 지식도 함께 사라졌죠.

하지만 Skills로 패키징하면 그 전문성이 남습니다. 다음 사람이, 다음 프로젝트가, 다음 에이전트가 활용할 수 있죠. 처음 AI 에이전트를 사용하는 사람도 이미 팀의 전문성을 갖춘 에이전트로 시작할 수 있습니다.

Anthropic은 Skills를 오픈 스탠다드로 공개했습니다. MCP처럼 플랫폼에 구애받지 않고 작동하도록요. 누군가 만든 Skill이 다른 사람의 에이전트를 더 유능하게 만들 수 있습니다. 어떤 AI 플랫폼을 쓰든 상관없이요.

에이전트 아키텍처는 이제 명확해졌습니다: Agent loop(추론) + Runtime(실행) + MCP servers(연결) + Skills library(전문성). 각 층이 독립적으로 진화하면서도 함께 작동합니다. 지능에 전문성을 더하는 방식, 그게 Skills가 제시하는 미래입니다.

참고자료:

• Skills documentation – Anthropic Platform Docs
• Skills GitHub repository – Anthropic GitHub