이 글에서는 Anthropic이 공개한 **Agent Skills 표준(spec)**에 대해 정리합니다. Agent Skills가 무엇인지, 왜 공개 표준으로 전환되었는지, 기존 MCP(Model Context Protocol)와 어떤 맥락을 공유하는지, 그리고 기업 환경과 AI 에이전트 생태계에 어떤 변화를 가져올 수 있는지를 중심으로 살펴봅니다. 또한 SKILL.md 구조, 사용 방식, 관리 기능, 파트너 생태계까지 함께 정리해 Anthropic의 전략적 의도를 이해할 수 있도록 구성했습니다.
Agent Skills란 무엇인가
Agent Skills는 Anthropic이 2025년 10월 Claude 서비스에 도입한 기능으로, AI 에이전트에게 반복 가능한 작업 흐름(workflow)을 가르치기 위한 명세입니다. 단순한 프롬프트가 아니라, 특정 업무를 단계적으로 수행하도록 구조화된 지침을 제공하는 것이 핵심입니다.
기존에는 Claude와 상호작용하는 “skill-creator” 스킬을 통해 폴더 구조와 SKILL.md 파일을 생성해 스킬을 만들었습니다. 이번에 Anthropic은 이 구조를 Agent Skills spec이라는 공개 표준으로 개방하며, 누구나 동일한 방식으로 스킬을 정의하고 공유할 수 있도록 했습니다.
MCP와 닮은 전략: 표준을 선점하다
Anthropic의 이번 행보는 과거 **Model Context Protocol(MCP)**을 공개 표준으로 만들었던 전략과 매우 유사합니다. MCP는 AI 에이전트가 외부 도구를 사용하는 방식의 사실상 표준(de facto standard)으로 자리 잡았고, Agent Skills 역시 같은 길을 걷겠다는 의도가 명확합니다.
Anthropic은 Agent Skills 공개를 통해 다음과 같은 목표를 제시합니다.
- 공유 가능하고(portable)
- 구현이 단순하며
- 강력한 기능을 가진
- 누구나 접근 가능한 스킬 생태계 구축
이는 단순히 Claude 기능 확장이 아니라, AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 시대를 열기 위한 기반 작업으로 해석할 수 있습니다.
SKILL.md 구조와 역할
Agent Skills의 핵심은 SKILL.md 파일입니다. 이 파일은 YAML과 Markdown이 혼합된 형태로 구성되며, 다음 정보를 포함합니다.
- 스킬 이름
- Claude가 따라야 할 단계별 지침
- 스킬 사용 예시
즉, SKILL.md는 사람이 읽을 수 있으면서 동시에 AI가 실행 기준으로 삼을 수 있는 문서입니다. 이 구조 덕분에 스킬은 단순한 코드 플러그인이 아니라, 업무 절차 자체를 정의하는 문서 기반 스펙으로 기능합니다.
Agent Skills 사용 방식
Agent Skills는 여러 환경에서 활용할 수 있습니다.
- Claude 앱: 설정에서 스킬을 활성화하면 바로 사용 가능
- Claude Code: 플러그인 디렉터리에 설치해 활용
- Claude API: /v1/skills 엔드포인트를 통해 접근 가능
또한 스킬 생성 과정도 간단합니다. 사용자는 “이 스킬이 무엇을 해야 하는지”를 설명하기만 하면 되며, 새롭게 추가된 기능으로 스킬 패키지 전체 미리보기도 제공됩니다. 이는 기업 환경에서 검토와 승인 과정을 거치는 데 특히 유용한 변화입니다.
Skill Directory와 파트너 생태계
Anthropic은 Agent Skills 공개와 함께 Skill Directory도 출시했습니다. 이 디렉터리에는 다음과 같은 상용 파트너들의 스킬이 포함됩니다.
- Atlassian
- Canva
- Cloudflare
- Figma
- Notion
- Ramp
- Sentry
예를 들어 Atlassian 스킬의 경우, Claude가 단순히 Jira 티켓이나 Confluence 문서를 “읽는 것”을 넘어, 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 요구사항을 백로그로 변환
- 상태 보고서 생성
- 사내 지식 탐색
- 이슈 분류 및 트리아지
이는 Agent Skills가 단순 자동화가 아니라, 업무 맥락을 이해하고 실행하는 AI 에이전트를 지향하고 있음을 보여줍니다.
엔터프라이즈를 위한 관리자 기능
기존 Agent Skills는 기업 사용자를 염두에 두고 있었지만, 관리 측면에서는 제한적이었습니다. 이번 업데이트를 통해 중앙 관리(admin) 설정이 추가되었습니다.
관리자는 다음을 제어할 수 있습니다.
- 조직 내 어떤 스킬을 사용할 수 있는지
- 기본적으로 활성화되는 스킬은 무엇인지
이 기능은 Team 및 Enterprise 플랜 관리자에게 제공되며, AI 에이전트를 조직 표준 프로세스에 맞게 통제하고 배포할 수 있는 기반을 마련합니다.
경쟁 환경 속 Anthropic의 위치
현재 주요 AI 모델 제공사들은 모두 에이전트 및 스킬 생태계를 구축하고 있습니다.
- OpenAI: GPT Store, ChatGPT 앱 확장
- Google: Gems 기반 커스텀 에이전트
- Microsoft: Copilot의 선언적 에이전트(declarative agents)
이 가운데 Anthropic은 “표준화”에 집중하고 있다는 점이 차별화 요소입니다. 다만 기사에서도 언급되듯, 발견성(discoverability) 문제는 여전히 과제입니다. Skill Directory가 이를 완화하겠지만, 사용자가 그 존재를 인지하지 못하면 활용으로 이어지기 어렵기 때문입니다.
Agent Skills가 의미하는 것
Anthropic의 Agent Skills 공개 표준화는 단순한 기능 추가가 아닙니다. 이는 AI 에이전트를 ‘도구 사용자’에서 ‘업무 수행자’로 진화시키기 위한 구조적 시도입니다.
- SKILL.md 기반의 명확한 워크플로우 정의
- 공유와 이식이 가능한 공개 표준
- 기업 환경을 고려한 관리 기능
- 파트너 중심의 실사용 사례 확장
이 모든 요소는 Agent Skills가 단기 기능이 아니라, 장기적인 AI 에이전트 인프라 표준을 노리고 있음을 보여줍니다. 앞으로 이 스펙이 MCP처럼 업계 전반에 채택될 수 있을지, 그리고 실제 기업 업무에서 얼마나 빠르게 자리 잡을지가 주목할 지점입니다.
Agent Skills: Anthropic's Next Bid to Define AI Standards
Anthropic is opening up its Agent Skills spec, following the same playbook that turned MCP into an industry standard.
thenewstack.io
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