Skills.md vs. Agents.md: Qual é a diferença em 2025?

Os agentes de IA estão a surgir por todo o lado e a tornar-se impressionantemente inteligentes. Mas há um senão: como lhes dar instruções que possam realmente seguir sem se confundirem?

Estamos habituados a coisas como ficheiros "README.md", mas esses são escritos para cérebros humanos. Estão cheios de pequenos detalhes e entendimentos partilhados que as IAs simplesmente não compreendem, o que leva a muitos erros e dores de cabeça.

Para corrigir isto, duas novas normas começaram a ganhar tração para orientar os agentes de IA: "Skills.md" e "Agents.md". Ambas foram concebidas para fornecer instruções legíveis por máquina, mas adotam abordagens muito diferentes.

Este guia irá explicar ambas, compará-las lado a lado e ajudá-lo a decidir qual faz mais sentido para si. Também analisaremos outra via que pode seguir se apenas quiser um agente de IA para a sua empresa, sem necessidade de programação.

O que é o Skills.md?

"Skills.md" é uma framework da Anthropic, criada especificamente para os seus modelos de IA Claude. A melhor forma de pensar nela é como um conjunto de competências reutilizáveis que pode empacotar para um agente de IA. Não é apenas uma simples lista de tarefas; é mais como um manual de treino detalhado para um novo funcionário muito especializado.

Então, o que está por trás disto? O "Skills.md" funciona com algumas partes principais:

• O ficheiro "SKILL.md": Uma "skill" (competência) é basicamente uma pasta que contém um ficheiro markdown especial. Este ficheiro começa com algum frontmatter YAML que atribui à competência um "name" (nome) e uma "description" (descrição). Isto informa o Claude sobre o que a competência faz e quando deve ser usada.

• Divulgação progressiva: É aqui que se torna bastante inteligente. Para evitar sobrecarregar a janela de contexto, a IA não tenta absorver tudo de uma só vez. Primeiro, apenas consulta os nomes e as descrições de todas as competências disponíveis (Nível 1). Se o seu pedido corresponder a uma competência, carrega então as instruções completas do ficheiro "SKILL.md" (Nível 2). Finalmente, se essas instruções apontarem para outros ficheiros, como scripts de código ou documentação densa, pode obtê-los conforme necessário (Nível 3).

• Código e recursos incluídos: As competências são mais do que apenas instruções; também podem incluir scripts Python executáveis, documentação de API ou outros ficheiros de referência. Isto significa que um agente pode lidar com tarefas complexas e previsíveis (como preencher um PDF) perfeitamente todas as vezes, sem precisar de carregar todo o código do script na sua memória de trabalho.

Pode imaginá-lo como um manual técnico bem organizado. Começa com um índice (os metadados), depois passa para capítulos específicos (as instruções do "SKILL.md") e fornece apêndices detalhados (o código incluído) que o agente pode consultar quando precisa.

O que é o Agents.md?

Enquanto o "Skills.md" pertence a uma única empresa, o "Agents.md" é uma especificação aberta que não pertence a ninguém. Surgiu de um esforço conjunto de empresas como a Sourcegraph, OpenAI e Google, que queriam uma forma padronizada de comunicar com agentes de programação de IA. O objetivo é simples: criar um "README.md" que as máquinas possam realmente usar.

O "Agents.md" visa resolver as dores de cabeça habituais que ocorrem quando as IAs tentam trabalhar com bases de código construídas para pessoas. Aborda problemas como instruções vagas ("basta executar os testes"), conhecimento espalhado por antigas conversas no Slack e documentação que não é atualizada há anos.

Um ficheiro "AGENTS.md" padrão contém instruções claras e estruturadas sobre como trabalhar com um projeto de software, abrangendo aspetos como:

• Como configurar o projeto e executar uma compilação

• Os comandos de teste exatos a serem usados

• Regras de estilo e formatação de código

• Diretrizes para escrever mensagens de commit e pull requests

Pense nisto como uma "folha de consulta universal do projeto". Qualquer assistente de programação de IA, independentemente de quem o criou, pode ler este ficheiro e saber instantaneamente as regras para essa base de código específica. Coloca todos, humanos ou IA, na mesma página.

Skills.md vs. Agents.md: Uma comparação direta

Ok, então ambas as frameworks servem para dizer aos agentes de IA o que fazer, mas abordam a questão de ângulos completamente diferentes. Pode pensar nisto da seguinte forma: o "Skills.md" serve para ensinar a um agente específico alguns truques novos e poderosos, enquanto o "Agents.md" se trata de distribuir um manual de regras padrão que qualquer agente pode seguir.

Eis como se comparam:

Característica	Skills.md (Anthropic)	Agents.md (Convenção Aberta)
Objetivo Principal	Dar a um agente específico (Claude) novas capacidades complexas e dinâmicas.	Dar a qualquer agente instruções padrão e estáticas para trabalhar com uma base de código.
Ecossistema	Fechado: Concebido para funcionar dentro do ecossistema Anthropic/Claude.	Aberto: Destinado a ser usado por qualquer agente ou ferramenta de programação de IA.
Arquitetura	Uma framework estruturada com divulgação progressiva e inclusão de código.	Uma convenção leve, apenas um simples ficheiro Markdown sem um esquema definido.
Funcionalidade	Dinâmica. O agente pode carregar competências e executar código incluído quando necessário.	Estática. O agente lê as instruções e segue-as. Não "carrega" nada de novo.
Ideal Para	Construir agentes especializados que precisam de realizar tarefas complexas e de vários passos de forma perfeita.	Padronizar fluxos de trabalho de desenvolvimento e manter a consistência entre diferentes ferramentas de IA.

Casos de uso e limitações

Decidir entre os dois resume-se realmente ao que está a tentar fazer. Cada um brilha em situações diferentes e tem o seu próprio conjunto de prós e contras.

Quando usar o Skills.md

O "Skills.md" é a sua melhor aposta quando precisa de construir um agente altamente especializado que consiga executar tarefas complexas sem falhas.

Casos de uso:

• Construir um agente personalizado que possa preencher um formulário PDF específico sempre da mesma forma, executando um script Python que incluiu na competência.

• Dar ao Claude conhecimento de nível especialista sobre as ferramentas internas da sua empresa, completo com documentação de API e exemplos de código que ele pode consultar instantaneamente.

• Criar um fluxo de trabalho que mistura tarefas de linguagem criativa com execução rígida de código, garantindo que certos passos são sempre feitos exatamente da mesma maneira.

Limitações:

• Dependência do fornecedor (vendor lock-in): A principal desvantagem é que foi construído para o Claude. Se investir muito tempo a criar competências, não pode movê-las facilmente para modelos da Google ou OpenAI.

• Complexidade: A abordagem estruturada é poderosa, mas requer mais trabalho inicial para configurar em comparação com a simples escrita de um ficheiro markdown.

Quando usar o Agents.md

O "Agents.md" é o caminho a seguir quando o seu principal objetivo é padronizar a forma como diferentes ferramentas de IA interagem com o seu código, garantindo que tudo permanece consistente.

Casos de uso:

• Integrar um novo assistente de programação de IA no seu projeto de código aberto e garantir que ele sabe como instalar dependências, executar testes e formatar o seu código de acordo com os padrões da sua equipa.

• Definir regras claras para um agente de IA que gera pull requests, especificando tudo, desde o formato da mensagem de commit até às verificações que precisa de passar.

• Manter uma única fonte de verdade para o seu pipeline de desenvolvimento que tanto os seus programadores humanos como os assistentes de IA possam seguir.

Limitações:

• É um manual de regras, não uma melhoria: O "Agents.md" pode dizer a um agente o que fazer, mas não lhe pode dar novas capacidades. O agente fica limitado às competências que já possui.

• Foco restrito: Foi concebido para programação e gestão de repositórios. Não foi construído para tarefas empresariais mais amplas, como gerir tickets de suporte ao cliente ou pedidos de TI.

A alternativa para o utilizador de negócios

O "Skills.md" e o "Agents.md" são ótimas ferramentas para programadores. Mas e se for um Chefe de Suporte, um Gestor de TI ou o dono de uma pequena empresa? Precisa de um agente de IA para lidar com tarefas repetitivas e responder a perguntas, não para escrever código. Para isso, precisa de algo construído para utilizadores de negócios, não para programadores.

É aqui que entram as plataformas de IA sem código (no-code). Elas oferecem os benefícios de um agente de IA personalizado, mas sem que precise de se preocupar com ficheiros de configuração ou configurações técnicas.

Comece a funcionar em minutos, não em meses

Em vez de passar semanas a lutar com ficheiros ".md", uma ferramenta como o eesel AI permite-lhe começar em apenas alguns minutos. A configuração é totalmente self-service, por isso não precisa de assistir a uma demonstração de vendas ou de ter um programador a ajudá-lo. Basta ligar o seu conhecimento existente de plataformas como Zendesk, Confluence ou Slack com integrações de um clique, e o seu agente de IA está pronto a funcionar.

Controlo total com um painel de controlo simples

Com as ferramentas para programadores de que falámos, todas as regras de negócio estão escondidas em ficheiros de texto. Uma plataforma sem código coloca tudo num painel de controlo simples e visual. Assim, em vez de escrever YAML para definir uma competência, pode usar o editor de prompts no eesel AI para moldar a personalidade da sua IA. E em vez de incluir scripts, pode configurar "Ações de IA" para fazer coisas como triar tickets, obter detalhes de pedidos do Shopify ou transferir uma conversa complicada para um humano. Isto permite que as suas equipas de suporte ou TI construam e ajustem o agente de IA por si mesmas.

Unifique o conhecimento sem trabalho manual

Uma das partes mais complicadas de construir um agente de IA útil é alimentá-lo com a informação correta. O "Skills.md" obriga-o a reunir e a ligar manualmente a diferentes ficheiros de referência. O eesel AI trata disto automaticamente. Pode aprender com os seus tickets de suporte anteriores para assimilar a voz da sua marca e as respostas comuns desde o primeiro dia. Também se liga a todo o seu conhecimento, quer esteja em Google Docs, Notion ou antigas mensagens do Slack, e junta tudo instantaneamente.

Skills.md vs. Agents.md: Escolher a abordagem certa para os seus agentes de IA

Então, qual é o veredito final sobre Skills.md vs. Agents.md? Não há um único vencedor aqui; trata-se de escolher a ferramenta certa para a sua situação específica. Opte pelo "Skills.md" se precisar de construir um agente altamente especializado que funcione com o Claude. Escolha o "Agents.md" se precisar de um conjunto padrão de regras para qualquer agente de programação que interaja com os seus projetos. Ambas são ótimas ferramentas construídas por programadores, para programadores.

Mas se o seu objetivo é automatizar processos de negócio no serviço ao cliente ou em TI, a sobrecarga técnica destas ferramentas é provavelmente mais do que precisa. Para isso, uma plataforma sem código como o eesel AI oferece um caminho muito mais direto. Foi concebida para lhe dar agentes de IA poderosos e personalizados que pode construir e gerir por si próprio, sem nunca escrever uma linha de código.