大型智能体提示通常始于一种实用捷径：将策略、领域规则、工具描述、示例、恢复程序及集成说明置于单一系统消息中，以确保所有能力随时可用。然而，一旦智能体积累了数十种工具和专用工作流，这种方案便无法扩展。工具定义和指令在每一轮对话中消耗上下文，无关材料会与任务相关材料竞争，而每一次集成都会扩大共享提示的范围，使其更难测试和版本管理。当前平台指南正日益趋向于另一种模式：首先暴露紧凑的能力元数据，仅在确认相关性后加载详细指令，并在受控的工具或沙箱边界内执行专用逻辑。Anthropic 将此称为智能体技能的渐进式披露，而 OpenAI 则同时支持技能与延迟工具发现。