Skill atau Plugin dalam konteks AI agent adalah modul kemampuan tambahan yang dapat dipasang pada suatu agent untuk memperluas fungsinya di luar kemampuan dasar model bahasa, memungkinkan agent mengakses layanan eksternal tertentu, menjalankan perhitungan khusus domain, atau mengikuti prosedur operasi baku (SOP) yang spesifik bagi suatu organisasi.
Konsep ini memungkinkan satu agent generalis diperluas kemampuannya secara modular tanpa harus melatih ulang model dasarnya. Sebuah agent asisten bisnis misalnya, dapat diberi skill tambahan berupa "menghitung pajak sesuai regulasi lokal", "mengakses sistem inventaris gudang", atau "menyusun laporan sesuai format standar perusahaan"—masing-masing sebagai paket instruksi, kode, dan kadang data referensi yang dapat diaktifkan sesuai kebutuhan.
Secara teknis, skill sering diimplementasikan sebagai kombinasi dari deskripsi kemampuan (agar model tahu kapan skill tersebut relevan digunakan), definisi tool atau function yang bisa dipanggil, serta terkadang dokumen panduan tambahan yang disisipkan ke dalam konteks saat skill tersebut aktif. Pendekatan ini mirip dengan sistem plugin pada perangkat lunak konvensional, namun disesuaikan agar dapat "dipahami" dan digunakan secara tepat oleh model bahasa sebagai pengambil keputusan.
Arsitektur berbasis skill memberikan keuntungan signifikan dari sisi pemeliharaan dan skalabilitas: tim dapat mengembangkan, menguji, dan memperbarui satu skill secara independen tanpa memengaruhi skill lain, serta memilih skill mana yang perlu diaktifkan untuk setiap kasus penggunaan tertentu agar konteks yang diberikan ke model tetap ringkas dan relevan, alih-alih membebani setiap permintaan dengan seluruh kemampuan yang mungkin tidak dibutuhkan.