A AWS detalha uma coleção de 38 habilidades abertas para agentes de IA em saúde e ciências da vida. O foco é reduzir erros em que o agente cita a diretriz certa, mas aplica critérios errados, ignora limiares ou inventa pontuações.
As habilidades são documentos em markdown estruturado, chamados SKILL.md, que registram procedimentos de decisão para 11 domínios HCLS, incluindo genômica, descoberta de fármacos, operações de sinistros e imagem médica. Cada uma traz gatilhos, dependências e metadados em YAML, além de tabelas de parâmetros, padrões de código e critérios de validação.
Segundo a postagem, agentes equipados com essas habilidades venceram de 70% a 86% das comparações diretas contra os mesmos agentes sem elas, em uma avaliação com 410 prompts. O melhor resultado apareceu em raciocínio crítico, com taxa de vitória de 78% a 85%. As habilidades são licenciadas sob MIT-0 e podem ser usadas em mais de 20 serviços, incluindo Amazon Bedrock, Claude Code e OpenAI Codex.
A AWS diz que o conjunto se diferencia de RAG e de ajuste fino porque os procedimentos ficam explícitos em arquivos de texto e são ativados por padrões na pergunta do usuário. A coleção também separa habilidades de raciocínio, que ensinam a decidir, e de pipeline, que trazem comandos e parâmetros de ferramentas.