Agent开发实战：基于思维链构建可扩展的Skills与Tools集成框架

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传统的 Agent 开发常常面临几个核心问题：

思维链 (Chain-of-Thought) 断裂：任务处理流程被硬编码，无法动态调整执行路径
技能 (Skills) 复用困难：业务逻辑与具体实现强耦合，跨项目复用成本高
工具 (Tools) 集成混乱：第三方服务接入缺乏统一管理，容易出现冲突

这些问题导致开发效率低下，一个典型例子是当需要新增一个天气查询功能时，开发者不得不修改核心逻辑代码，违反了开闭原则。

我们提出基于有向无环图 (DAG) 的解决方案：

思维链引擎：将任务分解为可编排的节点
技能仓库：采用插件化设计，支持热加载
工具网关：统一管理外部服务调用

维度	Plugin 模式	Subagent 模式
隔离性	中等(共享运行时)	高(独立进程)
通信成本	低	较高(需序列化)
扩展性	快速部署	需要启动新进程

对于大多数场景，我们推荐混合使用两种模式：核心技能用 Plugin 实现，重量级服务走 Subagent。

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Any, Dict, Optional

class BaseSkill(ABC):
    """技能抽象基类"""

    @property
    @abstractmethod
    def description(self) -> str:
        """技能的功能描述"""
        pass

    @abstractmethod
    async def execute(
        self, 
        context: Dict[str, Any],
        **kwargs
    ) -> Dict[str, Any]:
        """执行入口"""
        pass

tools_registry = {}

def tool(name: str):
    """工具装饰器"""
    def decorator(cls):
        tools_registry[name] = cls
        return cls
    return decorator

@tool("weather_query")
class WeatherSkill(BaseSkill):
    @property
    def description(self):
        return "查询城市天气情况"

    async def execute(self, context, city: str):
        # 调用天气 API 的实现
        return {"temperature": 25}

通过 context 字典实现跨技能数据共享：

async def process_chain(chain: List[BaseSkill]):
    context = {}
    for skill in chain:
        context.update(await skill.execute(context))
    return context