Agent Skill案例实战：从零构建你的第一个智能代理

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智能代理（Agent）通过自动化处理重复任务和智能决策，显著提升业务效率。本文将以天气查询为例，演示从零构建生产级 Agent Skill 的全流程。

典型 Agent 系统包含三大核心组件：

事件循环 ：异步驱动的主循环（如 asyncio），持续监听输入事件
技能注册中心 ：维护技能清单与元信息（如权限、触发条件）
消息总线 ：采用发布 / 订阅模式传递结构化数据（通常为 JSON）

架构数据流示意：

flowchart LR
    A[用户输入] --> B{消息总线}
    B --> C[技能 A]
    B --> D[技能 B]
    C --> E[外部 API]

创建技能脚手架
实现 OpenWeatherMap API 调用
设计自然语言解析器
添加缓存机制

完整代码结构：

weather_skill/
├── __init__.py
├── api_client.py  # 封装 HTTP 请求
└── nlp_parser.py  # 意图识别

异步 API 客户端实现（Python 3.10+）：

class WeatherClient:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.session = aiohttp.ClientSession(timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=3.0)
        )

    async def get_weather(self, city: str) -> dict:
        """时间复杂度: O(1), 空间复杂度: O(1)"""
        try:
            async with self.session.get(f"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}",
                params={"units": "metric"}
            ) as resp:
                resp.raise_for_status()
                return await resp.json()
        except aiohttp.ClientError as e:
            logging.error(f"API 请求失败: {e}")
            raise