Agent Skill 示例实战：从零构建智能对话系统的核心技能

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在实际开发中，构建 Agent Skill 常遇到三大难题：

意图识别准确率低：用户表达方式多样（如 ” 订机票 ” 和 ” 我想飞上海 ”），传统关键词匹配容易误判
上下文断裂：多轮对话中常丢失历史信息（比如用户先说 ” 查询天气 ”，再问 ” 明天呢 ”）
响应延迟高：复杂技能链调用时性能瓶颈明显

优点：
开发速度快，适合明确规则的场景（如客服 FAQ）
无需训练数据，冷启动成本低
缺点：
泛化能力差，需手动维护大量规则
难以处理语义变化（同义词、省略句等）

优点：
自动学习语言模式，识别准确率高
支持增量训练，可持续优化
缺点：
需要大量标注数据
模型解释性较差

推荐组合方案：规则引擎兜底 +ML 模型主处理

# 使用 Rasa NLU 组件（需安装 rasa==3.0）from rasa.nlu.model import Interpreter

class IntentRecognizer:
    def __init__(self, model_path):
        self.interpreter = Interpreter.load(model_path)

    def parse(self, text):
        result = self.interpreter.parse(text)
        return {'intent': result['intent']['name'],
            'confidence': result['intent']['confidence'],
            'entities': {e['entity']: e['value'] for e in result['entities']}
        }

from collections import deque

class DialogueContext:
    def __init__(self, max_history=5):
        self.history = deque(maxlen=max_history)
        self.slots = {}

    def update(self, user_utterance, system_response):
        self.history.append((user_utterance, system_response))

    def get_last_intent(self):
        return self.history[-1][0]['intent'] if self.history else None

def weather_skill(intent_data, context):
    # 实体提取
    city = intent_data['entities'].get('city')
    date = intent_data['entities'].get('date', 'today')

    # 上下文补全
    if not city and context.get_last_intent() == 'ask_weather':
        city = context.slots.get('last_city')

    # 业务逻辑
    if not city:
        return "请问您想查询哪个城市的天气?"

    context.slots['last_city'] = city
    return f"{date}{city}的天气是晴，25℃"

# 使用 FastAPI 实现异步端点（需安装 fastapi uvicorn）from fastapi import FastAPI
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

app = FastAPI()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

@app.post("/chat")
async def handle_message(query: str):
    # 将 CPU 密集型任务交给线程池
    result = await loop.run_in_executor(
        executor, 
        process_message, 
        query
    )
    return {"response": result}