Agent Skill 实战入门：从零构建智能对话系统的核心技能

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刚接触 Agent Skill 开发时，大多数开发者都会遇到以下几个典型问题：

意图识别准确率低 ：用户表达方式多样，简单的关键词匹配难以覆盖所有情况
多轮对话管理混乱 ：缺乏有效的上下文跟踪机制，对话经常 ” 断片 ”
异常处理不足 ：网络超时、用户意外输入等情况导致系统崩溃

目前主流的实现方式有三种，各有优劣：

规则引擎
优点：开发简单，响应快（O(1) 时间复杂度）
缺点：维护成本高，难以处理复杂语义
适用场景：固定流程的客服系统
机器学习模型
优点：泛化能力强，可处理复杂语义
缺点：需要大量训练数据（O(n) 空间复杂度）
适用场景：开放域对话系统
混合模式
结合规则和模型的优势
开发复杂度中等
推荐大多数业务场景使用

import re
from typing import Tuple

def intent_detector(text: str) -> Tuple[str, float]:
    """
    时间复杂度：O(n) n= 模式数量
    空间复杂度：O(1)
    """patterns = {'greeting': r' 你好 |hello|hi','weather': r' 天气 | 下雨 | 气温 ','goodbye': r' 再见 |bye|88'}

    for intent, pattern in patterns.items():
        matches = re.findall(pattern, text)
        if matches:
            confidence = min(1.0, len(matches) * 0.3)  # 简单置信度计算
            return intent, confidence

    return 'unknown', 0.0

class DialogueStateTracker:
    def __init__(self):
        self._context = {}

    def update(self, user_id: str, slot: str, value: any):
        if user_id not in self._context:
            self._context[user_id] = {}
        self._context[user_id][slot] = value

    def get(self, user_id: str, slot: str) -> any:
        return self._context.get(user_id, {}).get(slot)

from functools import wraps
import time

def timeout_handler(timeout=3):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start = time.time()
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                if time.time() - start > timeout:
                    return "请求超时，请稍后再试"
                return f"遇到错误：{str(e)}"
        return wrapper
    return decorator