Agent Skill 实战指南：从基础使用到生产环境最佳实践

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Agent Skill 是智能体（Agent）系统中的核心功能模块，可以理解为智能体的 ” 技能 ”。就像人类有不同的技能一样，Agent 通过组合不同的 Skill 来完成复杂任务。在架构上，一个 Skill 通常包含三个关键部分：

触发条件 ：定义什么情况下这个 Skill 会被激活
执行逻辑 ：具体实现 Skill 功能的代码
结果处理 ：对 Skill 执行结果的包装和返回

在开发实践中，我们经常遇到这些典型问题：

技能编排混乱 ：多个 Skill 之间的执行顺序和依赖关系难以管理
上下文丢失 ：跨 Skill 的状态共享和信息传递容易出错
错误处理不足 ：缺乏统一的异常捕获和恢复机制

下面是一个天气查询 Skill 的完整实现示例：

class WeatherSkill:
    """
    天气查询技能
    触发条件：当用户询问天气时
    """

    def __init__(self):
        self.trigger_keywords = ["天气", "weather", "预报"]

    def can_handle(self, user_input):
        """检查是否应该处理该输入"""
        return any(keyword in user_input for keyword in self.trigger_keywords)

    def execute(self, location):
        """执行天气查询"""
        try:
            # 模拟调用天气 API
            weather_data = {
                "location": location,
                "temperature": "25°C",
                "condition": "晴天"
            }
            return {"status": "success", "data": weather_data}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

通过组合多个简单 Skill 可以构建复杂功能。例如电子商务场景：

产品查询 Skill：获取商品信息
库存检查 Skill：验证商品可用性
推荐 Skill：基于用户历史推荐相关商品

推荐使用全局上下文对象来共享状态：

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

    def set(self, key, value):
        self._context[key] = value

    def get(self, key, default=None):
        return self._context.get(key, default)