Agent Skill 详解：从零构建智能代理的核心能力

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Agent Skill 是智能代理（Agent）能够执行的特定任务或功能的抽象。它定义了代理在特定场景下如何感知环境、处理信息并做出响应。就像人类的不同技能一样，Agent Skill 使代理能够完成多样化的任务，从简单的数据查询到复杂的决策制定。

定义：一个 Agent Skill 包含输入处理、逻辑执行和输出生成三个核心部分
作用：扩展代理的能力边界，使其能够应对特定领域的任务需求
位置：在智能代理架构中，Skill 介于感知层和决策层之间，是能力的具体实现

在实现 Agent Skill 时，开发者经常会遇到以下几个典型问题：

技能定义模糊 ：没有明确界定技能的输入输出和职责边界
执行流程混乱 ：多个技能间的调用关系不清晰，导致执行链路难以追踪
状态管理困难 ：技能执行过程中的临时状态缺乏有效管理机制
错误处理不足 ：对异常情况的处理考虑不周，影响系统健壮性

使用中央注册表管理所有可用技能
每个技能需明确声明其元数据（名称、描述、输入输出格式等）
支持动态加载和卸载技能模块

输入预处理：验证和标准化输入数据
技能匹配：根据输入选择最合适的技能
执行上下文：创建隔离的执行环境
结果封装：统一的结果格式输出

支持结果的后处理（如格式化、过滤等）
提供标准的错误码和异常处理机制
执行日志和性能指标的自动收集

class AgentSkill:
    """Agent Skill 基类，所有具体技能应继承此类"""
    def __init__(self, name, description):
        self.name = name
        self.description = description

    def validate_input(self, input_data):
        """验证输入数据是否符合预期格式"""
        raise NotImplementedError

    def execute(self, input_data):
        """执行技能的核心逻辑"""
        raise NotImplementedError

    def format_output(self, result):
        """格式化输出结果"""
        return {
            'status': 'success',
            'data': result,
            'skill': self.name
        }

# 具体技能实现示例：天气查询
class WeatherQuerySkill(AgentSkill):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            name='weather_query',
            description='查询指定城市的天气信息'
        )

    def validate_input(self, input_data):
        if not input_data.get('city'):
            raise ValueError("Missing required field: city")
        return True

    def execute(self, input_data):
        # 这里是实际的天气查询逻辑
        city = input_data['city']
        # 模拟 API 调用
        return {
            'city': city,
            'temperature': '22℃',
            'condition': '晴天'
        }

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    weather_skill = WeatherQuerySkill()
    try:
        weather_skill.validate_input({'city': '北京'})
        result = weather_skill.execute({'city': '北京'})
        print(weather_skill.format_output(result))
    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")