Agent Skills 实战：构建高效智能代理的核心技术与避坑指南

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在开发智能代理系统时，我们常遇到两个主要问题：技能复用性差和执行效率低下。具体表现为：

技能耦合度高：不同技能之间直接调用，修改一个技能可能影响多个其他技能
缺乏统一接口：每个技能实现方式各异，难以统一管理和组合
同步阻塞执行：技能按顺序执行，无法充分利用系统资源
错误处理困难：一个技能失败可能导致整个流程中断，缺乏恢复机制

这些问题使得智能代理系统难以扩展和维护，特别是在需要组合多个技能完成复杂任务时，性能瓶颈尤为明显。

集中式架构
所有技能代码放在同一模块中
优点：开发初期简单直接
缺点：随着技能数量增加，维护成本指数级增长
模块化架构
每个技能作为独立模块开发
优点：低耦合、易扩展、方便复用
缺点：需要设计良好的接口规范和发现机制

技能注册与发现
使用装饰器自动注册技能
基于技能元数据（输入 / 输出类型、执行耗时等）进行分类
技能组合
采用 DAG（有向无环图）描述技能间依赖关系
运行时动态解析依赖并生成执行计划
异步执行优化
使用协程池管理并发执行
实现优先级队列处理不同紧急程度的任务
关键路径优化：识别并优先执行关键路径上的技能

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Any, Dict, Optional
import asyncio
from functools import wraps

class SkillExecutionError(Exception):
    pass

class BaseSkill(ABC):
    """技能基类，所有具体技能需继承此类"""

    # 技能元数据
    name: str = "unnamed_skill"
    version: str = "1.0"
    max_retries: int = 3

    def __init__(self, context: Optional[Dict[str, Any]] = None):
        self.context = context or {}

    @abstractmethod
    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """执行技能的核心逻辑"""
        pass

    async def run_with_retry(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """带重试机制的执行封装"""
        last_error = None
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                return await self.execute(input_data)
            except Exception as e:
                last_error = e
                await asyncio.sleep(1 << attempt)  # 指数退避
        raise SkillExecutionError(f"技能执行失败，重试 {self.max_retries} 次") from last_error

# 技能注册装饰器
_skill_registry = {}

def register_skill(cls):
    """自动注册技能类的装饰器"""
    if not issubclass(cls, BaseSkill):
        raise TypeError("只能注册 BaseSkill 的子类")
    _skill_registry[cls.name] = cls
    return cls

@register_skill
class WeatherQuerySkill(BaseSkill):
    """天气查询技能"""
    name = "weather_query"

    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        location = input_data.get("location")
        # 模拟 API 调用
        await asyncio.sleep(0.5)
        return {"temperature": 25, "weather": "sunny"}

@register_skill
class OutfitRecommendSkill(BaseSkill):
    """穿衣推荐技能"""
    name = "outfit_recommend"

    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        weather = input_data.get("weather")
        temp = input_data.get("temperature")

        if temp > 30:
            return {"outfit": "T-shirt 和短裤"}
        elif temp > 20:
            return {"outfit": "薄外套"}
        else:
            return {"outfit": "厚外套"}

async def run_skill_chain():
    """执行技能链：天气查询 -> 穿衣推荐"""
    # 从注册中心获取技能
    weather_skill = _skill_registry["weather_query"]()
    outfit_skill = _skill_registry["outfit_recommend"]()

    # 执行第一个技能
    weather_result = await weather_skill.run_with_retry({"location": "北京"})

    # 将第一个技能的结果作为第二个技能的输入
    outfit_result = await outfit_skill.run_with_retry(weather_result)

    print(f"穿衣建议: {outfit_result['outfit']}")