Claude Agent Skill 入门指南：从零构建你的第一个智能代理

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在开始构建 Claude Agent 之前，我们需要先理解它与传统聊天机器人的核心差异。以下是三个关键维度的对比：

维度	传统 Chatbot	Claude Agent
意图识别	单一意图匹配	多意图并行解析（Multi-intent Parsing）
状态维持	简单会话上下文	持久化状态机（State Machine）
外部调用	线性同步调用	异步技能编排（Skill Orchestration）

意图识别 ：传统方案通常使用正则或单一 NLU 模型，而 Agent 支持对用户输入的复合意图分解
状态维持 ：Agent 通过显式的状态存储（如 Redis）维护长期对话上下文
外部调用 ：Agent 可以并行调用多个 API 并智能聚合结果

典型的 Agent Skill 工作流包含四个阶段：

输入预处理 ：对原始输入进行标准化（如去除敏感信息、语言检测）
技能路由 ：根据意图识别结果选择匹配的技能（Skill Routing）
子任务执行 ：并行调用外部服务或内部处理模块
结果聚合 ：将各技能结果组合成连贯响应

其中超时重试机制的设计要点：

为每个技能设置独立超时（建议 API 调用不超过 3 秒）
采用指数退避策略进行重试（如第一次 1 秒后，第二次 3 秒后）
记录失败技能以便部分响应（Partial Response）

下面实现一个查询天气并给出日程建议的复合技能：

import asyncio
from typing import Dict, Any
from pydantic import BaseModel, validator

class WeatherRequest(BaseModel):
    location: str
    date: str  # YYYY-MM-DD

    @validator('date')
    def validate_date(cls, v):
        # 简化的日期校验
        if len(v) != 10 or v[4] != '-' or v[7] != '-':
            raise ValueError('Invalid date format')
        return v

async def fetch_weather(params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """模拟天气 API 调用"""
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟网络延迟
    return {
        'temperature': 22,
        'conditions': 'sunny'
    }

async def suggest_agenda(weather: Dict[str, Any]) -> str:
    """根据天气生成建议"""
    if weather['conditions'] == 'rainy':
        return '建议携带雨伞并安排室内活动'
    return '适合户外运动'

async def composite_skill(user_input: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    # 输入校验
    try:
        req = WeatherRequest(**user_input)
    except ValueError as e:
        return {'error': str(e), 'code': 400}

    # 并发执行
    weather_task = asyncio.create_task(fetch_weather(req.dict()))

    try:
        weather = await asyncio.wait_for(weather_task, timeout=2.0)
        advice = await suggest_agenda(weather)
        return {
            'weather': weather,
            'advice': advice,
            'metadata': {'skill_version': '1.0'}
        }
    except asyncio.TimeoutError:
        return {'error': 'Weather service timeout', 'code': 504}

技能元数据示例（用于自动发现）：

{
  "skill_name": "weather_advisor",
  "description": "提供天气查询和行程建议",
  "required_params": ["location", "date"],
  "output_schema": {
    "weather": "object",
    "advice": "string"
  }
}