从零构建AI Agent：Skill编排与任务分解实战指南

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刚接触 AI Agent 开发时，最困惑的就是如何让多个 Skill 协同工作。就像乐队需要指挥协调各种乐器，Agent 也需要合理调度不同 Skill。这里先拆解三个关键概念：

意图识别 ：相当于乐谱识别，比如用户说 ” 我想退货 ”，系统要能理解这是 ” 售后申请 ” 意图
上下文传递 ：如同乐队各声部间的配合，前一个 Skill 的输出可能是下一个 Skill 的输入
异常熔断 ：当某个 Skill 出问题时，要有安全机制防止整个系统崩溃

假设我们要处理一个典型场景：” 我的订单 123456 未收到货，想退款但要先确认物流状态 ”。这个需求涉及多个 Skill：

订单查询 Skill
物流查询 Skill
退款申请 Skill

我们需要设计这样的工作流：

先调用订单查询验证订单有效性
并行检查物流信息和用户退款资格
综合结果生成解决方案

用 asyncio 实现非阻塞调度，就像餐厅服务员同时处理多桌点单：

class AsyncEngine:
    def __init__(self):
        self.skill_registry = {}

    def register(self, name):
        def decorator(skill_func):
            self.skill_registry[name] = skill_func
            return skill_func
        return decorator

    async def execute(self, workflow):
        tasks = []
        for node in workflow:
            skill = self.skill_registry.get(node['skill'])
            tasks.append(skill(**node['params']))
        return await asyncio.gather(*tasks)

用 Prometheus 监控就像给汽车装仪表盘：

from prometheus_client import Counter

REQUEST_COUNT = Counter('skill_invocations', 'Number of skill executions', ['skill_name'])

@engine.register('logistics_query')
async def query_logistics(order_id):
    REQUEST_COUNT.labels(skill_name='logistics_query').inc()
    # 实际查询逻辑...

长会话就像不断堆叠的备忘录，必须定期清理：