从零构建带Skill的AI Agent：新手入门指南与实战解析

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AI Agent 可以理解为一个能自主决策和行动的智能程序，而 Skill 则是赋予 Agent 特定能力的模块。比如一个聊天机器人 Agent，可以通过添加天气查询 Skill、翻译 Skill 等来扩展功能。

为什么需要 Skill？这就像给手机安装 APP 一样，让基础 Agent 通过组合不同 Skill 变得更强大，而不需要每次都从头开发所有功能。

基于规则的 Skill
优点：开发简单，响应速度快，结果确定性强
缺点：灵活性差，无法处理规则外的输入
适用场景：有明确业务逻辑的简单功能
基于机器学习的 Skill
优点：能处理复杂模糊的输入，适应性强
缺点：需要大量训练数据，开发周期长
适用场景：需要理解自然语言等复杂任务

import requests

class WeatherSkill:
    """
    一个简单的天气查询 Skill
    使用公开的天气 API 获取数据
    """

    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

    def execute(self, city_name):
        """
        执行天气查询
        :param city_name: 要查询的城市名称
        :return: 格式化后的天气信息
        """params = {'q': city_name,'appid': self.api_key,'units':'metric'}

        try:
            response = requests.get(self.base_url, params=params)
            data = response.json()

            if response.status_code == 200:
                weather_info = {'city': data['name'],
                    'temp': data['main']['temp'],
                    'description': data['weather'][0]['description']
                }
                return f"{weather_info['city']} 当前气温 {weather_info['temp']}°C, {weather_info['description']}"
            else:
                return "无法获取天气信息，请检查城市名称"
        except Exception as e:
            return f"天气查询失败: {str(e)}"

# 使用示例
weather_skill = WeatherSkill("your_api_key_here")
print(weather_skill.execute("北京"))

当 Agent 需要管理多个 Skill 时，需要考虑以下资源分配策略：