大模型Skill实战指南：从零构建到生产环境部署

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大模型 Skill 开发中常见三大拦路虎：

技能冲突：当多个技能注册相同意图时，系统无法正确路由请求。例如天气查询和航班查询可能都包含 ” 查询 ” 关键词
上下文丢失：多轮对话中因 Token 限制或超时导致历史对话被截断，用户需要重复说明需求
响应延迟：冷启动加载大模型权重耗时过长，高并发时 GPU 资源争抢导致响应时间波动

graph LR
    A[主模型] --> B[技能 A]
    A --> C[技能 B]
    B --> D[数据库]
    C --> D

优点：开发简单，直接复用主模型上下文
缺点：技能耦合度高，资源隔离性差

graph LR
    A[API 网关] --> B[技能服务 A]
    A --> C[技能服务 B]
    B --> D[专属模型实例]
    C --> E[专属模型实例]

优点：独立伸缩，故障隔离
缺点：需要维护服务发现机制

from functools import lru_cache
from typing import Dict, Callable

class SkillRegistry:
    def __init__(self, max_size: int = 100):
        self._skills: Dict[str, Callable] = {}

    @lru_cache(maxsize=100)  # O(1)时间复杂度查询
    def register(self, name: str, skill: Callable) -> None:
        if name in self._skills:
            raise ValueError(f"Skill {name} already registered")
        self._skills[name] = skill

    def dispatch(self, intent: str, *args, **kwargs):
        try:
            return self._skills[intent](*args, **kwargs)
        except KeyError:
            raise RuntimeError(f"No skill matching {intent}")

def require_role(role: str):
    def decorator(func):
        def wrapper(user_ctx, *args, **kwargs):
            if user_ctx.get('role') != role:
                raise PermissionError(f"Requires {role} role")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@require_role('admin')
def delete_user_skill():
    # 管理员专属操作
    pass