构建高效Agent系统：思维链、Skills与Tools的工程化实践

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在开发复杂 Agent 系统时，我们常遇到三类典型问题：

思维链 (Chain-of-Thought) 维护困难：随着业务逻辑复杂化，推理路径的代码变成面条式 if-else 嵌套，新增需求时牵一发而动全身。
Skills 重复开发：不同 Agent 间相似功能（如天气查询、数据校验）需要重复实现，且版本升级时兼容性难以保证。
Tools 调用不一致：对接外部服务（如数据库、API）时，每个开发者各自封装连接池和重试逻辑，系统稳定性参差不齐。

（注：此处为示意图位置，实际使用时需替换为真实图表）

采用声明式 DSL 描述推理流程
内置循环检测和超时熔断机制

通过装饰器实现插件化注册
支持语义化版本控制(v1.2.0)

统一 gRPC 协议接口
提供连接池和负载均衡

# 定义决策流程
flow = ChainDSL(
    steps=[Step('input_validation', retries=3),
        ParallelStep([Step('risk_check', timeout=500),
            Step('credit_query')
        ]),
        Step('final_decision')
    ],
    error_handler=log_and_retry
)

时间复杂度：O(n) 其中 n 为步骤数

@skill.register(
    name='weather_query',
    version='1.1.0',
    compat_versions=['1.0.x']
)
def get_weather(city: str) -> dict:
    # 实现代码...

service DatabaseTool {rpc Query (QueryRequest) returns (QueryResponse) {option (google.api.http) = {
            post: "/v1/db/query"
            body: "*"
        };
    }
}