智能体的skill是什么：从零构建你的第一个智能体技能

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在构建对话系统或自动化流程时，智能体的技能（skill）是其核心能力单元。一个设计良好的技能可以让智能体准确理解用户意图，并作出恰当的响应。然而，新手开发者常遇到以下问题：

技能边界模糊 ：一个技能承担过多职责，导致维护和扩展困难
异常处理缺失 ：未考虑网络超时、参数错误等异常情况，系统健壮性差
执行逻辑混乱 ：同步 / 异步调用混用，性能瓶颈难以排查

一个完整的智能体技能通常包含以下组件：

Intent 识别 ：理解用户请求的意图
参数提取 ：从请求中抽取出必要的参数
执行逻辑 ：执行业务逻辑的核心代码
结果返回 ：格式化输出结果

对于实现方案，有两种主流选择：

规则引擎 ：适合确定性高、逻辑简单的场景
机器学习 ：适合需要处理自然语言变体的复杂场景

下面我们通过一个 Python 实现的天气预报技能示例，展示如何构建一个健壮的技能：

from typing import Optional
from pydantic import BaseModel, validator
import aiohttp
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

# 定义技能元数据
@skill(name='weather', description='查询城市天气预报')
async def weather_skill(city: str) -> dict:
    """
    获取指定城市的天气预报
    :param city: 城市名称
    :return: 包含天气信息的字典
    """
    # 参数验证
    validated = WeatherRequest(city=city)

    try:
        # 调用天气 API
        weather_data = await fetch_weather(validated.city)
        return {'temperature': weather_data['temp'],
            'condition': weather_data['condition']
        }
    except Exception as e:
        # 错误处理
        return {'error': str(e)}

# 参数验证模型
class WeatherRequest(BaseModel):
    city: str

    @validator('city')
    def city_not_empty(cls, v):
        if not v.strip():
            raise ValueError('城市名称不能为空')
        return v

# 带重试机制的 HTTP 请求
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential())
async def fetch_weather(city: str) -> dict:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(f'https://api.weather.com/{city}') as resp:
            resp.raise_for_status()
            return await resp.json()

在将技能部署到生产环境时，务必注意以下三点：