一、Skills概述

Skills（技能）是AI智能体的能力模块，定义了智能体可以执行的具体操作。

核心概念：

  • 封装特定功能
  • 可被智能体调用
  • 标准化接口
  • 可复用

二、Skills的作用

能力扩展

智能体通过Skills获得具体能力：

  • 搜索信息
  • 执行代码
  • 操作文件
  • 调用API
  • 访问数据库

标准化

Skills提供统一的接口规范：

  • 输入参数定义
  • 输出格式定义
  • 错误处理
  • 权限控制

可复用

Skills可以跨智能体共享：

  • 一次开发，多处使用
  • 版本管理
  • 依赖管理

三、Skills结构

基本组成

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name: search_skill
description: 搜索互联网信息
parameters:
  - name: query
    type: string
    description: 搜索关键词
    required: true
  - name: limit
    type: integer
    description: 返回结果数量
    required: false
    default: 5
returns:
  type: array
  description: 搜索结果列表

执行逻辑

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def search_skill(query: str, limit: int = 5) -> list:
    """
    搜索互联网信息
    
    Args:
        query: 搜索关键词
        limit: 返回结果数量
    
    Returns:
        搜索结果列表
    """
    # 执行搜索
    results = search_engine.search(query, limit)
    return results

四、Skills类型

信息获取类

搜索：

  • 网页搜索
  • 图片搜索
  • 新闻搜索

查询：

  • 数据库查询
  • API查询
  • 文档检索

操作执行类

文件操作：

  • 读取文件
  • 写入文件
  • 删除文件

系统操作：

  • 执行命令
  • 进程管理
  • 服务控制

数据处理类

转换：

  • 格式转换
  • 数据清洗
  • 文本处理

分析：

  • 数据分析
  • 图像识别
  • 文本分析

交互类

通信：

  • 发送邮件
  • 发送消息
  • 创建任务

集成：

  • 第三方API
  • 数据库操作
  • 云服务调用

五、Skills开发

定义接口

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from pydantic import BaseModel

class SearchInput(BaseModel):
    query: str
    limit: int = 5

class SearchResult(BaseModel):
    title: str
    url: str
    snippet: str

class SearchSkill:
    name = "search"
    description = "搜索互联网信息"
    input_schema = SearchInput
    output_schema = SearchResult
    
    def execute(self, input: SearchInput) -> list[SearchResult]:
        # 实现搜索逻辑
        pass

实现逻辑

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class SearchSkill:
    def execute(self, input: SearchInput) -> list[SearchResult]:
        # 参数验证
        if not input.query:
            raise ValueError("query不能为空")
        
        # 执行搜索
        response = requests.get(
            "https://api.search.com/search",
            params={"q": input.query, "limit": input.limit}
        )
        
        # 处理结果
        results = []
        for item in response.json()["results"]:
            results.append(SearchResult(
                title=item["title"],
                url=item["url"],
                snippet=item["snippet"]
            ))
        
        return results

错误处理

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class SearchSkill:
    def execute(self, input: SearchInput) -> list[SearchResult]:
        try:
            # 执行逻辑
            pass
        except requests.Timeout:
            raise SkillError("搜索超时")
        except requests.RequestException as e:
            raise SkillError(f"搜索失败: {str(e)}")

六、Skills注册

注册到智能体

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agent = Agent(
    name="assistant",
    skills=[
        SearchSkill(),
        CodeSkill(),
        FileSkill()
    ]
)

动态加载

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def load_skill(skill_name: str):
    module = importlib.import_module(f"skills.{skill_name}")
    skill_class = getattr(module, f"{skill_name.capitalize()}Skill")
    return skill_class()

agent.add_skill(load_skill("search"))

七、Skills调用

智能体决策

智能体根据用户请求选择合适的Skill：

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用户: 帮我搜索Python教程
智能体: 调用search_skill(query="Python教程")

参数提取

智能体从用户请求中提取参数：

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用户: 搜索最近5篇关于AI的新闻
智能体: 调用search_skill(query="AI新闻", limit=5)

结果处理

智能体处理Skill返回的结果：

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Skill返回: [{title: "...", url: "..."}, ...]
智能体: 整理后返回给用户

八、Skills管理

版本控制

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skill:
  name: search
  version: 1.2.0
  dependencies:
    - requests>=2.28.0

权限控制

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class SearchSkill:
    permissions = ["internet_access"]
    
    def check_permission(self, context):
        if "internet_access" not in context.permissions:
            raise PermissionError("无网络访问权限")

监控和日志

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class SearchSkill:
    def execute(self, input: SearchInput):
        logger.info(f"执行搜索: {input.query}")
        start_time = time.time()
        
        result = self._do_search(input)
        
        duration = time.time() - start_time
        logger.info(f"搜索完成, 耗时: {duration}s")
        
        return result

九、Skills最佳实践

单一职责

每个Skill只做一件事：

  • search_skill只负责搜索
  • file_skill只负责文件操作

清晰描述

提供详细的描述和示例：

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description: |
  搜索互联网信息
  
  示例:
  - 搜索Python教程
  - 搜索最新的AI新闻

参数验证

使用Pydantic等工具验证参数：

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class SearchInput(BaseModel):
    query: str = Field(min_length=1, max_length=100)
    limit: int = Field(ge=1, le=20)

错误处理

提供清晰的错误信息：

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raise SkillError("搜索关键词不能为空，请提供有效的搜索词")

十、总结

Skills核心要点：

  • 封装智能体的具体能力
  • 标准化接口定义
  • 可复用和可组合
  • 清晰的参数和返回值定义
  • 完善的错误处理和权限控制

Skills是构建AI智能体的基础模块，合理设计和开发Skills可以提升智能体的能力和可靠性。