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AI 智能体入门/课时/Agent 技能
RawBlame
课时目录12 节

AI 智能体入门

  1. 01智能体是什么
  2. 02提示词技巧
  3. 03结构化输出
  4. 04函数调用
  5. 05向量与嵌入
  6. 06RAG 检索增强
  7. 07MCP 协议
  8. 08Agent 技能
  9. 09主流模型 API
  10. 10Agent 工作流
  11. 11安全与边界
  12. 12综合练习

Agent 技能

skills 文件、可组合能力。

30 分钟

Agent 技能

Skills(如 Cursor SKILL.md、Claude 项目技能)是把 领域知识、步骤、约束 打包成 Agent 可按需加载的 能力模块。与 MCP 的「远程工具」互补:Skills 偏 流程与规范,MCP 偏 执行与数据。

学习目标

  • 理解 skill 文件的结构与触发方式
  • 会设计可组合、可版本化的技能集
  • 区分 skill、system prompt、MCP tool 的使用场景

Skill 是什么

典型 skill 含:

  • 何时使用:任务类型描述(写讲义、跑迁移、做 RAG 评估)
  • 步骤:检查清单式 workflow
  • 约束:禁止项、必须引用的文档
  • 示例:Few-shot 或命令模板

Agent 运行时 检索或路由 到相关 skill,再展开进上下文——避免每次对话塞 50 页手册。

与 MCP、Tools 的分工

机制提供什么例
Skill怎么做、按什么标准「写 CodeRoadMap draft 的结构」
MCP / Tool读什么、改什么search_docs、git_status
System prompt全局角色与安全拒答、语言、审批

写站内讲义:skill 引用 ai-workflow 的 responsible 流程;tool 读 outline.yaml;人做最终 merge——见 ai-engineering-essentials。

可组合能力

base-safety.skill     → 所有 Agent 必载
content-author.skill  → 写 content/课程 draft
rag-ops.skill         → 分块、索引、评估 checklist

原则:

  • 单一职责:一个 skill 一个主场景
  • 版本 pin:content-author@v2 变更可追踪
  • 勿重复 MCP:skill 里写「调用 search_docs」,不嵌入 ES 客户端细节
  • 人审关口:skill 写「生成后必须 diff」,不能替代 agt-safety

反模式

反模式问题
巨型 skill 包一切占满上下文、难维护
skill 内嵌密钥泄露进 repo 与 Chat
无 skill 仍堆 prompt与工具描述矛盾

练习

  • 为「新建 ai-agents draft」写 skill 大纲:触发语、5 步、3 条禁止
  • 说明何时用 skill 而非加长 system prompt
  • 设计 skill + MCP tool 协作:RAG 问答一次完整流程
  • 小结

    Skills 是可复用的 Agent 操作手册;与 MCP 工具链配合,而不是二选一。 下一课主流模型 API,对照各家的 tools 与 structured output 差异。

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