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如何设计一个 Skill 的描述
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Agent 记忆(Memory)
Agent Skill
Agent Skill
Agent Skill 和普通函数有什么区别?
Agent 框架中通常如何实现 Skill 的注册与发现机制?
Agent 调用 Skill 时,如何防止 Skill 中的 prompt injection 攻击?
Skill 如何共享 Agent 的上下文(Context)?上下文的数据结构一般如何设计?
Skill 执行出错时,错误信息如何暴露?既要方便调试,又不能泄露系统内部敏感信息。
Skill 执行完毕后,它的状态和中间结果如何持久化?什么情况下需要持久化,什么情况下不需要?
Skill 的典型生命周期是怎样的?从注册、触发到销毁会经历哪些阶段?
Skill 的执行结果如何反馈给 Agent,用于后续的自我改进或反思?
Skill 的版本管理如何设计?当多个版本的同一 Skill 并存时,Agent 如何选择?
Skill 编排时如何做超时控制和熔断?如果一个 Skill 长时间无响应,整体流程如何处理?
一个 Skill 请求调用敏感操作(如转账),设计一套安全的确认与审计机制。
举例说明,一个“发送邮件”的 Skill 应该包含哪些必要字段和约束?
什么是 Agent 中的 Skill?它和传统意义上的 API 或函数调用有什么本质区别?
你有多个 Skill 提供相似功能时,Agent 如何根据用户意图进行自动路由和选择?
多个 Skill 并发执行时,如何避免上下文数据竞争或不一致?
如何在运行时动态加载和卸载 Skill,而不中断 Agent 主进程?
如何处理 Skill 之间的依赖关系?比如 Skill A 的输出是 Skill B 的输入。
如何对 Skill 进行 A
如何设计一个 Skill 市场或仓库,让第三方开发者可以提交和发布 Skill?
如何设计一个 Skill 的描述
如何设计一个 Skill 的描述
如何设计一个 Skill 的描述_元信息结构,使 Agent 能够自动理解和选用合适的 Skill?
如何评估一个 Skill 的质量?有哪些可量化的指标?
如何限制一个 Skill 的执行权限?比如禁止访问文件系统或网络。
如果 Skill 执行过程中需要用户确认或补充信息,如何设计 Skill 的断点续执行机制?
实际落地中,你遇到过 Skill 设计的哪些反模式?如何避免?
当 Agent 在长对话中使用了大量 Skill,上下文窗口超出 LLM 限制时,如何处理 Skill 产生的历史信息?
当 Agent 错误地选择了一个不合适的 Skill 导致任务失败,如何通过 feedback loop 优化 Skill 选择策略?
当一个复杂任务需要多个 Skill 协作完成时,编排逻辑应该放在哪里?Agent 核心还是 Skill 内部?
当你允许第三方 Skill 在你的 Agent 中运行时,需要做哪些安全隔离?
用户在同一次对话中多次调用同一个 Skill,Skill 内部如何维护会话级别的状态?
能否举一个实际场景,说明如何使用 DAG(有向无环图)来编排多个 Skill 的执行?
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