前置知识: AI Agent

技能与Agent SDK — 可复用Agent能力打包

00:00
9 min Intermediate

掌握技能打包规范和主流Agent SDK的技能模型,实现跨框架的Agent能力复用

技能与Agent SDK — 可复用Agent能力打包

MCP打包工具。A2A打包Agent。技能打包可复用的Agent能力 — 提示 + 工具 + 工作流逻辑 — 作为可安装单元。Claude Code的技能、OpenAI的Custom GPT Actions、LangGraph的节点和CrewAI的工具都编码了相同的模式:声明一次,在许多Agent中复用。本课映射生态系统并构建一个与框架无关的技能打包器。

类型: 学习 语言: Python(标准库,技能打包器) 前置条件: Phase 13 · 07(MCP服务器),Phase 13 · 19(A2A) 时间: ~45分钟

学习目标

  • 定义”技能”与”工具”与”Agent”的区别。
  • 将技能打包为自包含单元:清单、提示、工具绑定、工作流逻辑。
  • 将技能映射到四个Agent SDK:Claude Code、OpenAI Agents、LangGraph、CrewAI。
  • 发布技能注册表并从其中安装技能。

问题所在

一个”代码审查”能力包括:一个系统提示、三个工具(read_file、run_linter、create_comment)和一个两步工作流(读取 + lint,然后审查 + 评论)。今天,每个Agent框架重新实现此能力:

  • Claude Code。 自定义斜杠命令 + MCP工具。
  • OpenAI Agents。 Agent类 + 函数工具。
  • LangGraph。 节点 + 边 + 工具节点。
  • CrewAI。 Agent + Task + Tool。

相同逻辑,四个实现。技能打包将其提取为可安装单元,每个框架都可以消费。

核心概念

技能定义

技能是四个组件:

  1. 清单。 名称、版本、描述、依赖。
  2. 提示。 系统提示模板,带有变量槽。
  3. 工具绑定。 技能需要的MCP工具列表。
  4. 工作流逻辑。 多步执行计划(可选;简单技能可以是单步)。

清单格式

{
  "name": "code-review",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Reviews code changes and suggests improvements",
  "author": "engineering-team",
  "prompts": {
    "system": "You are a code reviewer. Analyze the following diff and suggest improvements...",
    "variables": ["diff_content", "language"]
  },
  "tools": [
    { "name": "read_file", "server": "filesystem" },
    { "name": "run_linter", "server": "linter" },
    { "name": "create_comment", "server": "github" }
  ],
  "workflow": {
    "steps": [{ "action": "read_file", "then": "run_linter" }, { "action": "review_and_comment" }]
  }
}

技能 vs 工具 vs Agent

方面工具技能Agent
范围单个动作能力(提示+工具+工作流)自主实体
自主性无(由Agent驱动)完整
打包MCP工具定义清单+提示+绑定Agent Card
复用跨Agent跨框架跨系统

框架映射

Claude Code技能。 .claude/skills/ 目录中的markdown文件。每个技能是一个提示模板。工具来自MCP服务器。

OpenAI Agents。 Agent 类带有 instructions(提示)、tools(函数工具)和 handoffs(委托)。技能映射到Agent定义。

LangGraph。 StateGraph 带有节点(提示 + 工具调用)和边(工作流)。技能映射到子图。

CrewAI。 Agent + Task + Tool。技能映射到Agent-Task对。

技能注册表

集中式注册表存储技能清单和包。类似npm或PyPI:

skill install code-review
skill publish my-skill
skill search "database"

注册表验证清单、检查依赖并解析工具绑定。

版本控制

技能遵循semver。破坏性变更(提示更改、工具移除)是主版本。新工具是次版本。提示微调是补丁。

技能组合

技能可以组合:一个”PR审查”技能使用”代码审查”技能加”安全审查”技能。组合在清单的 dependencies 字段中声明。

安全

技能清单声明其工具需求。安装前,用户审查并批准。这与MCP的工具批准模型对齐。

实践

code/main.py 实现一个最小技能打包器和注册表。它:

  1. 从清单文件加载技能。
  2. 验证清单格式。
  3. 解析工具绑定到MCP服务器名称。
  4. 将技能安装到本地目录。
  5. 搜索注册表中的技能。

交付

本课产生 outputs/skill-packager.md。给定一个Agent能力,该技能生成完整的技能清单、提示模板和工具绑定。

练习

  1. 运行 code/main.py。安装”code-review”技能并检查生成的文件。

  2. 创建一个新技能”security-review”,带有自己的提示工具绑定。发布到本地注册

  3. 将”code-review”技能映射到OpenAI Agents框架。编写Agent类定义

  4. 设计一个组合技能”full-pr-review”,使用”code-review”和”security-review”作为依赖

  5. 阅读Claude Code技能文档。识别Claude Code技能式与本课清格式之间的一个差异。

关键术语

术语们怎么说实际含义
Skill”可复用能力”提示+工具+工作流作为可安装单元
Manifest”技能定义名称、版本提示工具工作流
Tool binding工具需求”技能需要的MCP工具列表
Skill registry”技能商店”技能清的集中存储
Framework mapping”SDK适配”技能到特定Agent SDK的翻译
Skill composition”技能组合使用其他技能作为依赖
Semver版本控制技能的语义版本控制
Prompt template提示模板”带有变量槽的系统提示
Workflow logic执行计划技能内的执行序列
Install / publish”技能生命周期注册表上的安装和发布操作

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