第1篇：认知重塑——Agent与SKILL的本质解构

富奥A 2026-03-03 阅读: 3

本文深入解析了Agent与SKILL的本质区别与协同关系，指出SKILL是Agent的能力原子单元，并详细阐述了SKILL的三层技术模型和从基础函数调用到自主决策技能的跃迁路径。文章旨在帮助读者建立对Agentic AI的核心认知，为后续的架构设计打下基础。

LLM Function Calling Agent MCP 智能体
要点:
  • Agent与SKILL的本质区别与协同
  • SKILL的三层技术模型架构
  • 从Function Calling到Agentic SKILL的跃迁
  • 构建认知锚点的三个第一性原理

第3篇：实战开发——从0构建生产级SKILL

卿羽飞 2026-03-03 阅读: 2

本文介绍了生产级AI Agent/SKILL的开发理念与实战方法，强调SKILL是包含Schema设计、异常处理和性能优化的“契约工程”，而非简单的函数封装。文章通过电商订单查询的完整示例，详细阐述了Function Schema的设计法则和Python实现框架。

AI Agent LLM Python SKILL JSON Schema
要点:
  • SKILL是契约工程，非简单函数
  • Schema设计需严谨，避免歧义
  • 必须处理异常与性能延迟
  • 提供Python生产级实现模板