本文详解了大模型智能体架构中的Skills层，作为LLM与工具间的逻辑抽象层，通过封装专业知识和工作流程，实现流程的刚性控制、Token节省和错误自愈。Skills将智能体从"单兵作战"转向"兵团作战"，通过"神经+符号"架构融合，解决大模型在复杂工业场景中的不确定性，是构建高效智能体的关键组件。

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一、基础架构

（1）大脑层 (The Brain - LLM)

这是智能体的核心，负责高级认知。

• 功能：语义理解、意图识别、逻辑推理。
• 输入：用户的自然语言。
• 输出：决策指令（例如：决定调用哪个 Skill）。

（2）规划层 (Planning) —— 智能体的“前额叶”

• 任务拆解 (Decomposition)：将大目标拆成 Step 1, 2, 3。
• 反思 (Reflection)：对初步计划进行自我纠错（Self-Correction）。

（3）记忆层 (Memory) —— 智能体的“经验库”

• 短期记忆：对话上下文（Context window）。
• 长期记忆：通过 RAG 技术检索的行业知识、历史审计案例。

（4）执行与技能层 (Action & Skills) —— 重点区域

这里是 Skills 和 Tools 的交互区：

• Skill 封装：包含 专家 SOP（怎么审）和 逻辑判断（遇到错误怎么办）。
• MCP 协议层：标准化的接口转换器，负责把 Skill 指令传给外部。
• Tools/API：具体的执行工具（ERP 数据库、网页搜索、邮件系统）。

Skill 到底长什么样？ 可以把它想象成一个 “带有逻辑的说明书”。如果用代码化的方式描述，它大致长这样：

Skill_Name: "Supply_Chain_Risk_Audit"
Role_Template: "Senior_Auditor_Prompt_v1.2" # 这里是你的专家提示词
Workflow:
- Step_1: Call_MCP(erp_server, get_supplier_info)
- Step_2: Call_MCP(search_server, check_news)
- Step_3: If (Risk_Score > 80) then Call_MCP(mail_server, draft_email)
Constraints:
- Max_Token_Usage: 2000
- Human_In_The_Loop: true # 关键操作必须由人类确认

二、工作流程

• 没有 Skill 的流程：用户 -> 大脑 -> 工具。大模型容易在复杂的工具调用中“迷路”。
• 有 Skill 的流程：用户 -> 大脑 -> Skill (SOP 逻辑) -> 多个工具组合。流程变得可预测、专业化且高效。

对应的图例：

三、实现

在现代智能体开发框架（如 LangGraph, CrewAI 或企业级自定义引擎）中，Skill 不再只是一段 Prompt，而是一个声明式的逻辑实体。

1. Skill 的代码结构定义

一个健壮的 Skill 通常由 描述（Metadata）、逻辑流（Logic Flow） 和 工具绑定（Tool Binding） 三部分组成。

以下是以 YAML/JSON 混合风格定义的“供应商风险审计 Skill”示例：

skill_id: "supply_chain_risk_analyzer_v2"
version: "2026.01.06"
# 1. 专家 Prompt 注入：赋予模型特定的审计思维
system_prompt_extension: >
你现在是首席审计专家。在调用工具前，必须先建立假设。
在获取数据后，必须寻找'交付延迟'与'外部负面新闻'的关联度。
如果风险评分超过 75，必须强制生成预防性建议。
# 2. 依赖的工具集（通过 MCP 协议连接）
required_tools:
- mcp_server: "enterprise_erp"
tools: ["get_supplier_performance", "get_unfulfilled_orders"]
- mcp_server: "global_intelligence"
tools: ["search_news", "get_weather_alerts"]
# 3. 确定性的逻辑流 (The Workflow)
workflow_control:
mode: "sequential_with_reflection" # 顺序执行带自省
steps:
- id: "internal_audit"
action: "get_supplier_performance"
retry_policy: "max_3_times"
- id: "external_scan"
action: "search_news"
condition: "if internal_audit.delayed_rate > 0.1" # 只有延迟率超标才查新闻，节省 Token
- id: "final_judgment"
logic: "python_interpreter" # 运行一段确定的数学公式计算风险分
code: "risk_score = (data.delay * 0.7) + (data.news_sentiment * 0.3)"

2. Skill 执行的内部状态机

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为了保证复杂任务不掉线，Skill 在执行时会维护一个“状态机” (State Machine)。

为什么需要状态机？

• 断点续传：如果网络闪断或 MCP 服务器重启，智能体知道自己执行到了“Step 2”，不需要从头再来。
• 多轮交互：当 Skill 发现缺失关键信息（比如供应商代码错误）时，它可以将状态挂起（Suspend），向人类询问后继续。

3. Skill vs. Tool 调用流程对比（代码逻辑视角）

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普通工具调用 (Direct Tool Use)

# 模型直接决定调哪个，很松散
response = llm.call(tools=[google_search, send_email], prompt="帮我看看供应商风险")
# 结果：模型可能直接发了邮件，但忘了看内部数据。

基于 Skill 的调用 (Skill-Based)

# 通过 Skill 引擎执行，逻辑受控
audit_skill = SkillEngine.load("risk_analyzer")
result = audit_skill.run(input="供应商 A")
# 内部闭环：
# 1. 强制先查 ERP
# 2. 强制做风险建模
# 3. 最后才给出结论

4. 总结：给开发者的建议

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如果你要构建自己的 Skill 库，请遵循以下三个原则：

（1）原子化工具，复合化技能：把工具（MCP）做得尽可能简单，把业务逻辑（Skill）封装得尽可能专业。

（2）逻辑硬化：对于计算分数、判断权限等****不容出错的逻辑，写死在 Skill 的代码/脚本里，不要让模型去猜测。

（3）上下文隔离：每个 Skill 应该只携带与其相关的知识，避免把成千上万个工具的描述全塞进大模型的 Context 里（那是目前 Agent 崩溃的主要原因）。

四、进阶实现

首先是给工具注入灵魂（编写 Skill Prompt），其次是给大脑安装导航（设计路由逻辑）。

第一步：为 MCP 工具编写配套的 Skill Prompt

假设你已经有一个基础的 MCP 工具叫 erp_connector，它只能干巴巴地返回 JSON 数据。我们要把它包装成一个“财务健康诊断 Skill”。

（1）原始工具（MCP）能力：

• get_cash_flow(period): 返回现金流数字。
• get_debt_ratio(): 返回资产负债率。

（2）封装后的 Skill Prompt：

你要在 Skill 的定义层注入这段指令，强制模型在调用工具前后进行“专家思考”：

### Skill: Financial_Health_Validator
**Context**: 你现在是一名资深 CFO 助理。你的目标不是罗列数字，而是评估稳定性。
**Execution Logic**:
1. **预判 (Pre-computation)**: 在调用 `get_cash_flow` 前，先根据对话历史确认当前的行业基准值。
2. **数据获取 (Data Acquisition)**: 调用工具获取原始 JSON。
3. **分析模型 (Analysis Model)**:
- 禁止直接输出结果。必须应用“杜邦分析法”思维。
- 如果 `debt_ratio` > 70%，必须自动触发下一步：检索该供应商的授信记录。
4. **输出标准**:
- 必须包含[风险结论]、[核心指标]、[改进建议]三部分。
- 如果数据缺失，禁止胡编，必须明确指出“由于缺少XX数据，无法完成完整审计”。

第二步：设计多 Skill 之间的“自动路由逻辑”

当你的智能体拥有多个技能（如：审计 Skill、法务 Skill、物流 Skill）时，它需要一个**“调度员”**来决定：现在该用哪本秘籍？

1、实现路由的三种方式：

A. 语义路由 (Semantic Router) - 最快

利用向量相似度。如果用户说“合同里的赔偿条款怎么写？”，系统不经过大模型，直接在向量库匹配到“法务 Skill”。

• 优点：省钱、极速。
• 缺点：无法处理复杂、模糊的混合意图。

B. LLM 分发员 (LLM Dispatcher) - 最智能

专门用一个较小、反应快的模型（如 Gemini 1.5 Flash）作为“前台”，它只负责看一眼需求，然后从 Skill 列表中选出 ID。

Dispatcher 的指令示例：

“你有以下技能：[Audit, Legal, Logistics]。根据用户输入，只输出技能 ID。如果输入复杂，输出技能序列（如 Audit, then Legal）。”

C. 规划器模式 (Planner Mode) - 最强大

模型不直接选 Skill，而是先写一个 Plan。

• Plan Step 1: 使用 Audit_Skill 检查坏账。
• Plan Step 2: 如果坏账超标，启动 Legal_Skill 起草催收函。

2、实战案例：路由逻辑如何处理“突发状况”

想象一下，用户说：“我们最大的供应商最近因为暴雨停产了，这会对我们的交付产生什么影响？我们要不要起诉他们违约？”

路由逻辑的运作流程：

（1）意图识别：发现包含“停产（供应链）”和“起诉（法务）”两个领域。

（2）链式调度 (Skill Chaining)：

首先激活 Logistics_Skill：通过 MCP 查库存余量，计算撑几天。然后激活 Legal_Skill：读取合同中的“不可抗力”条款。

（3）最终汇总：将两个 Skill 的执行结果整合成一份“风险与对策建议书”。

五、生产级代码实现

我们将展示两种模式：一种是极速的 关键词/if-else 路由，另一种是强大的 LLM 语义路由。

import json
from typing import List, Dict
# 模拟 Skill 库定义
SKILLS_REGISTRY = {
"audit_skill": {
"name": "供应链风险审计",
"description": "用于分析供应商延迟、财务风险和地缘政治影响。",
"tools": ["erp_mcp", "news_mcp"]
},
"legal_skill": {
"name": "合同法务分析",
"description": "用于分析合同条款、不可抗力证明和法律风险。",
"tools": ["contract_db", "legal_search"]
}
}
class AgentDispatcher:
def __init__(self, model_client):
self.client = model_client
# 方案 A：极速路由 (Keyword/If-Else)
def fast_route(self, user_input: str) -> str:
text = user_input.lower()
if any(word in text for word in ["审计", "供应商", "延迟", "到货"]):
return "audit_skill"
if any(word in text for word in ["合同", "起诉", "违约", "条款"]):
return "legal_skill"
return "general_chat"
# 方案 B：LLM 语义路由 (LLM-Select) - 更加智能
def llm_route(self, user_input: str) -> str:
prompt = f"""
你是一个智能体调度员。请根据用户输入，从以下 Skill 列表中选择最合适的一个。
只需输出 Skill ID，不要输出其他任何字符。
Skill 列表:
{json.dumps(SKILLS_REGISTRY, ensure_ascii=False)}
用户输入: "{user_input}"
"""
# 假设使用的是类似 OpenAI/Gemini 的调用方式
selected_id = self.client.generate(prompt).strip()
return selected_id if selected_id in SKILLS_REGISTRY else "general_chat"
def execute(self, user_input: str):
# 1. 决策：该用哪个 Skill？
skill_id = self.llm_route(user_input)
print(f"--- [调度器决策]：激活 {skill_id} ---")
# 2. 执行：根据选定的 Skill 加载对应的 SOP 和工具
if skill_id == "audit_skill":
# 这里会进入之前我们编写的专家审计思维 Prompt 流程
return "正在启动审计 SOP，调取 ERP 数据中..."
elif skill_id == "legal_skill":
return "正在检索合同库，分析法务条款..."
else:
return "作为通用助手为你解答..."
# --- 使用示例 ---
# dispatcher = AgentDispatcher(model_client)
# print(dispatcher.execute("由于暴雨导致供应商延期，我们要看下合同里的违约条款"))

在真正的生产环境下，我们通常采用混合路由：

（1）首先运行 Fast-Route（if-else），捕捉明显的指令。

（2）如果无法匹配，再交给 LLM-Select 进行深度理解。

（3）这样既保证了响应速度，又兼顾了处理复杂问题的能力。

六、方法论

Skills 是在 LLM 与 Tools 之间强行插入了一个“逻辑抽象层”。

从架构上演进，这实际上是从“扁平结构”向“层级结构”的转变。

这样，LLM 选择 Tools 时的困难，是否会同样发生在选择 Skills 上？

——正是目前智能体工程（Agent Engineering）最前沿的痛点。

1. 架构演进：从“自由市场”到“职能部门”

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我们可以用一个公司管理的例子来理解这种层级的引入：

第一阶段：LLM + Tools (扁平架构)

• 模式：LLM 面对 100 个原子工具（API）。
• 问题：这就像一个 CEO 每天要直接管理 100 个基层员工。CEO（模型）会感到困惑，容易叫错人、记错参数，或者在处理复杂任务时，不知道该按什么顺序派人。
• 本质：决策空间（Action Space）太大，熵值过高。

第二阶段：LLM + Skills + Tools (层级架构)

• 模式：你把 100 个工具封装成了 5 个“专业技能”（Skill）。
• 变化：LLM 现在只需要面对 5 个 Skill。它选择“审计技能”，这个技能内部会自动去调度那 20 个基层工具。
• 本质：通过高内聚、低耦合**，人为地压缩了 LLM 的初始决策空间。**

2. 核心矛盾：问题消失了吗？还是转移了？

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你提到的“同样的问题依然存在”，在技术上表现为以下两个方面：

A. 选择困难症（Selection Ambiguity）依然存在

如果 Skills 定义得不够清晰，或者两个 Skills 之间有功能重叠（比如“法务审计”和“财务审计”都包含风险评估），LLM 依然会选错。

• 现状：虽然选项从 100 个变成了 5 个，模型选错的概率降低了，但选错后的代价变大了**。选错一个工具可能只是错一步，选错一个 Skill 可能导致整个任务方向性错误。**

B. 参数提取的压力依然存在

LLM 调用 Skill 时，依然需要从对话中提取参数。

• 现状：Skill 的参数往往比 Tool 更抽象。LLM 必须更准确地理解“业务上下文”才能满足 Skill 的启动条件。

3. 为什么我们要引入 Skills 层？（它的真实价值）

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既然问题依然存在，为什么行业还要推行 Skills？因为它解决了三个 LLM 无法通过“提示词”独立解决的问题：

（1）流程的“刚性控制” (Constraint)

LLM 具有随机性。如果你让它直接调工具，它可能会先发邮件再审合同（顺序错误）。

• Skill 的价值：将SOP（标准作业程序）硬编码在 Skill 内部。LLM 只要选择了这个 Skill，执行流程就是确定的（Deterministic）。这用“硬代码”弥补了模型的“软逻辑”。

（2）Token 节省与上下文清洗 (Context Compression)

• Tools 模式：你必须把 100 个工具的说明全塞进 Context。
• Skills 模式：你只需要塞 5 个 Skill 的简介。当 LLM 选定某个 Skill 后，系统才会动态地把该 Skill 内部的工具细节加载进来（即 Dynamic Prompting）。这极大地释放了模型的思考空间。

（3）错误自愈 (Self-healing)

当工具报错时，LLM 往往会陷入死循环。

• Skill 的价值：Skill 内部可以包含 Python 级别的 try-except 或逻辑重试机制。它在内部就把小错误消化了，传回给 LLM 的是“已经处理好的结果”。

4. 总结：Skills 的本质是“知识的封装”

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层级的引入并没有消除决策行为本身，它只是改变了决策的粒度。

• Tools 层面：解决的是“怎么连（Connectivity）”的问题。
• Skills 层面：解决的是“怎么做（Methodology）”的问题。

5. 未来的解决方向：

为了解决“选择 Skills 依然会错”的问题，目前的趋势是：

（1）语义路由器 (Semantic Router)：不完全依赖 LLM 推理，而是用向量计算来辅助 Skill 的精准匹配。

（2）分层调度：先由一个微型模型（Gatekeeper）做初步分类，再由大模型做精细决策。

七、追本溯源

关于 Skills 的提出，它并不是一个像“Transformer”那样由单一论文定义的里程碑，而是一个“工程实践倒逼学术定义”的产物。它的演进路径可以概括为：从 AutoGPT 的雏形，到学术界的 Agent 框架定义，再到工业界的协议标准化。

1. 萌芽期：工程实践的“暴力拆解” (2023年初)

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Skills 的概念最早源于开发者在玩 AutoGPT 和 BabyAGI 时的痛苦经历。

当时，开发者发现如果给 LLM 塞入几十个 API（Tools），模型会迅速陷入“幻觉”或“死循环”。为了解决这个问题，社区开始自发地将功能进行模块化封装。

• 工程尝试：开发者开始将“搜索+抓取+总结”三个工具打包，在代码里写死逻辑，并给它起名叫“Web Browser”。
• 本质：此时的 Skill 只是为了节省 Token 和提高成功率而进行的硬编码封装**。**

2. 形成期：学术论文的“架构定义” (2023年中)

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随后，几篇核心论文将这种工程直觉上升到了方法论高度，正式引入了“技能库”的概念。

A. 《Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models》

https://arxiv.org/pdf/2305.16291

这是 Skills 概念最重要的学术里程碑。Nvidia 的团队在 Minecraft（我的世界）游戏中展示了 Agent。

• 核心创新：提出了 Skill Library（技能库）。
• 方法论：Agent 发现自己写出了一段有用的代码（比如制作一把木剑），就将其存储为“Skill”。下次遇到类似任务，它直接从库中检索这段代码，而不是重新推理。
• 贡献：它证明了 Skills 是可以被累积和重用的执行程序，而不仅仅是临时指令。

B. 《Toolformer》 与 《ReAct》

• ReAct (Reason + Act)

  奠定了模型如何使用工具的思维逻辑。

• Toolformer

  证明了模型可以学习“何时”调用工具。 这为 Skills 层的引入提供了理论上的可行性——即模型具备调度复杂逻辑的能力。

3. 成熟期：工业级的“协议化” (2024年至今)

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当学术界证明了 Skill 的有效性后，工业界（OpenAI, Anthropic, LangChain）开始将其标准化，将其从“论文里的想法”变成“开发者的 SDK”。

• LangChain / LangGraph：将 Skill 抽象为“可组合的子图（Subgraphs）”。
• OpenAI GPTs：将其产品化为“Actions”。
• MCP (Model Context Protocol)：这是最新的工程突破。它试图将底层 Tools 标准化，从而让上层的 Skills 能够跨模型、跨平台复用。

4. 深度复盘：为什么是这种路径？

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我们可以从方法论的角度看 Skills 提出的逻辑必然性：

5. 结论：Skills 的“名分”

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Skills 是在工程实践中被发现需求，在 《Voyager》等学术论文中被定义架构，最后在 LangGraph 等现代框架中被最终工程化。

它标志着智能体从“单兵作战（调用一个 API）”转向“兵团作战（调用一套封装好的业务逻辑）”。

八、方法论升华

**如果 Skills 的本质是“程序的封装”，那么智能体的进化是否终将导致“自然语言编程”与“传统代码逻辑”的彻底融合？**你想探讨 Skills 在这种“神经+符号（Neuro-Symbolic）”架构中的角色吗？

Skills 是如何通过“神经+符号（Neuro-Symbolic）”的融合，解决大模型在复杂工业场景下的不确定性。

1. 神经与符号的“粘合剂”：Skills 的桥梁作用

在 AI 历史上，存在两派：

• 连接主义（Neural）：也就是大模型，擅长直觉、语义理解、模糊处理，但容易产生幻觉，逻辑不严密。
• 符号主义（Symbolic）：也就是传统的代码逻辑，擅长确定性计算、严格流程、因果推理，但缺乏灵活性。

Skills 的本质，就是在大模型这个“神经网络”里，嵌入了一个个“符号化的逻辑块”。

• LLM 负责“模糊匹配”：理解用户的意图。
• Skill 负责“刚性执行”：一旦 LLM 选择了某个 Skill，后续的流程就从“概率计算”变成了“程序运行”。这种融合让智能体既能听懂人话，又能把事办稳。

2. 知识的“固化”与“解耦”

从方法论看，Skills 实现了知识在智能体架构中的多态存储：

（1）参数化知识（LLM）：存在于权重里。它是“通才”，但容易忘、容易乱。

（2）插件化知识（Skills）：存在于代码和 SOP 模板里。它是“专才”。

**这种解耦带来了一个巨大的方法论变革：技能的“可插拔性”。**在传统的智能体中，你如果想让模型变专业，得去微调（Fine-tuning）它。而有了 Skills 架构，你只需要给它一本新的“操作手册（Skill Package）”。这就好比你不需要为了让员工学会用某款软件而去给他做大脑手术，你只需要给他发一份说明书。

3. 进化的终局：从“写代码”到“生技能”

这是目前学术界（如之前的 Voyager 论文）最迷人的方向：自动技能发现（Automatic Skill Discovery）。

在未来的方法论中，Skills 可能不是由人类程序员预定义的，而是智能体在尝试解决问题的过程中，通过“尝试 -> 成功 -> 总结 -> 固化”循环自动生成的：

• 尝试 (Trial)：LLM 尝试调用多个原子工具解决了一个从未见过的问题。
• 固化 (Codification)：LLM 将这段成功的调用逻辑（Python 代码）提取出来。
• 索引 (Indexing)：将其存入 Skill Library，并打上标签。
• 复用 (Reuse)：下次遇到同类问题，它不再重新推理，而是直接加载这个生成的 Skill。

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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• 硬件选型
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