本文详解Agent Skills架构，提出元工具模式解决工具爆炸问题，通过渐进式披露的三级加载机制缓解Token焦虑。结合本地存储与Redis分布式分发，实现技能的安全隔离与实时更新。这套设计让Agent能够灵活扩展专业技能，实现结构化工作流复用，为构建高性能Agent系统提供坚实基础。

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0 引言：你的 Agent 为何需要 Skill？

什么是 Skill？ Skill 是一套结构化的、可复用的、面向特定领域的知识和工作流。它不是一个简单的工具函数，而是一个包含指令、脚本、配置文件的“知识包”。

Skill 提供了一种优雅的机制，让 Agent 可以在需要时才加载所需信息，从而彻底告别工具爆炸和 Token 焦虑。

1 核心设计理念

为了让 Agent 能够管理成百上千个 Skill，我们引入了两个关键的设计模式：

1. 元工具模式（Meta-Tool Pattern）
2. 渐进式披露（Progressive Disclosure）

1.1 元工具模式：避免工具爆炸

传统的做法是：一个 Skill 对应一个工具函数。

元工具模式的做法是：所有 Skill 都通过一个统一的工具函数来调用。

这个统一的工具，我们称之为 skill_tool。

模式	传统模式	元工具模式
工具数量	N 个 Skill = N 个工具	N 个 Skill = 1 个工具
LLM 负担	每次推理都需看到 N 个工具	每次推理只需看到 1 个工具
管理难度	高，新增 Skill 需改代码	低，新增 Skill 仅需更新元数据

通过这种方式，LLM 只需要知道如何调用 skill_tool，而 skill_tool 内部则负责根据参数（如 skill_name）去查找和加载具体的 Skill。

这彻底解决了工具列表爆炸的问题。

元工具的核心：参数路由 在元工具模式下，LLM 的决策焦点从“选择哪个工具”转移到了“为工具设置什么参数”。

1. 接口统一：LLM 始终只面对一个 skill_tool

   接口。

2. 动态路由：Agent 后端接收到调用后，根据 skill_name

   参数动态去加载对应的 Skill。 这种“一对多”的映射关系，使得 Agent 的能力扩展变得极其简单：新增一个 Skill，只需在后端注册一个名字，而无需修改 LLM 的任何工具定义。

1.2 渐进式披露：解决 Token 焦虑

图 1：Skill 的三级加载机制与渐进式披露流程

Skill 的核心价值在于其包含的详细指令和脚本。但这些内容不应该一股脑塞给 LLM。

我们采用了三级加载机制，实现信息的按需、动态加载，这就是“渐进式披露”。

级别	内容	加载时机	用途
Level 1	元数据	Agent Loop 启动时	让 LLM 知道“有哪些 Skill”
Level 2	完整指令	LLM 调用 skill_tool 时	让 LLM 知道“如何使用 Skill”
Level 3	资源文件	Agent 执行脚本时	实际执行 Skill 的代码逻辑

关键点：

• 只有 Level 1 的元数据会常驻在 LLM 的系统提示词中。
• Level 2 的详细指令只在 LLM 明确表示要使用某个 Skill 时，才会被加载到上下文。
• Level 3 的脚本代码则完全不进入 LLM 上下文，通过沙箱执行，极大地节省了 Token。

2. 技术实践：Agent Loop 中的 Skill 调用流程

我们来看一下，在一个典型的 Agent Loop 中，如何通过这两大设计理念来完成一个任务。

假设用户要求：“请帮我从 /data/report.pdf 中提取表格数据。”

步骤一：加载 Level 1 元数据（Agent Loop 启动）

在 Agent Loop 启动时，Skill 管理器会扫描本地 Skill 目录（例如 ~/.claude/skills/），从每个 Skill 的 SKILL.md 文件中提取 Level 1 元数据，并将其注入到 LLM 的系统提示词中。

注意： Skill 的分发（从中央仓库到本地目录）是在 Agent Loop 启动之前完成的，Agent Loop 启动时只负责从本地加载。

步骤二：LLM 决策与 Level 2 加载（第一次迭代）

LLM 看到用户需求（提取 PDF 表格）和 Level 1 元数据后，它会推理出需要使用 pdf-processing 这个 Skill，并决定先获取详细指令。

LLM 输出（Tool Call）：

{
"tool_call": {
"name": "skill_tool",
"args": {
"skill_name": "pdf-processing",
"action": "get_instruction"
}
}
}

Agent Loop 执行 skill_tool，Skill 管理器从本地文件系统中读取 pdf-processing 的 SKILL.md（Level 2），并返回给 LLM。

步骤三：执行 Level 3 脚本（第二次迭代）

LLM 看到 Level 2 的详细指令后，它明确知道应该调用 extract_table.py 脚本。

LLM 输出（Tool Call）：

{
"tool_call": {
"name": "skill_tool",
"args": {
"skill_name": "pdf-processing",
"action": "execute_script",
"script_name": "extract_table.py",
"file_path": "/data/report.pdf"
}
}
}

Agent Loop 再次执行 skill_tool。这一次，skill_tool 不会把脚本代码（Level 3）返回给 LLM，而是返回一个沙箱执行命令。

安全与隔离：为什么必须是虚拟机沙箱？ Skill 的核心是执行代码（Level 3 脚本）。为了保证系统的安全性和稳定性，Skill 的执行环境必须是隔离的虚拟机沙箱。

1. 安全性：防止恶意或错误的脚本代码对宿主系统造成破坏。
2. 文件路径一致性：沙箱提供了一个确定的、一致的文件系统路径，确保 LLM 推理出的执行命令能正确找到脚本文件。

脚本代码本身（Level 3）从未进入 LLM 的上下文，Token 得到了最大程度的节省。

3. 工程化考量：稳定、高效的 Skill 基础设施

除了核心的调用流程，一个健壮的 Skill 系统还需要考虑数据存储、版本管理和实时更新等问题。

3.1 存储方案：本地文件系统优先

对于本地运行的 Agent Runtime，最简单、最直接的 Skill 存储方式就是本地文件系统。

Agent Loop 会在一个确定的目录下查找所有 Skill，例如兼容 Claude 风格的 ~/.claude/skills/ 目录。

本地加载流程

1. 系统分发：在 Agent Loop 启动前，Skill 已被同步到本地目录。

2. Agent 启动：Agent Loop 扫描本地目录，从 SKILL.md

   中提取 Level 1 元数据。

3. 注入 Prompt：将 Level 1 元数据注入到 LLM 的系统提示词中。

这种方式的优点是简单、零依赖，非常适合个人开发者和本地调试。

3.2 进阶：分布式环境下的分发层（Redis）

当你的 Agent 系统需要部署到多台服务器，或者需要支持实时更新时，本地文件系统就无法满足需求了。这时，我们需要引入一个分发层，而 Redis 是一个理想的选择。

核心思想：Redis 作为分发层，本地文件系统作为执行层 Redis 负责 Skill 的版本管理和实时同步。Agent 节点启动时，会从 Redis 下载最新的 Skill 文件到本地文件系统，然后像本地模式一样执行。

存储与版本锁定

Redis 的 Hash 结构非常适合存储 Skill 的文件内容和元数据，并实现对话级锁定。

版本锁定策略 当一个新的对话（Conversation）开始时，Skill 管理器会立即读取 Skill 的当前版本号，并将其锁定为该对话的固定版本。

• 当前对话： 始终使用锁定的版本，直到对话结束。
• 新对话： 自动使用最新的版本。

这保证了 Agent 在一次任务中的行为是可预测和可调试的。

实时更新机制：Pub/Sub 推送模式

图 2：基于 Redis Pub/Sub 的 Skill 实时更新与缓存清除机制

我们利用 Redis 内置的 Pub/Sub（发布/订阅）机制来实现实时推送：

1. 更新：开发者将新版本写入 Redis。
2. 发布：更新管理器向 Redis 频道发布“Skill 已更新”的消息。
3. 订阅：所有 Agent 节点订阅该频道，收到消息后立即清除本地缓存，并下载新版本。

这种机制实现了 延迟 < 10ms 的近乎实时更新。

4. 开发者实操：如何从github引入一个新的 Skill？

对于 Agent 开发者而言，引入一个新的 Skill 是一件非常简单且标准化的事情。我们以 GitHub 上的一个真实 Skill 库 ui-ux-pro-max-skill 为例，演示如何在本地 Agent Runtime 中引入这个新能力。

步骤一：获取 Skill 库并放置到本地目录

Skill 本质上是一个包含结构化文件的文件夹。你需要将 Skill 库克隆或下载到 Agent Runtime 能够识别的 Skill 根目录下。

假设你的 Agent Runtime 识别的 Skill 目录是 ~/.claude/skills/。

1. 克隆 Skill 库：

   cd ~/.claude/skills/git clone https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill.git
   

2. 检查目录结构： 此时，你的 Skill 目录结构如下：

   ~/.claude/skills/└── ui-ux-pro-max-skill/    ├── SKILL.md          # Level 2：详细指令 (包含 Level 1 元数据)    └── scripts/        └── generate_wireframe.py   # Level 3：实际执行的脚本
   

   注意： 我们统一使用 SKILL.md 来承载 Level 1 和 Level 2 的信息，不再需要单独的 metadata.json。

步骤二：Agent Loop 自动加载 Level 1 元数据

Agent Loop 启动时，会自动扫描 ~/.claude/skills/ 目录。它会读取 ui-ux-pro-max-skill/SKILL.md 文件，提取 Level 1 元数据（Skill 名称和描述），并将其注入到 LLM 的系统提示词中。

Level 1 提取示例 Agent 会从 SKILL.md 的前几行提取出： Skill: ui-ux-pro-max - 专业的 UI/UX 设计辅助 Skill，用于生成线框图、用户流程图和设计规范。

LLM 此时获得的能力： LLM 的系统提示词中新增了上述 Level 1 描述。

步骤三：LLM 调用 Skill 并加载 Level 2/3

当用户提出“帮我设计一个电商网站的支付流程线框图”时：

1. LLM 决策：调用 skill_tool(skill_name=\'ui-ux-pro-max\', action=\'get_instruction\')

   。

2. Agent Loop：读取本地文件 ~/.claude/skills/ui-ux-pro-max-skill/SKILL.md

   （Level 2），并返回给 LLM。

3. LLM 决策：根据 Level 2 指令，调用 skill_tool(skill_name=\'ui-ux-pro-max\', action=\'execute_script\', ...)

   。

4. Agent Loop：将本地脚本路径转换为沙箱执行命令，并交给执行器执行。

整个过程，对于本地 Agent 而言，无需任何 Redis 操作，Skill 即可生效。

进阶：分布式环境下的 Skill 引入

如果你需要将这个 ui-ux-pro-max-skill 分发给云端的多台 Agent 服务器，那么你需要：

1. 将 Skill 文件打包：将 ui-ux-pro-max-skill

   文件夹的内容上传到 Redis 或 S3 等中央存储。

2. 更新 Redis 元数据：将 Skill 的所有文件内容（包括 SKILL.md

   和脚本）和版本信息写入 Redis。

3. 发布 Pub/Sub 消息：通知所有 Agent 节点下载并安装这个新 Skill 到各自的本地 Runtime 目录。

至此，你的 Agent 就拥有了一个全新的 Skill 能力，并且为分布式部署也做好了准备。

5 总结

Skill 能力是 Agent 从“通用型”走向“专业化”的关键一步。它将 Agent 的能力从简单的工具调用，提升到了结构化工作流的复用。

通过元工具模式，我们解决了工具爆炸的问题；通过渐进式披露，我们解决了 Token 焦虑的问题。

同时，我们强调了 Skill 架构的分层设计：

• 分发层（Redis/PubSub）：负责 Skill 的版本管理和实时同步。
• 执行层（本地文件系统/虚拟机沙箱）：负责 Skill 的安全隔离和高效执行。

这套设计思路，为构建一个稳定、高效、可扩展的 Skill 基础设施提供了坚实的基础。

如果你正在构建自己的 Agent 系统，不妨参考这套设计，让你的 Agent 拥有更强大的“专业技能”和更优雅的“思考方式”。

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