Solon AI v3.9 是一次专注于 AI 能力模块化封装 和 多智能体专业化协作 的重要升级。本次更新的核心是围绕 Skill（技能） 概念和 TeamAgent（团队智能体） 协议构建的，旨在让AI开发更规范、协作更高效。

 核心特性概览

本次更新最显著的两个变化是：

• 技能（Skill）体系化：AI能力不再是一堆零散的“工具”（Tool），而是被组织成具有完整生命周期的“技能”模块。每个技能可以独立感知对话上下文、动态注入操作指令，并控制对外暴露的工具。这样，Agent就能在对话中按需激活相关技能，减少干扰，提升执行精准度。

• 多Agent协作专业化：新增了 TeamProtocol（团队协作协议） ，为多个Agent的协同工作制定了“组织规则”。开发者可以根据任务类型，从7种内置协作模式中选择，实现从简单的流水线到复杂的招标竞争等不同协作逻辑。

 关键功能详解

1. Skill的三大核心能力

一个标准的Skill包含以下三个关键部分，使其具备“智能”：

• 感知 (isSupported): 技能能判断当前对话内容是否与自己相关，决定是否激活，避免无关工具干扰模型思考。

• 约束 (getInstruction): 技能激活时，能向模型动态注入特定的操作规则和标准流程（SOP）。例如，财务技能会告诉模型：“所有金额必须以万元为单位汇报。”

• 执行与染色 (getTools): 技能提供具体的工具函数，并通过“染色”机制，在工具的元数据中标记其所属技能，帮助模型更精准地建立指令与工具的关联。

2. Agent的七种协作模式

通过 TeamProtocol，可以将多个Agent组织起来。以下是主要的协作模式对比：

3. 其他重要改进

• 架构重构：solon-ai 模块被拆分为 solon-ai-core 和 solon-ai-model-dialects，提升了适配与扩展的灵活性。

• MCP协议增强：支持将远程MCP服务包装成具备上下文感知能力的 Remote Skill，解决了静态工具交互带来的上下文噪音和权限真空问题。

• 新组件：新增了 solon-ai-repo-dashvector 插件（向量数据库支持）和 seata-solon-plugin 插件（分布式事务）。

开发者视角：快速上手与应用

对于开发者而言，这次更新意味着能用更简洁的代码构建更强大的AI应用。

快速体验：以下代码展示了如何使用新增的 CliSkill，快速构建一个能理解并执行复杂终端命令的AI助手。

// 10行代码创建一个具备文件操作能力的AI智能体[citation:9]
ReActAgent agent = ReActAgent.of(LlmUtil.getChatModel())
        .name("CodeAgent")
        .defaultSkillAdd(new CliSkill("/WORK/projects/my-ai-task")) // 注入CliSkill
        .build();

agent.prompt("帮我生成一个Solon Web项目，实现权限管理功能。");

应用场景建议：

• 复杂流程自动化：使用 HIERARCHICAL 协议，构建一个由“需求分析Agent”、“编码Agent”、“测试Agent”和“审核Agent”组成的开发团队，自动处理开发任务。

• 技能市场/插件化：将不同业务能力（如订单处理、数据报表、内容生成）封装成独立的 Skill JAR包，供不同项目按需“插拔”使用，提升复用性。

• 安全与权限管控：利用 Remote Skill 的动态路由能力，在服务端根据用户角色决定下发哪些工具，实现工具级别的权限控制（RBAC）。

📊 总结与评价

总的来说，Solon AI v3.9 的核心价值在于工程化和专业化。它通过引入 Skill 和 TeamProtocol 两大核心抽象，为Java AI应用开发提供了一套高内聚、低耦合的架构范式。