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Agent开发-Agent Skills总结
WHO（谁负责） Skill 涉及三个角色，职责清晰分离： 角色 负责什么 核心能力 应用层（Agent框架） 技能注册、权限控制、元数据注入、实际执行 确定性、安全性、管理性 LLM 理解元数据、匹配用户意图 、选择技能、按指令执行 语义理解、推理决策 开发者/领域专家 编写 SKILL.md、开发脚本、定义业务规则 领域知识、工程实现 决策分工： • 应用层负责："有什么技能可用"（提供菜单） • LLM activate_skill 和具体工具 效果总结 指标 无 Skill 有 Skill 提升 上下文占用 50,000+ token 10,000 token 5倍节省 响应时间 3-5秒 1-2秒 2- 3倍 成本 $0.15/次 $0.03/次 5倍节省 错误率 20% 2% 10倍提升 开发效率 2周/功能 2天/功能 5倍提升 终极总结 # Skill 的 5W1H 一句话版 WHAT = 给 LLM 看的 SOP（标准作业程序） WHY = 让 AI 从"会调用工具"变成"懂业务地工作" WHO = 应用层管注册 + LLM做决策 + 开发者写内容 WHEN = 需要多步流程、
300编辑于 2026-06-25Agent开发-Agent Skills是什么
Discovery (扫描)：Agent 启动时，只读取 SKILL.md 里的 name 和 description。内存占用极小，只为了“知道有什么”。 2. Agent Skills最大的改变就在于渐进式披露，其本质依然是行业中大家都在不断优化的提示词工程和上下文工程，其对提示词做了标准化拆分，通过在本地创建相关文件并控制文件的读取，只在Agent需要时自主且自动加载内容 反观Skills，Agent 最初只加载多个 Skills 的元数据（每个 Skill 占用几百 token），当 Agent 认为需要使用某个具体的 Skill，就会读取这个 Skill.md 说明（ 几千 token） Skill 里还可以无限嵌套下去，告诉 Agent，想要深入了解某个具体问题，还可以继续读取哪份文件。 官方文档： https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview
000编辑于 2026-06-25- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
67310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏前端小羊
需求理解agent开发
要开发一个能深入理解项目的智能体（Agent），需要考虑多方面的项目理解和推理能力。 个文件包含依赖引入 """ return report四、使用示例 # 使用智能体分析项目 if __name__ == "__main__": # 初始化智能体 agent = ProjectUnderstandingAgent("/path/to/your/project") # 生成完整分析报告 report = agent.generate_report () print(report) # 获取详细的项目理解 project_understanding = agent.understand_project()
30710编辑于 2026-06-17 - 来自专栏IT云清
java agent开发
本文主要记录下如何创建一个简单的java Agent，并配置运行。 1.创建Agent类 package com.java4all.grouth.agent; import java.lang.instrument.Instrumentation; /** * @ description: java Agent * @author: IT云清 */ public class MyAgent { public static void premain(String ,args:"+agentArgs); } } 2.MANIFEST.MF 配置文件 这里在src/main/resources/META-INF/下创建一个MANIFEST.MF文件，指定Agent : true 3.打包配置 在pom.xml中配置打包信息 <build> <finalName>my-agent</finalName> <plugins>
1.4K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏FunTester
Java Agent 开发初探
Java Agent 概况 简介和功能 Java Agent是一种特殊的Java程序，允许开发者在 Java 应用程序运行时对其进行动态修改和监控的机制。 那么，我们如何开发一个 Java Agent 呢，下面我们来仔细说说。 开发 Java Agent 需要遵循一下规范，下面是几个必备的部分： 实现 premain 方法 premain 方法是 Java Agent 的入口点，类似于主程序的 main 方法。 实用案例 性能监控 Java Agent技术在性能监控领域的应用非常广泛，它可以帮助开发者实时监控应用程序的运行状态，识别性能瓶颈。 漏洞扫描：Agent可以集成漏洞扫描工具，对应用程序进行深度的安全检查，及时发现并修复安全漏洞。 性能影响 开发Java Agent时，性能影响是一个需要特别关注的问题。
81210编辑于 2025-01-23 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
，还可以降低树的高度，从而让搜索，插入，删除的性能有所提升，但与此对应的是程序的编码会变得更加复杂，这也是2-3树或者2-3-4树，在开源框架或日常开发中并不如AVL树和红黑树使用频繁的原因，但B+树除外 2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ?
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
73440发布于 2019-11-08 多模态Agent开发实战
多模态Agent开发实战入门一、什么是多模态Agent？多模态Agent是指能够同时处理和理解多种类型数据（文本、图像、音频、视频等）的智能体，并能基于这些理解执行任务、做出决策。 ）跨模态推理（图文关联、音画同步）工具调用（API、数据库、物理设备）自主规划与执行二、技术栈选型主流框架框架特点适用场景LangChain生态丰富，支持多模态模型快速原型、RAG应用AutoGen多Agent 协作，对话驱动复杂任务分解CrewAI角色化Agent，结构化流程业务自动化LangGraph图控制流，状态管理需要精确控制的流程多模态模型选择闭源API：GPT-4V、GPT-4o、Claude 3、 协作冲突引入仲裁Agent；明确角色分工（如CrewAI的Process）四、项目实践路线第1周：掌握基础API调用（GPT-4V或Qwen-VL）→ 完成图文问答第2-3周：集成LangChain → 构建可调用工具（搜索、计算、数据库）的Agent第4-5周：添加记忆模块 → 实现多轮对话上下文保持第6-8周：多模态RAG → 图片库检索 + 文档问答进阶方向：视频流理解、语音交互、多Agent协同
32310编辑于 2026-04-27Agent开发入门教程
Agent 编排层：Agent Manager、LangGraph 编排、Agent Factory、FC（Function Calling） 3. 领域能力层：MCP Server、领域 Sub Agent、高阶 Sub Agent 5. 知识与记忆：知识来源、记忆系统（长期/短期） 6. 再接 MCP Agent（复杂交互） 路径：`Top Agent -> 包装工具 -> Sub Agent(LangGraph) -> MCP Server -> 后端服务` 适合：多轮工具调用、 复杂业务规则、需要 Sub Agent 自主推理。 Top Agent 先接 FC 跑通 1 个核心业务场景。 3. 再按业务需要逐步引入 MCP、Sub Agent、RAG。 4. 同步接入日志、Tracing、重试和超时机制。
57310编辑于 2026-04-15Agent开发：StateGraph vs CompiledGraph
Spring AI Alibaba 项目从架构上包含如下三层： Agent Framework 是一个以 ReactAgent 设计理念为核心的 Agent 开发框架，使开发者能够构建具备自动上下文工程和人机交互等核心能力的 Agent。 Graph graph 是一个低级别的工作流和多代理协调框架，能够帮助开发者实现复杂的应用程序编排，它具备丰富的预置节点和简化的图状态定义，Graph 是 Agent Framework 的底层运行时基座
000编辑于 2026-06-25Agent开发-MCP是什么
对于 LLM 开发者，MCP 是一个变革性的协议。 它消除了为每个数据源或工具进行定制集成的需要，减少了开发时间和维护成本。 从本质上来说，MCP是一种技术协议，一种智能体Agent开发过程中共同约定的一种规范。 在统一的规范下，协作效率就能大幅提高，最终提升智能体Agent的开发效率。 传统的Function calling技术要求围绕不同的外部工具API单独创建一个外部函数，类似一把锁单独配一把钥匙，而一个智能体又往往涉及到多个外部工具设计，因此开发工作量很大。 VS Function calling Function Calling是AI大模型模型调用函数的机制， MCP是一个标准协议，使大模型与API无缝交互， 而AI Agent是一个自主运行的智能系统，利用
000编辑于 2026-06-25- 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 由于该控件的集约性，使得在相同操作面积可以执行多页面的信息操作，因此被广泛应用于Windows设计开发之中，被很多程序员所喜爱。一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 Agent开发-编程Agent如何重塑工程、产品与设计
PRD（产品需求文档）已死 在 Claude 时代之前，PRD 是软件开发的核心。EPD 的流程通常是这样的： 1. 有人（通常是产品经理）有了一个想法 2. 产品经理写一份 PRD 3. 工程师将原型图转化为代码 想法 → PRD → 原型图 → 代码 这并非硬性规定（在初创公司这些步骤是融合的，最好的构建者能同时做多项工作），但这是教科书式的开发方式。 现在他们只需要与Agent沟通。这意味着他们仅凭自己就能产生比以往任何时候都大得多的影响力。 2. 编程Agent是刚需 随着编程Agent让实施变得廉价，使用它们成为了一种要求。 能够采用编程Agent的人将能凭一己之力做更多的事： • 产品经理： 采用编程Agent可以直接通过构建原型来验证想法，而无需撰写规格说明书和等待。 • 设计师： 采用编程Agent可以在代码中迭代，而不仅仅是在 Figma 中。 • 工程师： 采用编程Agent可以将时间从实施转移到系统思考。
200编辑于 2026-06-25Agent开发-对接arthas mcp server
对于Agent的价值，一直抱有怀疑态度，甚至认为未来会不会像大前端一样 别看现在火爆得不行，其实再走到下一个节点，就如前端一样，在裁员批次里面是第一梯队 因为它只是个连接器，一端是大脑LLM，另一端是之前承载业务的平台或专业软件 像一个垂直类专业软件，需要花费很多的资源去培训客户，但如果有了agnet，通过自然语言直接对话，都不需要去学习软件的使用，就能产出相应的结果 有点类似后端程序，可能都不清楚产品前端界面是什么样，开发一个个接口逻辑就行了 在看到arthas也出品了agent，这感觉具象化了，对于arthas 我是实实在在的使用客户。 但有了agent 那就更方便了，什么都不需要，把碰到的问题直接使用自然语言抛给agent，它能帮你分析，帮你执行命令。 相当方便 本来打算学习一下arthas agent，结果agent也没对外开源，只是阿里内部使用。
000编辑于 2026-06-25- 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 Agent开发-ReactAgent 的工作原理
ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理和行动相结合的 Agent 范式。在这个范式中，Agent 会： 1. 迭代：基于观察结果继续思考和行动，直到完成任务 这个循环使 Agent 能够： • 将复杂问题分解为多个步骤 • 动态调整策略基于中间结果 • 处理需要多次工具调用的任务 • 在不确定的环境中做出决策 Graph 由节点（steps）和边（connections）组成，定义了 Agent 如何处理信息。 Agent 在这个 Graph 中移动，执行如下节点： • Model Node (模型节点)：调用 LLM 进行推理和决策 • Tool Node (工具节点)：执行工具调用 • Hook Nodes (钩子节点)：在关键位置插入自定义逻辑 ReAct Agent 的工作方式其实挺像人类解决问题的过程。
000编辑于 2026-06-25- 来自专栏人工智能
Agent开发入门：提示词工程
尤其是做Agent的时候，Prompt写不好，不只是回答丑一点，而是接口挂、JSON解析挂、教师端页面挂、学生画像误判，最后后端还要背锅。我之前做高校学情分析Agent的时候，就被这个东西反复折磨。 在Agent开发中，提示词经常不是一次性文本，而是由后端模板、用户输入、检索内容、工具返回结果拼接而成。 项目不大，但数据源很碎：学生画像、课程访问记录、作业记录、测验分数、教师备注、RAG检索出来的课程资料，全都要塞给Agent。 比如你要写一份Agent开发文档，很多人会直接这样问：展开代码语言：TXTAI代码解释帮我写一份高校学情分析Agent的开发文档，越详细越好。模型确实能写。 里面故意保留了一点我平时开发会出现的东西，比如忘删的console.log，还有注释掉的旧代码。
47531编辑于 2026-06-02
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