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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 负责："该用哪个技能"（根据菜单点菜） • 开发者负责："技能该怎么做"（写菜谱） ⏰ WHEN（何时使用） 适用场景： 场景类型 示例 是否需要用 Skill 单次、简单任务 查天气、算算术 ❌ Function 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 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
1000编辑于 2026-06-25- 来自专栏花叔的专栏
11-9小程序新能力
“ 为帮助开发者快速推广小程序，公众号文章底部广告位现已支持推广小程序。微信公众平台发布「小程序开发助手」， 支持小程序的项目成员更方便地预览和体验小程序。开发者工具内腾讯云服务支持PHP语言。” 01 — 小程序可通过公众号文章底部广告位推广 为帮助开发者快速推广小程序，公众号文章底部广告位现已支持推广小程序。 ? 具体指引详见《微信公众号广告支持小程序落地页投放》 02 — “小程序开发助手”发布 微信公众平台发布“小程序开发助手”，小程序的管理员、开发者和体验者可便捷地预览和体验小程序。 03 — 开发者工具内腾讯云服务支持PHP语言 为便于开发者开发小程序，开发者工具内腾讯云服务新增支持PHP语言。 详见《小程序开发者工具腾讯云服务功能说明》
1K70发布于 2018-04-18 Agent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
100编辑于 2026-06-25- 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()
30810编辑于 2026-06-17 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
500编辑于 2026-06-25- 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 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。
500编辑于 2026-06-25- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 11-9 SVM思想解决回归问题
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节简单介绍如何使用支撑向量机的思想来解决回归问题，最后通过sklearn封装好的LinearSVR类实现波士顿房价的预测。
1.4K31发布于 2020-10-26 Agent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。
500编辑于 2026-06-25Agent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。
500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 Agent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
600编辑于 2026-06-25ERNIE Bot Agent开发框架 & function calling 开发实践
L4 Agent AI完成绝⼤部分⼯作，人类负责设定⽬标、提供资源和监督结果。AI完成任务拆分，工具选择，进度控制，实现目标后自助结束工作。 2 ERNIE Bot Agent开发框架ERNIE Bot Agent 基于文心模型的 Function Calling（下⾯简称FC） 能力实现了多工具编排和自动调度功能，并且允许工具、插件、知识库等不同组件的混合编排 /ERNIE-SDK/erniebot # 然后安装ERNIE Bot Agent !pip install . /ERNIE-SDK/erniebot-agent # 安装核⼼模块 #pip install './erniebot-agent/. 识别图片中文字的工具# 远程调⽤⼀个图⽚识别⼯具 ocr_tool = RemoteToolkit.from_aistudio("highacc-ocr").get_tools()[0] 2.4 创建agent
72210编辑于 2024-06-17- 来自专栏个人总结系列
Agent开发框架对比分析报告
目录执行摘要框架概述详细对比分析优劣势分析发展前景选型建议执行摘要本报告对四个主流Agent开发框架进行了全面对比分析：Eino（字节跳动）、AgentScope（阿里巴巴）、Youtu-Agent（腾讯 Youtu-Agent - 腾讯优图基本信息：开发公司：腾讯优图实验室主要语言：Python开源时间：2025年9月定位：零闭源依赖智能体框架核心特点：零闭源模型依赖YAML配置简化操作成本可控的开源模型支持基于 开发易用性AgentScope: ⭐⭐⭐⭐⭐ 低代码+可视化界面Youtu-Agent: ⭐⭐⭐⭐ YAML配置简化Spring AI Alibaba: ⭐⭐⭐⭐ Spring注解驱动Eino: ⭐⭐⭐ Python技术栈团队Youtu-Agent (腾讯)优势：零闭源依赖：完全基于开源模型，成本可控配置简单：YAML配置降低开发门槛成本优势：避免商用模型授权费用腾讯生态：与腾讯云服务深度集成劣势：功能相对基础 （成本控制）AgentScope（快速开发）Spring AI Alibaba（Java团队）研究机构/高校：AgentScope（研究友好）Eino（性能研究）Youtu-Agent（开源研究）高并发场景
4K10编辑于 2025-09-18 Agent开发-Arthas MCP Client通信机制
experimental=null, roots=null, sampling=null, elicitation=null], clientInfo=Implementation[name=north-agent =tools/call, id=5fc929e0-2, params=CallToolRequest[name=jvm, arguments={}, meta={user_id=user-001, _AGENT
100编辑于 2026-06-25鸡翅-大模型与Agent开发实战
鸡翅·大模型与Agent开发实战：从入门到企业级落地的腾讯云全路径2026年，AI Agent已不再是实验室里的概念验证，而是企业降本增效、重塑业务流程的核心引擎。 本文基于鸡翅大模型与Agent开发实战体系，结合腾讯云全栈AI工具链，为你拆解从零构建智能体的完整链路。 ——将上述六大模块全部打包，开发者最快5分钟即可上线一个业务型AI Agent。 四、开发实战：从零搭建你的第一个Agent4.1 选基座模型国内开发者优先选择DeepSeek-V3.2，其多步工具调用能力可媲美海外顶级模型，成本降低80%。 腾讯云正以全栈AI工具链，让每一位开发者都能一个人，活成一支军队。本文基于鸡翅大模型与Agent开发实战课程体系，结合腾讯云2026年最新产品能力编写。想要5分钟搭建你的第一个AI Agent？
20310编辑于 2026-06-09- 来自专栏AI技术应用
AI 智能体（AI Agent）的开发
AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 确定开发语言（如 Python、C++）和框架（如 TensorFlow、PyTorch）。1.3制定项目计划划分开发阶段，制定时间表和任务分配。确定资源需求（如数据、计算资源、团队分工）。 5.系统集成5.1接口开发开发与外部系统交互的 API（如 RESTful API、gRPC）。定义输入输出格式（如 JSON、Protobuf）。5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。 在实际开发中，需要根据具体需求灵活调整流程，并持续优化和迭代。
3K20编辑于 2025-02-18
腾讯云开发者
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