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Agent Skills開發實戰(像搭積木一樣構建智能體)

  • 作者：未來智能實驗室//代晶|責編:胡俊英
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115699008
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：193
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    Agent Skills（以下簡稱Skills）架構代表了人工智慧應用開發範式的重要轉變——從依賴龐大而脆弱的單體提示詞，轉變為模塊化、可組合、可工程化的數字能力封裝體系。
    全書共11章，圍繞Agent能力工程化的核心命題展開論述。首先剖析了AI Agent從系統提示詞到工具調用的演進歷程，深入解析Skills的文件系統架構、漸進式披露機制與三級載入原理。其次聚焦工程實踐，涵蓋開發環境配置、介面設計、邏輯編排、安全紅線與質量評估體系。接下來通過電商季度經營分析報告自動化生成、醫療電子病曆數據清洗兩大實戰案例，演示如何構建具備生產級可靠性的端到端智能體流水線。最後展示了Skills在其他平台中的實踐。本書深度融合軟體工程思想與AI能力構建，系統闡述了Skills架構如何通過模塊化能力封裝、漸進式披露機制與標準作業程序（SOP）固化，將隱性業務知識轉化為可復用、可驗證、可審計的數字資產。
    本書適合AI工程師、提示詞工程師、企業智能化轉型負責人及對Agent工程化落地感興趣的開發者閱讀，亦可作為高等學校人工智慧與軟體工程交叉領域的教學參考用書。
作者介紹
未來智能實驗室//代晶|責編:胡俊英
目錄
第1章  AI Agent的進化：從提示詞到「可組合能力」
  1.1  從系統提示詞到工具調用
    1.1.1  早期模型的局限性
    1.1.2  智能體的出現：從「百科全書」到「數字員工」
    1.1.3  系統提示詞：一份「崗位說明書」
    1.1.4  工具調用帶來的「動作能力」
    1.1.5  標準化連接：MCP
  1.2  為什麼「大而全的提示詞」不再適用
    1.2.1  token的使用成本與上下文污染
    1.2.2  可維護性災難
    1.2.3  可復用性差：團隊無法積累知識資產
  1.3  模塊化能力的必然性：Skills的角色
    1.3.1  把「經驗」固化為流程
    1.3.2  把「規範」變成可執行約束
    1.3.3  將「複雜任務」拆解為可組合模塊
  1.4  本章小結
第2章  初識Skills：它到底是什麼
  2.1  Skills定義：給模型裝上「參考手冊」
    2.1.1  Skills的最小單元是什麼
    2.1.2  Skills與提示詞庫的區別
    2.1.3  Skills與Agent的協作機制：調用關係解析
  2.2  核心價值點：省token、可復用、可治理
    2.2.1  減少重複解釋
    2.2.2  知識復用與團隊協作
  2.3  Skills的適用邊界
    2.3.1  一次性任務vs.可復用任務
    2.3.2  高度不確定的探索型任務
  2.4  本章小結
第3章  技術架構解析：Skills如何被「查閱」與「執行」
  3.1  文件結構：SKILL.md與資源文件的協同
    3.1.1  技能包的目錄組織最佳實踐
    3.1.2  SKILL.md：Metadata與Instructions
    3.1.3  資源文件：模板、腳本、示例
  3.2  漸進式披露機制
    3.2.1  為什麼不能一次性將所有技能塞進上下文
    3.2.2  觸發與檢索：模型如何決定「要不要調用這個技能」
  3.3  「可控性」設計：約束模型按流程做事
    3.3.1  步驟化工作流與檢查點
    3.3.2  輸出格式規範：表格、JSON、文檔結構
    3.3.3  防幻覺機制：引用、核驗與失敗回退
  3.4  本章小結
第4章  Skills與MCP：Know-how與連接能力的分工
  4.1  「菜譜」與「廚具」：Skills與MCP的本質區別
    4.1.1  Skills負責流程與標準
    4.1.2  MCP負責連接與執行
    4.1.3  為什麼兩者會被混淆
  4.2  協同作戰：用Skills指揮MCP工具幹活
    4.2.1  Skills是「SOP說明書」，MCP是「萬能工具箱」
    4.2.2  Skills通過命名空間與許可權控制調用MCP
  4.3  選型與架構決策清單

    4.3.1  什麼時候優先寫Skills
    4.3.2  什麼時候優先做MCP連接
    4.3.3  什麼時候兩者都需要
  4.4  本章小結
第5章  構建開發環境：從個人到團隊的工程化配置
  5.1  本地開發：在ClaudeCode環境中組織Skills
    5.1.1  目錄約定與命名規範
    5.1.2  本地資源引用與相對路徑策略
    5.1.3  最小可運行技能包（MVP）
  5.2  企業落地：多團隊共享與許可權邊界劃分
    5.2.1  技能庫的劃分
    5.2.2  Skills的版本控制與審核
  5.3  開發者體驗：調試與日誌
    5.3.1  技能觸發日誌怎麼看
    5.3.2  常見報錯與快速定位
  5.4  本章小結
第6章  構建高質量的Skills：協議定義與流程編排
  6.1  介面層設計：元數據與路由策略
    6.1.1  路由優化設計：觸發詞與「短入口」技巧
    6.1.2  輸入輸出協議
  6.2  邏輯層編排：讓模型聽話的指令結構
    6.2.1  結構化流程
    6.2.2  樣本工程（Few-Shot）：正確示例與錯誤示例的編寫
    6.2.3  異常流處理：失敗回退機制與人工介入
  6.3  工程化規範：可維護性與風格統一
    6.3.1  目錄結構與命名公約：避免衝突的最佳實踐
    6.3.2  必須避免的反模式：邏輯死循環與模糊指令
    6.3.3  模塊化復用：引用公共片段與子流程
  6.4  本章小結
第7章  能力擴展：集成代碼資源與動態模板
  7.1  動態執行能力：腳本文件集成
    7.1.1  腳本沙箱與環境
    7.1.2  參數映射與校驗
    7.1.3  結果回傳處理
  7.2  數據查詢能力：SQL與知識庫掛載
    7.2.1  安全查詢模板：參數化查詢與防注入設計
    7.2.2  大數據量處理策略
    7.2.3  知識庫掛載策略
  7.3  外部資源管理能力
    7.3.1  靜態資源掛載：漸進式披露的工程實踐
    7.3.2  如何引用外部資源
  7.4  本章小結
第8章  交付保障：調試、安全與測試評測
  8.1  調試與診斷：看懂模型的「思考過程」
    8.1.1  觸發失敗歸因
    8.1.2  鏈路追蹤
    8.1.3  常見報錯排查
  8.2  安全與合規紅線
    8.2.1  防禦性提示詞
    8.2.2  敏感信息的脫敏與許可權隔離

    8.2.3  輸入輸出審核機制
  8.3  質量評估與上線
    8.3.1  單元測試集的構建
    8.3.2  質量評估的核心指標
    8.3.3  回歸測試與版本對比
  8.4  本章小結
第9章  釋放數據生產力：自動化文檔與報表生成
  9.1  場景拆解：報表從哪裡來、交付的是什麼
    9.1.1  數據源全景
    9.1.2  業務上下文與指標口徑基準
    9.1.3  交付物定義
  9.2  動手實戰
    9.2.1  數據獲取策略
    9.2.2  確定性計算：構建Agent的業務計算插件
    9.2.3  推理編排：構建智能體的SOP大腦
    9.2.4  模板渲染：工業級文檔的最後拼圖
  9.3  閉環與進化：工業級Agent的穩定性與進化
    9.3.1  防禦性設計：構建系統穩定性防線
    9.3.2  測試與迭代：構建持續進化的能力
  9.4  本章小結
第10章  數據科學實戰：端到端自動化數據清洗
  10.1  數據清洗的通用流程與陷阱
    10.1.1  缺失值、異常值、重複值
    10.1.2  口徑一致性
    10.1.3  隱私安全與防泄露機制
  10.2  動手實戰
    10.2.1  數據輸入和輸出的標準化定義
    10.2.2  數據抽取：構建智能抽取器
    10.2.3  完整的Skills定義與目錄結構
  10.3  質量評估體系
    10.3.1  批處理流水線的構建
    10.3.2  基於日誌的異常管理
    10.3.3  構建金標準驗證集
  10.4  本章小結
第11章  技能無界：Skills在其他平台中的實踐
  11.1  在TRAE IDE中使用Skills
    11.1.1  架構一致性
    11.1.2  在TRAE中創建Skills的三種方式
  11.2  在Cursor中使用Skills
    11.2.1  Cursor的兼容性
    11.2.2  Skills的結構
    11.2.3  Skills的管理
  11.3  在Coze中創建和調用Skills
    11.3.1  在Coze中創建Skills
    11.3.2  在Coze中調用Skills
  11.4  本章小結

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