一、Agent Skills 分层架构设计
这套架构采用分层设计，从底层基础设施到上层业务应用，遵循"高内聚、低耦合"的原则，既满足通用能力复用，又支持垂直领域技能扩展。
应用场景层
Application Scenario Layer
客服对话
代码生成
数据分析
任务规划
交互适配层
Interaction Adaptation Layer
API/SDK适配
自然语言交互
多模态输入输出
第三方系统对接
技能管理层
Skill Management Layer
技能注册/注销
技能调度/路由
技能评估/优化
技能版本管理
领域技能层
Domain Skill Layer
金融技能：行情分析/风险评估
医疗技能：症状分析/用药建议
编程技能：语法检查/调试
教育技能：知识点讲解/习题解答
核心能力层
Core Capability Layer
自然语言理解(NLU)
逻辑推理/决策
记忆管理（短期/长期）
工具调用（搜索/计算）
情感分析/意图识别
基础设施层
Infrastructure Layer
计算资源（CPU/GPU）
存储（技能库/数据缓存）
网络/通信
监控/日志
二、Agent Skills 核心交互流程（Mermaid 流程图）
为了更清晰展示技能调用的核心流程，补充一个流程类图表：
通用能力
领域能力
用户/系统请求
交互适配层：解析请求（意图/参数）
技能管理层：匹配最优技能/技能组合
技能类型
核心能力层：执行基础技能（如NLU/推理）
领域技能层：执行专业技能（如金融分析）
技能管理层：结果校验/评估
交互适配层：格式化输出结果
返回结果给用户/系统
技能管理层：记录执行日志/优化技能
三、各层核心职责解释
- 基础设施层：智能体技能运行的"硬件+基础服务"底座，提供计算、存储、网络等基础资源，保障所有技能的稳定运行。
- 核心能力层：智能体的"通用基本功"，是所有领域技能的基础，比如理解语言、逻辑推理、调用工具等，可被不同领域技能复用。
- 领域技能层：基于核心能力扩展的"专业技能"，针对特定行业/场景定制，比如金融、医疗、编程等领域的专属能力。
- 技能管理层：智能体技能体系的"大脑中枢"，负责技能的注册、调度、评估和迭代，确保合适的技能被精准调用。
- 交互适配层：智能体与外部交互的"接口层"，兼容不同的输入输出方式（文字/语音/API），适配不同的对接系统。
- 应用场景层：技能落地的"最终形态"，直接面向用户/业务，比如客服、代码生成等具体场景。
总结
- Agent Skills 架构核心是分层解耦：从基础能力到业务场景分层设计，既保证通用能力复用，又支持领域技能灵活扩展。
- 技能管理层是核心枢纽：负责技能的调度、评估和迭代，是连接通用能力、领域技能和业务场景的关键。
- 架构设计遵循"从下到上支撑，从上到下调用"的逻辑：基础设施支撑核心能力，核心能力支撑领域技能，最终落地到具体业务场景。