这里解决了 Agent 开发中的一个核心痛点:上下文窗口限制与知识广度的矛盾。
Java 实现代码
java
public class AgentWithSkills {
private static final Path WORKDIR = Paths.get(System.getProperty("user.dir"));
private static final Path SKILLS_DIR = WORKDIR.resolve("skills"); // 新增技能目录
// --- 1. 技能管理:SkillLoader ---
// 技能实体
public static class Skill {
public String name;
public String description;
public String tags;
public String body; // 技能的具体指令内容
public Path path;
}
// 管理器类
public static class SkillLoader {
private final Map<String, Skill> skills = new HashMap<>();
public SkillLoader(Path skillsDir) {
if (Files.exists(skillsDir)) {
loadAll(skillsDir);
}
}
// 扫描所有技能
private void loadAll(Path dir) {
try (var stream = Files.walk(dir)) {
stream.filter(p -> p.getFileName().toString().equals("SKILL.md"))
.forEach(this::parseSkillFile);
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error loading skills: " + e.getMessage());
}
}
// 解析单个技能文件
private void parseSkillFile(Path path) {
try {
String content = Files.readString(path);
// 解析 Frontmatter (--- ... ---)
Matcher matcher = Pattern.compile("^---\\n(.*?)\\n---\\n(.*)", Pattern.DOTALL).matcher(content);
Skill skill = new Skill();
skill.path = path;
skill.name = path.getParent().getFileName().toString(); // 默认名称
if (matcher.matches()) {
String metaBlock = matcher.group(1);
skill.body = matcher.group(2).trim();
// 解析 YAML
for (String line : metaBlock.split("\\n")) {
if (line.contains(":")) {
String[] parts = line.split(":", 2);
String key = parts[0].trim();
String val = parts[1].trim();
if ("name".equals(key)) skill.name = val;
if ("description".equals(key)) skill.description = val;
if ("tags".equals(key)) skill.tags = val;
}
}
} else {
skill.body = content.trim(); // 没有 frontmatter
skill.description = "No description";
}
skills.put(skill.name, skill);
} catch (IOException e) {
System.err.println("Failed to parse skill: " + path);
}
}
// Layer 1: 获取简短描述列表
public String getDescriptions() {
if (skills.isEmpty()) return "(no skills available)";
return skills.values().stream()
.map(s -> String.format(" - %s: %s [%s]", s.name, s.description, s.tags != null ? s.tags : ""))
.collect(Collectors.joining("\n"));
}
// Layer 2: 获取完整技能内容
public String getContent(String name) {
Skill skill = skills.get(name);
if (skill == null) {
return "Error: Unknown skill '" + name + "'. Available: " + String.join(", ", skills.keySet());
}
return String.format("<skill name=\"%s\">\n%s\n</skill>", skill.name, skill.body);
}
}
private static final SkillLoader SKILL_LOADER = new SkillLoader(SKILLS_DIR);
// --- 2. 工具定义与分发 ---
public enum ToolType {
BASH("bash"), READ_FILE("read_file"), WRITE_FILE("write_file"),
EDIT_FILE("edit_file"), LOAD_SKILL("load_skill"); // 新增技能加载工具
public final String name;
ToolType(String name) { this.name = name; }
}
private static final Map<String, ToolExecutor> TOOL_HANDLERS = new HashMap<>();
static {
// ... 省略已有的工具注册
// 注册 load_skill 工具
TOOL_HANDLERS.put(ToolType.LOAD_SKILL.name, args -> SKILL_LOADER.getContent((String) args.get("name")));
}
// --- 3. 核心循环 ---
// Layer 1: 系统提示词注入技能列表
private static final String SYSTEM_PROMPT = String.format(
"You are a coding agent at %s.\n" +
"Use load_skill to access specialized knowledge.\n" +
"Skills available:\n%s",
WORKDIR, SKILL_LOADER.getDescriptions() // 动态注入技能列表
);
public static void agentLoop(List<Map<String, Object>> messages) {
// ... 省略相同的主循环逻辑,但注意 SYSTEM_PROMPT 包含了技能列表
}
// 辅助方法:构建工具定义 JSON
private static List<Map<String, Object>> getToolSpecs() {
List<Map<String, Object>> tools = new ArrayList<>();
// ... 添加基础工具定义
// 添加 load_skill 定义
Map<String, Object> skillTool = new HashMap<>();
skillTool.put("name", "load_skill");
skillTool.put("description", "Load specialized knowledge by name.");
Map<String, Object> schema = new HashMap<>();
schema.put("type", "object");
schema.put("properties", Map.of("name", Map.of("type", "string", "description", "Skill name")));
schema.put("required", Arrays.asList("name"));
skillTool.put("input_schema", schema);
tools.add(skillTool);
return tools;
}
}
这段代码引入了知识分层 和懒加载的概念,这是解决 LLM 上下文限制(Context Window)的关键策略。
技能系统架构:SkillLoader
核心思想 :引入外部知识库系统 ,将专业知识和经验以结构化的"技能"文件形式存储,让Agent能够动态学习和复用专业知识,实现"知识外挂"。
java
// 技能实体 - 知识的结构化表示
public static class Skill {
public String name; // 技能名称
public String description; // 简短描述
public String tags; // 分类标签
public String body; // 技能的具体指令内容
public Path path; // 文件路径
// 结构化知识:名称、描述、标签、内容四位一体
// 文件存储:技能存储在外部文件中,易于管理和更新
}
java
// SkillLoader - 技能管理器
public static class SkillLoader {
private final Map<String, Skill> skills = new HashMap<>();
// 技能索引:内存缓存,快速查找
public SkillLoader(Path skillsDir) {
if (Files.exists(skillsDir)) {
loadAll(skillsDir);
}
}
// 自动扫描:启动时自动加载所有技能
// 可插拔:技能存储在外部目录,随时可以添加/删除
// 扫描所有技能文件
private void loadAll(Path dir) {
try (var stream = Files.walk(dir)) {
stream.filter(p -> p.getFileName().toString().equals("SKILL.md"))
.forEach(this::parseSkillFile);
// 约定大于配置:所有技能文件名为SKILL.md
// 递归扫描:支持技能目录层级结构
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error loading skills: " + e.getMessage());
}
}
}
- 知识外化:将AI的专业知识存储在外部文件,而不是硬编码在代码中
- 动态加载:程序启动时自动扫描技能目录
- 约定驱动 :通过文件名
SKILL.md标识技能文件 - 结构化管理:用面向对象的方式管理技能
技能文件格式与解析
java
// 技能文件解析
private void parseSkillFile(Path path) {
try {
String content = Files.readString(path);
// 解析 Frontmatter (--- ... ---)
Matcher matcher = Pattern.compile("^---\\n(.*?)\\n---\\n(.*)", Pattern.DOTALL).matcher(content);
// 混合格式:YAML元数据 + Markdown内容
// 前元数据:name, description, tags
// 后内容:具体的技能指导
Skill skill = new Skill();
skill.path = path;
skill.name = path.getParent().getFileName().toString(); // 默认名称
if (matcher.matches()) {
String metaBlock = matcher.group(1);
skill.body = matcher.group(2).trim();
// 元数据块解析
// 内容块:技能的核心知识
for (String line : metaBlock.split("\\n")) {
if (line.contains(":")) {
String[] parts = line.split(":", 2);
String key = parts[0].trim();
String val = parts[1].trim();
if ("name".equals(key)) skill.name = val;
if ("description".equals(key)) skill.description = val;
if ("tags".equals(key)) skill.tags = val;
}
}
} else {
skill.body = content.trim(); // 没有frontmatter则全是内容
skill.description = "No description";
}
skills.put(skill.name, skill);
} catch (IOException e) {
System.err.println("Failed to parse skill: " + path);
}
}
- 元数据+内容:YAML Frontmatter + Markdown内容的标准格式
- 灵活兼容:支持有/无元数据的文件格式
- 默认命名:用文件夹名作为默认技能名
- 容错解析:解析失败不影响整体运行
双层级技能访问模式
java
// Layer 1: 获取简短描述列表 (用于 System Prompt)
public String getDescriptions() {
if (skills.isEmpty()) return "(no skills available)";
return skills.values().stream()
.map(s -> String.format(" - %s: %s [%s]", s.name, s.description, s.tags != null ? s.tags : ""))
.collect(Collectors.joining("\n"));
// 简要列表:名称 + 描述 + 标签
// 格式统一:便于LLM理解和选择
}
// Layer 2: 获取完整技能内容 (用于 Tool Result)
public String getContent(String name) {
Skill skill = skills.get(name);
if (skill == null) {
return "Error: Unknown skill '" + name + "'. Available: " + String.join(", ", skills.keySet());
}
return String.format("<skill name=\"%s\">\n%s\n</skill>", skill.name, skill.body);
// 完整内容:用XML标签包裹,便于LLM识别
// 错误提示:提供可用技能列表
}
- 摘要模式:先看目录,再决定获取哪个详情
- 渐进式披露:避免一次性暴露所有信息污染上下文
- 标签化 :用
<skill>标签标注内容来源 - 自描述错误:未知技能时返回可用列表
技能系统集成
java
// 系统提示词动态注入技能列表
private static final String SYSTEM_PROMPT = String.format(
"You are a coding agent at %s.\n" +
"Use load_skill to access specialized knowledge.\n" +
"Skills available:\n%s", // 关键:将技能列表注入系统提示
WORKDIR, SKILL_LOADER.getDescriptions()
);
// 动态提示:系统提示词包含当前可用的技能列表
// 主动引导:明确告诉LLM使用load_skill工具获取知识
// load_skill工具定义
private static List<Map<String, Object>> getToolSpecs() {
// ... 添加基础工具
// 添加 load_skill 定义
Map<String, Object> skillTool = new HashMap<>();
skillTool.put("name", "load_skill");
skillTool.put("description", "Load specialized knowledge by name.");
Map<String, Object> schema = new HashMap<>();
schema.put("type", "object");
schema.put("properties", Map.of("name", Map.of("type", "string", "description", "Skill name")));
schema.put("required", Arrays.asList("name"));
skillTool.put("input_schema", schema);
tools.add(skillTool);
// 专用工具:为技能系统创建专门的工具
// 简单接口:只需要技能名一个参数
}
- 动态上下文:系统提示词根据实际技能动态生成
- 工具化访问:将知识获取抽象为工具调用
- 简单接口:最小化的参数设计
- 与基础工具并存:技能工具和操作工具在同一系统中
技能文件示例
markdown
---
name: java-refactoring
description: Best practices for refactoring Java code
tags: java, refactoring, clean-code
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# Java代码重构最佳实践
## 1. 识别代码异味
- 过长的方法(>20行)
- 过大的类(>500行)
- 重复代码块
- 过深的嵌套(>3层)
## 2. 重构技术
- 提取方法:将重复代码提取为私有方法
- 重命名:使用清晰的变量名和方法名
- 移动方法:将方法移到更合适的类中
- 引入参数对象:减少方法参数数量
## 3. 步骤指南
1. 先写测试确保现有功能正常
2. 小步快跑,每次只做一个重构
3. 重构后立即运行测试
4. 提交到版本控制
- 知识结构化:专业经验被系统地组织
- 可维护:人类和AI都能理解和更新
- 可复用:多个Agent可以共享相同的技能库
- 渐进式完善:可以不断积累和优化技能
架构演进与价值
从 AgentWithSubAgents 到 AgentWithSkills 的升级:
| 维度 | AgentWithSubAgents | AgentWithSkills |
|---|---|---|
| 知识来源 | 内置在模型权重中 | 外部技能文件 |
| 知识更新 | 重新训练模型 | 修改文件即可 |
| 知识复用 | 无法复用 | 跨项目共享 |
| 专业性 | 通用能力 | 领域专家知识 |
| 上下文 | 动态生成 | 静态知识库 |