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159千字 字数
2026-08-01 发行日期
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主编推荐语
AI Agent新范式,模块化封装以构建可靠智能流水线,工程实践与案例结合深入解析。
内容简介
Agent Skills(以下简称 Skills)架构代表了人工智能应用开发范式的重要转变——从依赖庞大而脆弱的单体提示词,转变为模块化、可组合、可工程化的数字能力封装体系。 全书共11章,围绕 Agent 能力工程化的核心命题展开论述。首先剖析了AI Agent从系统提示词到工具调用的演进历程,深入解析Skills的文件系统架构、渐进式披露机制与三级加载原理。其次聚焦工程实践,涵盖开发环境配置、接口设计、逻辑编排、安全红线与质量评估体系。接下来通过电商季度经营分析报告自动化生成、医疗电子病历数据清洗两大实战案例,演示如何构建具备生产级可靠性的端到端智能体流水线。最后展示了Skills在其他平台中的实践。本书深度融合软件工程思想与AI能力构建,系统阐述了Skills架构如何通过模块化能力封装、渐进式披露机制与标准作业程序(SOP)固化,将隐性业务知识转化为可复用、可验证、可审计的数字资产。 本书适合AI工程师、提示词工程师、企业智能化转型负责人及对Agent工程化落地感兴趣的开发者阅读,亦可作为高等学校人工智能与软件工程交叉领域的教学参考用书。
目录
- 版权信息
- 内 容 提 要
- 作 者 简 介
- 前 言
- 资源与支持
- 资源获取
- 提交勘误信息
- 与我们联系
- 关于异步社区和异步图书
- 第1章 AI Agent的进化:从提示词到“可组合能力”
- 1.1 从系统提示词到工具调用
- 1.1.1 早期模型的局限性
- 1.1.2 智能体的出现:从“百科全书”到“数字员工”
- 1.1.3 系统提示词:一份“岗位说明书”
- 1.1.4 工具调用带来的“动作能力”
- 1.1.5 标准化连接:MCP
- 1.2 为什么“大而全的提示词”不再适用
- 1.2.1 token的使用成本与上下文污染
- 1.2.2 可维护性灾难
- 1.2.3 可复用性差:团队无法积累知识资产
- 1.3 模块化能力的必然性:Skills的角色
- 1.3.1 把“经验”固化为流程
- 1.3.2 把“规范”变成可执行约束
- 1.3.3 将“复杂任务”拆解为可组合模块
- 1.4 本章小结
- 第2章 初识Skills:它到底是什么
- 2.1 Skills定义:给模型装上“参考手册”
- 2.1.1 Skills的最小单元是什么
- 2.1.2 Skills与提示词库的区别
- 2.1.3 Skills与Agent的协作机制:调用关系解析
- 2.2 核心价值点:省token、可复用、可治理
- 2.2.1 减少重复解释
- 2.2.2 知识复用与团队协作
- 2.3 Skills的适用边界
- 2.3.1 一次性任务vs.可复用任务
- 2.3.2 高度不确定的探索型任务
- 2.4 本章小结
- 第3章 技术架构解析:Skills如何被“查阅”与“执行”
- 3.1 文件结构:SKILL.md与资源文件的协同
- 3.1.1 技能包的目录组织最佳实践
- 3.1.2 SKILL.md:Metadata与Instructions
- 3.1.3 资源文件:模板、脚本、示例
- 3.2 渐进式披露机制
- 3.2.1 为什么不能一次性将所有技能塞进上下文
- 3.2.2 触发与检索:模型如何决定“要不要调用这个技能”
- 3.3 “可控性”设计:约束模型按流程做事
- 3.3.1 步骤化工作流与检查点
- 3.3.2 输出格式规范:表格、JSON、文档结构
- 3.3.3 防幻觉机制:引用、核验与失败回退
- 3.4 本章小结
- 第4章 Skills与MCP:Know-how与连接能力的分工
- 4.1 “菜谱”与“厨具”:Skills与MCP的本质区别
- 4.1.1 Skills负责流程与标准
- 4.1.2 MCP负责连接与执行
- 4.1.3 为什么两者会被混淆
- 4.2 协同作战:用Skills指挥MCP工具干活
- 4.2.1 Skills是“SOP 说明书”,MCP是“万能工具箱”
- 4.2.2 Skills通过命名空间与权限控制调用MCP
- 4.3 选型与架构决策清单
- 4.3.1 什么时候优先写 Skills
- 4.3.2 什么时候优先做MCP连接
- 4.3.3 什么时候两者都需要
- 4.4 本章小结
- 第5章 构建开发环境:从个人到团队的工程化配置
- 5.1 本地开发:在Claude Code环境中组织Skills
- 5.1.1 目录约定与命名规范
- 5.1.2 本地资源引用与相对路径策略
- 5.1.3 最小可运行技能包(MVP)
- 5.2 企业落地:多团队共享与权限边界划分
- 5.2.1 技能库的划分
- 5.2.2 Skills的版本控制与审核
- 5.3 开发者体验:调试与日志
- 5.3.1 技能触发日志怎么看
- 5.3.2 常见报错与快速定位
- 5.4 本章小结
- 第6章 构建高质量的Skills:协议定义与流程编排
- 6.1 接口层设计:元数据与路由策略
- 6.1.1 路由优化设计:触发词与“短入口”技巧
- 6.1.2 输入输出协议
- 6.2 逻辑层编排:让模型听话的指令结构
- 6.2.1 结构化流程
- 6.2.2 样本工程(Few-Shot):正确示例与错误示例的编写
- 6.2.3 异常流处理:失败回退机制与人工介入
- 6.3 工程化规范:可维护性与风格统一
- 6.3.1 目录结构与命名公约:避免冲突的最佳实践
- 6.3.2 必须避免的反模式:逻辑死循环与模糊指令
- 6.3.3 模块化复用:引用公共片段与子流程
- 6.4 本章小结
- 第7章 能力扩展:集成代码资源与动态模板
- 7.1 动态执行能力:脚本文件集成
- 7.1.1 脚本沙箱与环境
- 7.1.2 参数映射与校验
- 7.1.3 结果回传处理
- 7.2 数据查询能力:SQL与知识库挂载
- 7.2.1 安全查询模板: 参数化查询与防注入设计
- 7.2.2 大数据量处理策略
- 7.2.3 知识库挂载策略
- 7.3 外部资源管理能力
- 7.3.1 静态资源挂载:渐进式披露的工程实践
- 7.3.2 如何引用外部资源
- 7.4 本章小结
- 第8章 交付保障:调试、安全与测试评测
- 8.1 调试与诊断:看懂模型的“思考过程”
- 8.1.1 触发失败归因
- 8.1.2 链路追踪
- 8.1.3 常见报错排查
- 8.2 安全与合规红线
- 8.2.1 防御性提示词
- 8.2.2 敏感信息的脱敏与权限隔离
- 8.2.3 输入输出审核机制
- 8.3 质量评估与上线
- 8.3.1 单元测试集的构建
- 8.3.2 质量评估的核心指标
- 8.3.3 回归测试与版本对比
- 8.4 本章小结
- 第9章 释放数据生产力:自动化文档与报表生成
- 9.1 场景拆解:报表从哪里来、交付的是什么
- 9.1.1 数据源全景
- 9.1.2 业务上下文与指标口径基准
- 9.1.3 交付物定义
- 9.2 动手实战
- 9.2.1 数据获取策略
- 9.2.2 确定性计算:构建Agent的业务计算插件
- 9.2.3 推理编排:构建智能体的SOP大脑
- 9.2.4 模板渲染:工业级文档的最后拼图
- 9.3 闭环与进化:工业级Agent的稳定性与进化
- 9.3.1 防御性设计:构建系统稳定性防线
- 9.3.2 测试与迭代:构建持续进化的能力
- 9.4 本章小结
- 第10章 数据科学实战:端到端自动化数据清洗
- 10.1 数据清洗的通用流程与陷阱
- 10.1.1 缺失值、异常值、重复值
- 10.1.2 口径一致性
- 10.1.3 隐私安全与防泄露机制
- 10.2 动手实战
- 10.2.1 数据输入和输出的标准化定义
- 10.2.2 数据抽取:构建智能抽取器
- 10.2.3 完整的Skills定义与目录结构
- 10.3 质量评估体系
- 10.3.1 批处理流水线的构建
- 10.3.2 基于日志的异常管理
- 10.3.3 构建金标准验证集
- 10.4 本章小结
- 第11章 技能无界:Skills在其他平台中的实践
- 11.1 在Trae IDE中使用Skills
- 11.1.1 架构一致性
- 11.1.2 在Trae中创建Skills的三种方式
- 11.2 在Cursor中使用Skills
- 11.2.1 Cursor的兼容性
- 11.2.2 Skills的结构
- 11.2.3 Skills的管理
- 11.3 在Coze中创建和调用Skills
- 11.3.1 在Coze中创建Skills
- 11.3.2 在Coze中调用Skills
- 11.4 本章小结
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
