这个 Demo **方向是完全正确的**,已经是「工程化 Agent」而不是玩具了 👍 下面我不重复你已有的代码,而是**站在“长期扩展 + 降低心智负担”的角度**,给你一版**更简洁、更可扩展的优化方案**,并解释**为什么这样改**。 我会分 4 个层次来优化: --- ## 一、当前版本的“真实痛点” 你现在这套实现 **能跑,但会在 3 个地方开始变重**: ### 1️⃣ Skill Loader 太“反射式” * import + dir 扫描 * Skill 没有统一接口约束 * 未来参数校验 / schema 很难加 ### 2️⃣ DecideSkillNode 过重 * Prompt 拼接 * 技能选择 * 参数结构约定 👉 **职责开始膨胀** ### 3️⃣ SkillCallNode 依赖技能细节 * Node 知道 `skill.call(args)` * 后面想换 MCP / HTTP Tool / Function Call 会很痛 ### 4️⃣ Agent Flow 不可复用 * 每个 Agent 都要重新写 Decide → Call → Answer --- ## 二、核心优化思想(很重要) > **把“技能”从 Agent 里抽出来,变成“能力注册表 + 统一调用协议”** 最终目标是: ```text PocketFlow 只管流程 Agent 只管决策 Skill 只管能力 Tool 只管执行 ``` --- ## 三、优化后的核心设计(精简但更强) ### ✅ 关键变化一:引入 SkillSpec(统一技能协议) ### `skills/base.py` ```python from dataclasses import dataclass from typing import Callable, Any @dataclass class SkillSpec: name: str description: str run: Callable[[dict], Any] ``` 👉 **Skill 现在只是一个数据对象,不是类** * 更轻 * 更好序列化 * 更像 MCP / OpenAI function --- ## 四、Skill 定义:去 class 化(非常重要) ### ✨ 优化前 ```python class AddCalcSkill: name = "add-calc" def call(self, args): ... ``` ### ✨ 优化后(推荐) #### `skills/add_calc/skill.py` ```python from skills.base import SkillSpec from .tool import add def run(args: dict): numbers = args["numbers"] return {"result": add(numbers)} skill = SkillSpec( name="add-calc", description="执行多个数字的加法运算", run=run ) ``` 📌 好处: * Skill = **声明式能力** * Tool 可自由替换 * MCP / HTTP / RPC 非常容易接 --- ## 五、Skill Loader:极简 + 稳定 ### `agent/skill_loader.py` ```python import importlib from pathlib import Path def load_skills(root="skills"): specs = [] for p in Path(root).iterdir(): if not p.is_dir(): continue try: mod = importlib.import_module(f"skills.{p.name}.skill") specs.append(mod.skill) except Exception as e: print(f"Skip {p.name}: {e}") return specs ``` 📌 不再: * 扫 dir * 猜 class * 做反射魔法 --- ## 六、Agent Node 的关键优化:职责分离 ### 1️⃣ 决策 Node:**只负责“选技能 + 参数”** ```python class DecideNode(Node): def prep(self, shared): return shared["query"], shared["skills"] def exec(self, data): query, skills = data skill_desc = "\n".join( f"- {s.name}: {s.description}" for s in skills ) return llm(f""" 可用技能: {skill_desc} 用户问题: {query} 请返回 JSON: {{"skill": "...", "args": {{}}}} """) def post(self, shared, _, res): shared["decision"] = json.loads(res) return "default" ``` --- ### 2️⃣ Skill Executor Node(关键抽象) ```python class ExecuteSkillNode(Node): def prep(self, shared): return shared["decision"], shared["skills"] def exec(self, data): decision, skills = data spec = next(s for s in skills if s.name == decision["skill"]) return spec.run(decision["args"]) def post(self, shared, _, res): shared["skill_result"] = res return "default" ``` 📌 未来你可以把这一行换成: * MCP client * HTTP API * 子 Agent * 多 step tool chain **Flow 完全不用动** --- ## 七、Flow 进一步简化(可复用) ### `agent/flow.py` ```python def build_agent_flow(): decide = DecideNode() exec_skill = ExecuteSkillNode() answer = AnswerNode() flow = Flow(start=decide) flow.add_edge(decide, exec_skill) flow.add_edge(exec_skill, answer) return flow ``` 👉 这是一个 **通用 Agent Flow** * 所有 Skills 通用 * 所有工具通用 --- ## 八、最终结构(非常干净) ```text agent_demo/ ├── agent/ │ ├── flow.py │ ├── nodes.py │ └── skill_loader.py │ ├── skills/ │ ├── base.py # SkillSpec │ ├── add_calc/ │ │ ├── tool.py │ │ └── skill.py │ └── baidu_search/ │ ├── tool.py │ └── skill.py │ ├── llm.py └── main.py ``` --- ## 九、为什么这套结构“很值钱” 这套设计天然支持: ✅ MCP ✅ OpenAI function calling ✅ 多 Agent 协作 ✅ Skill 热插拔 ✅ Tool 多实现(本地 / 远程) ✅ PocketFlow / LangGraph / 自研 Flow 随时切换 而且你会发现一句话成立了: > **Agent 不知道 Skill 的存在 > Skill 不知道 Agent 的存在** --- ## 十、你现在可以继续进阶的方向(建议) 下一步如果你愿意,我可以直接带你做其中一个: 1️⃣ **给 Skill 自动生成 JSON Schema(强约束参数)** 2️⃣ **支持多 Skill 链式调用(Planner Agent)** 3️⃣ **Skill 结果缓存 / 记忆系统** 4️⃣ **Skill 自动测试(Skill = 可测试单元)** 5️⃣ **对齐 MCP 协议(你这套已经 70% 对齐了)** 你选一个,我直接给你落代码。