最近,Claude 推出的“Skills(技能)”功能让人眼前一亮。简单来说,就是你可以像给游戏角色学技能一样,给 AI 预设好不同的“能力包”。
比如,你可以设置一个“Python 专家”技能,绑定你的代码库;再设置一个“客服助手”技能,绑定你的产品手册。
当你在对话中切换或触发这些技能时,AI 就会瞬间变身,从“通用聊天机器人”变成“特定领域专家”。
那么,作为开发者,我们能不能通过 Agent(智能体)架构,自己实现这样一个功能?
答案是肯定的。这其实并不需要多么黑科技,核心在于Prompt(提示词)的工程化封装。
今天我们就来拆解一下,Skills 功能背后的实现原理(纯属我个人理解),以及如果你想自己做一个,需要做哪几步。
不要被“技能”这个词唬住了,剥开外壳,它本质上就是三样东西的组合:
总结一句话:Claude Skills = 专属指令 + 私有知识 + 特定工具。
要在自己的应用里实现这个功能,你需要搭建一个 Agent 编排系统。这就好比给 AI 配了一个“调度中心”。
这个系统的运作流程是这样的:
建仓库:你得先有个地方存“技能”。每一个技能都是一个配置文件,存着它的名字、描述、触发词,以及它对应的那段 Prompt 和知识库 ID。
当路由:用户发话时,系统得判断该用哪个技能。
拼积木:一旦决定用哪个技能,系统就开始拼装上下文。它会把“基础指令”+“技能指令”+“检索到的知识片段”拼在一起,一股脑发给大模型。
看结果:大模型根据这堆信息,或者调用工具干活,或者直接回答。
如果你是开发者,想立马动手做一个类似的 Skills 平台,这里有一份参考的“待办清单”:
你得定义好一个技能长什么样。通常是一个 JSON 对象,包含这些字段:
名字 & 描述:用来给 AI(或用户)看这个技能是干嘛的。
提示词模板:核心灵魂,定义 AI 的说话风格和逻辑。
绑定资源:关联的向量库(知识)ID,或者 API 列表。
这是一个给运营或开发用的界面。在这个后台里,你要能:
写提示词:方便地输入那个让 AI 变身的指令。
传文档:上传 PDF、Word,后台自动帮你切分、向量化,存进向量数据库。
挂接口:如果技能需要查天气、查库存,得在这里配置好 API 的定义。
这是代码层面的逻辑。你需要写一个中间件,用来拦截用户的消息。
这是最关键的一步,像个“大厨配菜”。你需要写代码把以下内容按顺序喂给大模型:
Base System Prompt:比如“你是一个有用的助手”。
Skill System Prompt:比如“你现在是 SQL 专家,只回答数据库相关问题”。
RAG Context:刚才从知识库里查到的相关文档片段。
User Query:用户的问题。
最后,你要测试模型会不会“发疯”。
比如激活了“英语老师”技能,用户突然问“怎么做红烧肉”,模型是应该拒绝回答(保持人设),还是切换回通用模式回答?这需要在 Prompt 里写好“负向约束”,或者在路由逻辑里做好“防越狱”。
Claude 的 Skills 功能之所以好用,是因为它把复杂的 Prompt 工程和 RAG 技术给产品化、傻瓜化了。
通过 Agent 架构来实现这一功能,本质上就是在大模型之上搭建一层“能力中间件”。这层中间件负责“找技能”、“凑知识”、“下指令”。
只要你掌握了这套路由 + 检索 + 组装的逻辑,你也可以打造出属于你自己的 AI 技能工厂。
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