每位 ADK 开发人员都应该了解的 5 种代理技能设计模式 ✍ Google Cloud Tech🕐 2026-03-18📦 7.8 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 本文重点介绍了 ADK 开发中的 5 种代理技能设计模式,旨在帮助开发者超越单纯的格式规范,深入内容逻辑设计。文章详细解析了工具包装器、生成器、审核员、反转和流水线五种模式,涵盖了从知识封装、一致性生成、代码审查到交互流程控制等关键环节,并提供了决策树以指导开发者选择合适的模式构建更可靠的智能体。 ADKAgent设计模式Skill开发工具Google Cloud代码审查工作流智能体技术架构 # 每位 ADK 开发人员都应该了解的 5 种代理技能设计模式 **作者**: Google Cloud Tech **日期**: 2026-03-17T17:08:17.000Z **来源**: [https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855](https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855) ---  说到 𝚂𝙺𝙸𝙻𝙻.𝚖𝚍,开发者往往会过于关注格式——确保 YAML 代码正确、目录结构清晰、遵循规范。但由于已有超过 30 种代理工具(例如 Claude Code、Gemini CLI 和 Cursor)采用相同的布局,格式问题实际上已经过时了。 现在的挑战在于内容设计。规范解释了如何打包一项技能,但完全没有提供关于如何构建其内部逻辑的指导。例如,一个封装了 FastAPI 约定的技能与一个四步文档流程的技能,即使它们的 𝚂𝙺𝙸𝙻𝙻.𝚖𝚍 文件看起来完全相同,但它们的运行方式却截然不同。 通过研究整个生态系统中技能的构建方式——从 Anthropic 的存储库到 Vercel 和 Google 的内部指南——可以发现五种反复出现的设计模式,这些模式可以帮助开发者构建代理。 经过 @Saboo_Shubham_ 和 @lavinigam 本文将逐一介绍,并提供可运行的 ADK 代码: - 工具包装器:让您的代理人瞬间成为任何库的专家 - 生成器:根据可重用模板生成结构化文档 - 审核员:根据严重程度,对照检查清单对代码进行评分。 - 反转:经纪人在采取行动前会先面试你。 - 流水线:通过检查点强制执行严格的多步骤工作流程  ## 模式 1:工具包装 工具封装器可为您的智能体提供特定库的按需上下文。您无需将 API 约定硬编码到系统提示中,而是将其打包到一个技能中。您的智能体仅在实际使用该技术时才会加载此上下文。  这是最容易实现的模式。𝚂𝙺𝙸𝙻𝙻.𝚖𝚍 文件监听用户提示符中的特定库关键字,从 𝚛𝚎𝚏𝚎𝚛𝚎𝚗𝚌𝚎𝚜/ 目录动态加载内部文档,并将这些规则作为绝对真理应用。这正是您将团队内部编码规范或特定框架最佳实践直接融入开发人员工作流程的机制。 以下是一个工具包装器的示例,它教会代理如何编写 FastAPI 代码。请注意,指令明确地告诉代理,只有在开始审查或编写代码时才加载 𝚌𝚘𝚗𝚟𝚎𝚗𝚝𝚒𝚘𝚗𝚜.𝚖𝚍 文件: ## 模式 2:生成器 工具包装器负责应用知识,而生成器则确保输出的一致性。如果您遇到代理每次运行生成不同文档结构的问题,生成器可以通过协调填空过程来解决这个问题。  它利用了两个可选目录:`𝚊𝚜𝚜𝚎𝚝𝚜/` 存放输出模板,`𝚛𝚎𝚏𝚎𝚛𝚎𝚗𝚌𝚎𝚜/` 存放样式指南。指令充当项目管理器的角色。它们指示代理加载模板、读取样式指南、询问用户缺失的变量并填充文档。这对于生成可预测的 API 文档、标准化提交消息或搭建项目架构非常实用。 在这个技术报告生成器示例中,技能文件不包含实际的布局或语法规则。它只是协调这些资源的检索,并强制代理逐步执行它们: ## 模式三:审阅者 Reviewer 模式将检查内容与检查方式分开。与其编写冗长的系统提示来详细说明每个代码异味,不如将模块化的评分标准存储在 𝚛𝚎𝚏𝚎𝚛𝚎𝚗𝚌𝚎𝚜/𝚛𝚎𝚟𝚒𝚎𝚠-𝚌𝚑𝚎𝚌𝚔𝚕𝚒𝚜𝚝.𝚖𝚍 文件中。  当用户提交代码时,代理会加载此检查清单,并系统地对提交的代码进行评分,根据严重程度对结果进行分组。如果将 Python 风格的检查清单替换为 OWASP 安全检查清单,您将获得完全不同的、更专业的审计,而这一切都基于相同的技术基础架构。这是一种高效的方法,可以自动执行 PR 审查,或在人工查看代码之前发现漏洞。 以下代码审查员技能展示了这种分离。指令保持不变,但代理会从外部清单动态加载具体的审查标准,并强制生成结构化的、基于严重性的输出: ## 模式 4:倒置 智能体天生倾向于猜测并立即生成答案。反转模式颠覆了这种动态。用户不再提出问题,智能体也不再执行,而是由智能体扮演面试官的角色。  逆向工程依赖于明确且不可协商的门控指令(例如“所有阶段完成后方可开始构建”),强制智能体首先收集上下文信息。它会按顺序提出结构化问题,并在获得您的答案后才进入下一阶段。智能体只有在全面了解您的需求和部署限制后才会生成最终输出。 要了解具体操作,请查看此项目规划器技能。关键在于严格的阶段划分和明确的把关提示,这些提示会阻止代理在收集到所有用户答案之前生成最终计划: ## 模式 5:管道 对于复杂任务,容不得跳过任何步骤或忽略任何指令。流水线模式强制执行严格的顺序工作流程,并设置了关键的检查点。 指令本身即构成工作流程定义。通过实施明确的菱形门控条件(例如,在从文档字符串生成到最终装配之前需要用户批准),该流程可确保代理无法绕过复杂任务并呈现未经验证的最终结果。  此模式利用所有可选目录,仅在需要时才引入不同的参考文件和模板,从而保持上下文窗口的整洁。 在这个文档流水线示例中,请注意明确的门控条件。在用户确认上一步生成的文档字符串之前,代理程序被明确禁止进入组装阶段: ## 选择合适的代理人技能模式 每种模式都回答不同的问题。请使用此决策树找到适合您用例的模式:  ## 最后,模式构成 这些模式并非相互排斥,它们可以相互补充。 流水线技能可以在最后添加一个审核步骤,以再次检查自身的工作。生成器可以在开始时依赖反转来收集必要的变量,然后再填充其模板。得益于 ADK 的 𝚂𝚔𝚒𝚕𝚕𝚃𝚘𝚘𝚕𝚜𝚎𝚝 和渐进式披露,您的代理仅在运行时将其上下文令牌用于所需的确切模式。 不要试图将复杂且脆弱的指令塞进单个系统提示符中。分解工作流程,应用正确的结构模式,并构建可靠的代理。 ## 立即开始 代理技能规范是开源的,并且在 ADK 中得到原生支持。您已经知道如何打包格式。现在您知道如何设计内容了。开始使用它们构建更智能的代理吧!Google Agent 开发工具包 。 ## 相关链接 - [Google Cloud Tech](https://x.com/GoogleCloudTech) - [@GoogleCloudTech](https://x.com/GoogleCloudTech) - [489K](https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855/analytics) - [@Saboo_Shubham_](https://x.com/@Saboo_Shubham_) - [@lavinigam](https://x.com/@lavinigam) - [Google Agent 开发工具包](https://google.github.io/adk-docs/) - [升级至高级版](https://x.com/i/premium_sign_up) - [1:08 AM · Mar 18, 2026](https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855) - [489.3K Views](https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855/analytics) - [View quotes](https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855/quotes) --- *导出时间: 2026/3/18 21:33:20*
解 解剖 Skill:Skill 工程化实战指南(二) 文章深入剖析了 AI 编程中 Skill 的内部结构与生命周期。作者指出 Skill 不仅是高级 Prompt,而是包含元数据、入参结构、核心提示词及执行器的标准件。文章详细解释了 Skill 从注册发现到意图匹配再到沙盒执行的全过程,并提出了判断何时封装 Skill 的三个标准,旨在帮助开发者通过工程化手段稳定 AI 输出。 技术 › Skill ✍ 老金🕐 2026-04-30 AI工程化LLMClaude CodeSkill代码审查Agent开发工具技术原理架构设计Schema
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构 构建超越单一模型的持久 AI 系统 文章指出,模型只是可随时替换的引擎,真正的价值在于构建围绕模型的系统。作者介绍了利用 Hermes 工具从简单的问答、一次性任务,进化到生成可共享的产物、封装可复用的技能,最终形成自动化运行的循环系统,以实现 AI 效用的复利增长。 技术 › Hermes ✍ ericosiu🕐 2026-07-25 AI系统HermesSkillAgent工作流自动化技能封装
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B Build Your Whole Team With Claude 文章介绍了如何将 Claude 转变为一个完整的虚拟团队,通过安装 42 个涵盖开发、设计、营销、财务和法律等部门的特定技能(Skills),构建一个类真实的组织架构。这改变了传统的使用 AI 的方式,从重复提示转变为向专业员工委托任务,极大提高了个人或小团队的工作效率。 技术 › Skill ✍ Hamza Khalid🕐 2026-07-18 ClaudeSkillAgent生产力团队构建自动化工作流效率工具虚拟团队
B BrowserAct把浏览器流程变成可复用 Skill 本文介绍了 BrowserAct,一个面向 AI Agent 的浏览器自动化工具。它不仅实现了网页操作,还通过 CLI 和 Skills 将一次性的执行流程转化为可复用的 Skill,解决了传统方案中状态不稳定、无法复用等问题,让 Agent 能将成功的浏览器操作沉淀为长期能力。 技术 › Agent ✍ AFei Liang🕐 2026-07-15 BrowserActAgent浏览器自动化Skill工作流RPA
我 我把 Loop Engineering 做成了一个 Skill 作者将 Loop Engineering 架构封装成了一个开源 Skill,旨在帮助用户通过回答业务问题快速定制化搭建持续运行的 AI 系统。该 Skill 强调先锁定目标、防漂移检查及人工审批权,适合需要长期自动化工作流的用户。 技术 › Skill ✍ Easycompany🕐 2026-07-15 Loop EngineeringAgentSkillAI自动化开源工作流架构设计
从 从 Claude Code 迁到 Codex,要关心的不止是配置 本文记录了从 Claude Code 迁移到 Codex 的过程。虽然 Codex 能自动识别并导入配置,但 Command 需手动改为 Skill,CLAUDE.local.md 也需单独处理。作者建议保留 Claude Code 用于深度推理,Codex 用于项目开发,无需二选一。 技术 › Claude Code ✍ Niko爱学习🕐 2026-07-15 Claude CodeCodex迁移SkillAgent配置开发工具
别 别再研究一堆 AI 工具了:我用 Codex 做完一条图书号视频后,发现关键其实是流程 作者分享使用 Codex 制作《悉达多》图书号视频的经验,指出核心在于流程而非工具。文章详细拆解了从找参考、拆解声音节奏、定稿旁白、生成音频到画面合成与字幕对齐的完整工作流,并对比了不同声音生成路线,强调先定旁白后做画面、字幕需按最终音频对齐等关键原则。 技术 › Codex ✍ Kimberly🕐 2026-07-15 AI视频工作流图书号短剧制作AgentSkill短视频HyperFrames
全 全面对比 grill-me 和 Superpowers 文章深入对比了当前热门的两种 AI 编程工作流 grill-me 和 Superpowers。作者从设计初衷出发,分析了两者在多轮问答、需求对齐及执行计划上的差异。grill-me 假设开发者已有方案,通过大量提问完善细节;Superpowers 则通过 Brainstorming 引导方向,并引入多轮 Reviewer 保证质量。文章指出,选择哪种工具取决于模型的智能程度以及对长程任务处理的偏好。 技术 › Agent ✍ 卡颂🕐 2026-07-08 AI编程Agent开发工具grill-meSuperpowers代码生成工作流LLM
F Fable 5 深度测评:从翻车现场到 Skill 工作流的系统级重构 本文作者使用回归的 Fable 5 模型对自己开发的“AI 视觉风格导演” Skill 进行了 V3 升级。文章展示了 Fable 5 在处理复杂、多文件工程任务上的独特优势:它不仅能发现 V2 版本中缺失的 frontmatter 等基础 Bug,还主动补齐了双引擎编译、视频模型路由和风格资产沉淀等三层关键逻辑。作者认为,Fable 5 在生产链路判断和工程品味上超越了传统模型,适合用于解决高复杂度的“硬骨头”任务。 技术 › LLM ✍ 波妞PONYO🕐 2026-07-03 Fable 5SkillAgent工作流AIGC提示词工程视觉风格模型测评复盘ZenMux