Skills

Скилы нужны для того, чтобы научить агента выполнять узкоспециализированные задачи. Это могут быть скилы по написанию текстов, архитектуре кода, использованию конкретных фреймворков, запуску команд, да и вообще о том, как модели общаться с пользователем.

Яркие примеры:
• rtk
• caveman
• React best practices

Со скилами вы могли сталкиваться, если активно используете кодинг-агентов (Codex / Claude Code / Cursor / OpenCode / etc). В базе своей формула очень проста:

Skill = Context + Scripts

С точки зрения реализации, skill - это директория на системе

.agents/skills/
└── Pytest_Skill/
    ├── SKILL.md
    └── scripts/
        ├── run_pytest.sh
        └── list_tests.py

- Pytest_Skill - название скила
- SKILL.md - текстовая простыня, которую мы загрузим в контекст, когда агент захочет научиться работать с pytest
- scripts/ - директория со скриптами (python / shell), правила использования которых описаны в SKILL.md

Логично, что агент сам по себе не понимает, что такое скилы. Для этого ему нужна парочка инструментов:

class SkillsToolkit:
    def load_skill(skill_id: str) -> str: ...

    def run_skill_script(skill_id: str, script: str) -> str: ...

Для того, чтобы модель знала, какие скилы у нее в принципе есть, ей в контекст нужно подложить информацию о них (по аналогии с инструментами):

[{
    "name": "Pytest_Skill",
    "description": "Use this skill to test your python code",
    ... //  всякие бесполезные поля
}]

| assistant         |
|  script result    |
|  run script       | // исполнение скрипта из набора скила
|  skill content    |
|  load skill       | // загрузка конкретного скила в контекст
| user              |
| tools definitions |
| skills metadata   | // информация о доступных скилах
| system            |

Итого, скилы - это всего лишь:
- метаинформация в контексте
- пара инструментов
- директория на системе

Зато в совокупности это позволяет нам загружать в контекст огромные инструкции для очень специфичных задач по востребованию (а не держать их в контексте всегда).

Проблема тут в том, что после выполнения задачи нам такая большая инструкция в контексте не особо нужна. Да и слишком много скилов тоже регистрировать не стоит (их описание тоже забивает контекст). Но все эти проблемы отлично решаются сабагентами.

Последняя Rocket Science штука здесь - это загрузка нужных инструментов "на лету" из интернета. Что ж, это всего лишь вопрос пары дополнительных инструментов, которые ищут скилы на стоках по API:

class SkillSearchToolkit:
    async def search_skills(query: str, limit: int = 10) -> str: ...

    async def install_skill(skill_id: str) -> str: ...

Мы просто динамически ищем скилы на https://skills.sh по API, качаем их с гита и ставим в локальную папку. Для этого у нас тоже есть готовый инструмент autogen.beta.tools.SkillSearchToolkit

Очень темное колдунство, не иначе.

#Agents