Interviu AI Seria 7: Cum să definești corect un Skill

1. Conceptul de bază al Skill-ului

Un Skill este un set de unități de capacitate executabile încapsulate într-un Agent sau sistem AI. Acesta include de obicei:

• Condiții de declanșare: când este apelat (de exemplu, comenzi utilizator, evenimente de sistem).
• Parametri de intrare: datele sau contextul care trebuie primite.
• Logică de execuție: pașii specifici de procesare (de exemplu, apel API, rulare cod, interogare bază de cunoștințe).
• Rezultat de ieșire: răspunsul sau acțiunea returnată apelantului.

2. Pași pentru definirea corectă a unui Skill

1. Clarificarea numelui și descrierii Skill-ului

• Nume: scurt, unic, semantic (de exemplu, search_web, send_email).
• Descriere: o frază care explică funcția Skill-ului, pentru a facilita potrivirea automată de către Agent.

2. Definirea parametrilor de intrare (Input Schema)

Folosiți JSON Schema sau un format similar, specificând tipul fiecărui parametru, obligativitatea, valoarea implicită și constrângerile.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "Cuvânt cheie de căutare",
      "required": true
    },
    "max_results": {
      "type": "integer",
      "description": "Numărul maxim de rezultate returnate",
      "default": 10
    }
  }
}

3. Scrierea logicii de execuție (Execution Logic)

• Logică deterministă: apel direct de funcții, API sau baze de date.
• Logică non-deterministă: utilizarea LLM pentru generarea răspunsurilor (necesită un șablon prompt).
• Gestionarea erorilor: definirea timeout-urilor, reîncercărilor, strategiilor de degradare.

4. Definirea formatului de ieșire (Output Schema)

De asemenea, folosiți JSON Schema pentru a descrie structura datelor returnate.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "results": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "title": { "type": "string" },
          "url": { "type": "string", "format": "uri" }
        }
      }
    }
  }
}

5. Metadate suplimentare (Metadata)

• Număr de versiune: pentru gestionarea iterațiilor.
• Autor/Mentenor: responsabilitate.
• Dependențe: servicii externe sau biblioteci necesare.
• Restricții de utilizare: de exemplu, limitări de frecvență, cerințe de permisiuni.

3. Exemplu: O definiție completă a unui Skill

name: "weather_query"
description: "Interoghează vremea curentă pe baza numelui orașului"
version: "1.0.0"
author: "Echipa AI"

input:
  type: object
  properties:
    city:
      type: string
      description: "Numele orașului, de exemplu 'Beijing'"
      required: true
    unit:
      type: string
      enum: ["celsius", "fahrenheit"]
      default: "celsius"

execute:
  - step: "Apelează API-ul meteo"
    api: "https://api.weather.com/v1/current"
    method: "GET"
    params:
      city: "{input.city}"
      unit: "{input.unit}"
  - step: "Formatează rezultatul"
    format: "Temperatura curentă în {city} este {temperature}°{unit}"

output:
  type: object
  properties:
    temperature:
      type: number
    condition:
      type: string
    humidity:
      type: number

4. Cele mai bune practici

• Responsabilitate unică: fiecare Skill face un singur lucru, evitând cuplarea excesivă.
• Autonomie: pe cât posibil, nu depinde de stări globale externe; intrare = ieșire.
• Testabilitate: furnizați date mock sau un mediu sandbox pentru teste unitare.
• Documentare: scrieți instrucțiuni de utilizare și exemple pentru fiecare Skill.

Prin metodele de mai sus, un Skill definit poate fi atât programat dinamic de către Agentul AI, cât și integrat direct de dezvoltatori în sistem, realizând reutilizarea „scrie o dată, folosește oriunde”.