AI-serieintervju 7: Hur man definierar en Skill på ett standardiserat sätt

1. Kärnkoncept för Skill

En Skill är en uppsättning exekverbara kapacitetsenheter som är inkapslade i en Agent (intelligent agent) eller AI-system. Den innehåller vanligtvis:

• Utlösningsvillkor: När den anropas (t.ex. användarinstruktioner, systemhändelser).
• Indataparametrar: Data eller kontext som behöver tas emot.
• Exekveringslogik: Specifika bearbetningssteg (t.ex. anropa API, köra kod, fråga kunskapsbas).
• Utdataresultat: Svar eller åtgärd som returneras till anroparen.

2. Steg för att definiera en Skill på ett standardiserat sätt

1. Tydliggör Skillens namn och beskrivning

• Namn: Kort, unikt, semantiskt (t.ex. search_web, send_email).
• Beskrivning: En mening som förklarar Skillens funktion, så att Agenten automatiskt kan matcha.

2. Definiera indataparametrar (Input Schema)

Använd JSON Schema eller liknande format för att specificera varje parameters typ, om den är obligatorisk, standardvärde och begränsningar.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "Söknyckelord",
      "required": true
    },
    "max_results": {
      "type": "integer",
      "description": "Maximalt antal resultat som returneras",
      "default": 10
    }
  }
}

3. Skriv exekveringslogik (Execution Logic)

• Deterministisk logik: Anropa direkt funktioner, API:er eller databaser.
• Icke-deterministisk logik: Använd LLM för att generera svar (tillhandahåll promptmall).
• Felhantering: Definiera timeout, återförsök, nedgraderingsstrategier.

4. Definiera utdataformat (Output Schema)

Använd också JSON Schema för att beskriva den returnerade datastrukturen.

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

5. Lägg till metadata (Metadata)

• Versionsnummer: Underlättar iterationshantering.
• Författare/underhållare: Ansvarsfördelning.
• Beroenden: Externa tjänster eller bibliotek som krävs.
• Användningsbegränsningar: T.ex. frekvensbegränsningar, behörighetskrav.

3. Exempel: En fullständig Skill-definition

name: "weather_query"
description: "Fråga efter aktuellt väder baserat på stad"
version: "1.0.0"
author: "AI Team"

input:
  type: object
  properties:
    city:
      type: string
      description: "Stadens namn, t.ex. 'Stockholm'"
      required: true
    unit:
      type: string
      enum: ["celsius", "fahrenheit"]
      default: "celsius"

execute:
  - step: "Anropa väder-API"
    api: "https://api.weather.com/v1/current"
    method: "GET"
    params:
      city: "{input.city}"
      unit: "{input.unit}"
  - step: "Formatera resultat"
    format: "Aktuell temperatur i {city} är {temperature}°{unit}"

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

4. Bästa praxis

• Enskilt ansvar: Varje Skill gör bara en sak, undvik överdriven koppling.
• Självständig: Försök att inte vara beroende av extern global status; input är output.
• Testbar: Tillhandahåll mock-data eller sandlådemiljö för enhetstester.
• Dokumenterad: Skriv användarinstruktioner och exempel för varje Skill.

Genom att definiera Skills på ovanstående sätt kan de både dynamiskt schemaläggas av AI Agenten och direkt integreras av utvecklare i systemet, vilket uppnår återanvändningseffekten "skriv en gång, använd överallt".