AI Agent Skills 开发实战课程-中科信软培训中心

AI Agent Skills 开发实战课程

培训对象

AI应用开发工程师、大模型应用架构师
RPA流程开发者、对话系统开发者
企业数字化转型与自动化团队
对LLM-based Agent技术感兴趣的技术人员

培训目标

掌握AI Agent核心技术架构与Skill开发范式
能够独立设计并实现企业级Agent技能
理解Skill的触发、执行、上下文管理与状态维护
具备多Skill协同、错误处理与性能优化能力

培训内容

1.AI Agent与Skill核心概念
讲解Agent基本架构（LLM、记忆、工具、规划）、Skill的定义、与Plugin/Function Calling/Action的关系及适用场景。
2.Skill开发生态与平台选型
对比主流平台（AutoGPT、LangChain、Semantic Kernel、Coze、Dify）的Skill开发模式、SDK与调用机制。
3.Skill的触发机制与意图识别
学习基于自然语言描述的触发条件、关键词唤醒、LLM意图分类，以及多轮对话中的隐式触发策略。
4.Skill输入输出规范设计
定义Skill的JSON Schema参数结构、必填/可选字段、枚举值、类型校验，以及输出格式（文本/结构化数据/文件/动作指令）。
5.无状态Skill开发实战
实现信息查询、格式转换、数据计算等无状态Skill，掌握单轮调用、同步返回的基本开发流程。
6.有状态Skill与上下文管理
设计跨轮次Skill（如表单填写、多步审批），学习会话变量存储、上下文压缩、状态持久化与恢复。
7.Skill调用外部API与数据源
集成RESTful API、数据库、企业内部系统，处理认证鉴权、超时重试、分页与流式响应。
8.Skill编排与多Skill协同
使用Chain/Graph/Plan机制实现顺序、条件、并行调用，处理Skill间数据传递与依赖冲突。
9.Skill安全与权限控制
防范提示注入、越权调用、敏感数据泄露，实现Skill级鉴权、操作审计与沙箱执行环境。
10.Skill的可观测性与调试
引入日志、调用链追踪、输入输出回放，掌握Skill本地调试、Mock测试与线上实时监控方法。
11.Skill性能优化与成本控制
减少LLM冗余调用、缓存高频结果、精简Prompt Token、异步处理大任务，平衡延迟与费用。
12企业级Skill落地实战项目
从需求分析到上线，完成一套完整Skill集合（如智能客服退换货流程、会议纪要生成、工单自动分派），并接入实际Agent运行。

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专家力量：
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