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agent 的 skill 与 toolcall

#笔记 #AI #Agent

skill 是什么

skill 可以理解为给 agent 的“可复用操作手册”。

  • 它描述一类任务该怎么做（流程、注意点、约束）
  • 通常放在 SKILL.md，必要时配套脚本和参考资料
  • 目标是让 Agent 在相似任务上更稳定，而不是每次临时发挥

一句话：skill 决定“怎么做这类事”。

一个简单的 skill 例子

例如：sql-review skill

  • 触发场景：用户说“帮我 review 这段 SQL”
  • skill 内容：
    • 先检查语义正确性
    • 再检查索引命中与全表扫描风险
    • 最后给出优化版 SQL 和风险说明

这个 skill 不直接执行数据库命令，它主要提供步骤和标准。

实现一个 skill？

  • 先定义触发条件：什么请求出现时要启用这个 skill
  • 写 SKILL.md：目标、输入输出、执行步骤、失败处理
  • 把可重复动作脚本化：放到 scripts/，减少手工操作
  • 用 2~3 个真实任务验证：看结果是否稳定、是否真的省步骤

重点不是“写得多”，而是“可复用、可触发、可稳定执行”。

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name: sql-review
description: Review SQL for correctness and performance risks.
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## Workflow


1. 检查 SQL 语义是否正确（字段、表、聚合、条件）
2. 检查性能风险（全表扫描、函数索引失效、排序开销）
3. 输出优化建议（修改版 SQL + 风险说明）

toolcall 是什么

toolcall 是 Agent 在当前任务里实际调用工具的动作。

  • 例如读文件、搜文本、运行测试、改文件
  • 每次调用都有输入和输出，属于“执行层”
  • 它解决的是“现在这一步具体怎么落地”

一句话：toolcall 决定“这一刻做什么操作”。

一个简单的 toolcall 例子

用户说：“把 README.md 里所有 foo 改成 bar。”

可能的 toolcall 流程：

  • 读取文件内容
    • 比如执行 cat 命令
  • 执行替换
    • 比如执行 sed 命令
  • 再读一遍确认替换结果
    • 然后再执行 cat 命令

这里每一步都是具体调用工具，不是抽象流程说明。

skill 和 toolcall 的区别是什么

按我的理解：skill 是策略模板；toolcall 是具体执行的工具

  • 抽象层级：
    • skill 高层、可复用
    • toolcall 低层、面向当前任务
  • 生命周期：
    • skill 可长期复用
    • toolcall 是一次会话中的临时动作
  • 作用对象：
    • skill 约束“方法论”
    • toolcall 改变“当前环境/文件/结果”

还是按照刚刚的例子：sql-review skill

  • 先检查语义正确性
    • 调用某种 sql linter 来检查
    • ↑工具调用
  • 再检查索引命中与全表扫描风险
    • 检查索引命中需要连接到数据库
    • ↑工具调用
  • 最后给出优化版 SQL 和风险说明

而这一整个流程实际上是一整个 skill，可以说 skill 本身就是由 LLM 本身能力+一大堆 toolcall 实现的