企业官网建设流程全解析

做网站必须要切图吗,网络营销的现状,专业手机网站建设,哪个网站做漂流瓶任务是的#xff0c;目前#xff08;截至2026年初#xff09;已有多个调用 Agent Skills 能力非常强的框架#xff0c;它们不仅支持标准的 Agent Skills 规范#xff08;如基于 SKILL.md 的渐进式加载机制#xff09;#xff0c;还提供了完整的运行时环境、安全沙箱、任务规…是的目前截至2026年初已有多个调用 Agent Skills 能力非常强的框架它们不仅支持标准的 Agent Skills 规范如基于SKILL.md的渐进式加载机制还提供了完整的运行时环境、安全沙箱、任务规划与工具协同能力。以下是一些主流且功能强大的框架1.MS-AgentModelScope Agent由阿里云 ModelScope 团队推出是当前对Agent Skills 支持最完整、工程化程度最高的开源框架之一。✅ 核心优势完全兼容 Anthropic Agent Skills 协议支持标准SKILL.md结构。内置多层次渐进式上下文加载机制Level 1–4极大节省 Token 并提升匹配精度 。集成MCPModel Calling Protocol实现“Skills 定义流程 MCP 执行操作”的混合架构 。提供安全沙箱ms-enclave自动隔离脚本执行环境防止恶意代码。支持流式响应、批量技能加载、语义检索匹配。 使用示例Pythonpython编辑from ms_agent.agent import create_agent_skill import os agent create_agent_skill( skills./skills, # 技能目录 modelQwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, api_keyos.getenv(OPENAI_API_KEY), base_urlos.getenv(OPENAI_BASE_URL), use_sandboxTrue, work_dir./temp_workspace ) response agent.run(用 p5.js 创建带粒子系统的生成艺术) print(response)→ 自动识别并加载generative-art技能调用scripts/main.py执行 。2.Microsoft Agent Framework (MAF)微软推出的 .NET 生态 Agent 构建框架通过AIContextProvider模式深度集成 Agent Skills。✅ 核心优势基于AIContextProviderFactory实现动态技能注入。支持YAML Frontmatter 解析、路径安全校验、序列化状态恢复。强调企业级安全路径遍历防护、符号链接检测、脚本白名单 。可与 Azure AI、Copilot 等微软生态无缝对接。 关键组件SkillsContextProvider在每次 Agent 调用前注入相关技能指令。SkillLoader按需加载SKILL.md及附属资源。支持从项目根目录或全局配置加载技能包 。3.OpenCode / Claude CodeAnthropic 生态作为 Agent Skills 最早的推动者Anthropic 的Claude Code和社区衍生工具如 OpenCode原生支持 Skills。✅ 特点自动扫描.opencode/skill/或/.config/opencode/skill/目录加载技能 。支持/skill-name快捷调用用户可显式触发。与 VS Code、Cursor 等 IDE 插件深度集成开发者可直接在编辑器中使用团队共享的 Skills 。轻量、低门槛适合快速验证和小团队协作 。4.LangChain 自定义 Tool 封装灵活但需手动集成虽然 LangChain 本身不原生支持SKILL.md标准但可通过将 Skill 封装为 Tool来实现类似能力。示例python编辑from langchain.tools import Tool def run_skill_script(skill_name, **kwargs): # 动态加载 ./skills/{skill_name}/scripts/main.py 并执行 pass weather_skill Tool( nameWeatherQuery, funclambda city: run_skill_script(weather, citycity), description查询天气基于 weather-skill )→ 适合已有 LangChain 项目的渐进式迁移但需自行实现渐进式加载、权限控制、错误回滚等机制 。5.ARTIST 框架强化学习驱动的自主调用如果你追求Agent 自主决策何时调用哪个 Skill而非静态匹配那么 ARTIST 是前沿选择。✅ 创新点通过强化学习GRPO训练模型自主选择工具与技能。支持交织推理Interleaved Reasoning思考 → 调用 → 反馈 → 修正。模型能自我进化不再依赖人工编写SKILL.md而是从交互中习得技能 。虽然目前偏研究向但代表了未来方向从“手写技能手册”走向“智能体自主习得技能”。 总结如何选型表格场景推荐框架企业级生产部署、高安全性MS-Agent或Microsoft Agent Framework快速原型、IDE 内开发OpenCode / Claude Code已有 LangChain 项目LangChain 自定义 Skill Tool探索自主决策、RL 驱动ARTIST所有这些框架都认同一个核心理念Skills 是任务导向的能力单元不是软件插件。它们共同推动 AI Agent 从“会说话”走向“会做事”。如果你希望开箱即用、中文友好、支持 Qwen 等国产大模型MS-Agent 是目前最值得优先尝试的框架。智能体技能 (Agent Skills) | MS-Agent3) 安装Install from PyPIpip install ms-agent1.4.0Copy codeInstall from Sourcegit clone gitgithub.com:modelscope/ms-agent.git cd ms-agent pip install -e .Copy codeConfigurationexport OPENAI_API_KEYyour-api-key export OPENAI_BASE_URLyour-base-urlCopy code4) 使用方法下面是一个实现流场粒子艺术生成的示例import os from ms_agent.agent import create_agent_skill def main(): Main function to create and run an agent with skills. work_dir: str ./temp_workspace # Refer to https://github.com/modelscope/ms-agent/tree/main/projects/agent_skills/skills skill_id_or_dir: str ./skills use_sandbox: bool True ## Configuration for ModelScope API-Inference, or set your own model with OpenAI API compatible format ## Free LLM API inference calls for ModelScope users, refer to [ModelScope API-Inference](https://modelscope.cn/docs/model-service/API-Inference/intro) model: str Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 api_key: str xx-xx # For ModelScope users, refer to https://modelscope.cn/my/myaccesstoken to get your access token base_url: str https://api-inference.modelscope.cn/v1/ agent create_agent_skill( # Use a skill from ModelScope Hub by its ID. A list of IDs is also supported. e.g. ms-agent/skill_examples # To use local skills, provide the path to the directory, e.g., skills./skills # For more details on skill IDs, see: https://modelscope.cn/models/ms-agent/skill_examples skillsskill_id_or_dir, modelmodel, api_keyos.getenv(OPENAI_API_KEY, api_key), base_urlos.getenv(OPENAI_BASE_URL, base_url), streamTrue, # Note: Make sure the Docker Daemon is running if use_sandboxTrue use_sandboxuse_sandbox, work_dirwork_dir, ) user_query: str (Create generative art using p5.js with seeded randomness, flow fields, and particle systems, please fill in the details and provide the complete code based on the templates.) response agent.run(queryuser_query) print(f\n\n** Agent skill results: {response}\n) if __name__ __main__: main()Copy codeskill_id_or_dir: 支持传入本地技能目录路径或从ModelScope Hub加载技能ID。skill_id_or_dir (str): 示例 path/to/skill-directory, ms-agent/skill_examples, ma-agent/skill_examples/pdf (格式为owner/skill_nameorowner/skill_name/subfolder)参考 AgentSkillExamples本地执行若use_sandboxFalse技能脚本将在本地环境中直接执行请确保您信任该技能脚本以避免潜在的安全风险请确保本地 Python 环境中已安装脚本所需的全部依赖项