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面对复杂的业务逻辑，AI 助手不该是把所有说明书都背下来的“书呆子”，而应该是懂得根据任务按需查阅手册的“专家”。

一、痛点：Agent 的“全量加载”困境

在构建复杂的 AI Agent 时，我们往往会给它塞入几十个 Tool。随之而来的问题很明显：

• 上下文过载 (Context Bloat)：为了让 AI 知道怎么用这些工具，启动时必须在 System Prompt 里塞入大量的工具描述。还没开始对话，Token 成本已经爆表。
• 干扰增加：描述信息越多，模型越容易在执行简单任务时被无关信息干扰，产生“幻觉”或调用错误的工具。
• 维护困难：成百上千行的 Prompt 混在一起，修改一个逻辑可能牵一发而动全身。

简单来说，现在的 Agent 普遍“脑载荷”过重，导致它既贵又慢，还不稳定。

二、解思：从“全量预读”到“延迟加载”

Eino Skills的核心思想其实借鉴了编程中的动态库或插件机制。

我们不需要 AI 在第一秒就记住所有细节，而是将其工作流拆解：

1. 索引阶段 (Index)：Agent 只感知自己拥有哪些技能（技能名 + 简短摘要）。
2. 按需获取 (Fetch)：当识别到用户意图后，通过view_skill动态加载该技能的详细SKILL.md（包含具体 Prompt 和执行步骤）。
3. 精准执行 (Execute)：在局部上下文内完成任务，不干扰后续对话。

这种渐进式披露 (Progressive Disclosure)的设计，能让 Token 消耗降低 80% 以上，同时显著提升意图识别的准确率。

三、Eino Skills 的核心架构

我们将每一个“技能”定义为一个独立的文件夹，核心是一个标准化的SKILL.md文件：

--- name: git-commit description: 自动分析 Git 变更并生成规范的提交信息 --- # Git Commit Skill ## 核心逻辑 1. 执行 `git diff` 分析变更。 2. 提取 Conventional Commits 规范要求的关键词。 3. 生成并执行提交命令。

工作流实现：

graph LR User[用户请求] --> List[list_skills: 匹配索引] List --> View[view_skill: 加载详细文档] View --> Run[ReAct: 闭环执行任务]

四、技术实现：深度集成 CloudWeGo Eino

Eino是字节跳动开源的 Go 语言大模型应用框架。Eino Skills则是作为 Eino 的扩展插件，提供了从管理到执行的一套标准实现。

关键组件

• Skills Middleware：动态劫持并注入系统提示词，管理 Agent 的“短期记忆”。
• Skill Tools：内置list_skills和view_skill两个原子工具，让 Agent 具备自我检索能力。
• Registry & Loader：支持从本地文件系统或远程仓库热加载技能，修改SKILL.md即刻生效，无需重启服务。

五、实战演示

以代码场景为例，传统的 Agent 可能需要你在 Prompt 里写死 Git 规范。使用 Eino Skills 后，流程变得异常丝滑：

用户输入：“帮我提交一下现在的修改”

Agent 内部链路：

1. 检索：调用list_skills发现git-commit技能匹配。
2. 加载：调用view_skill("git-commit")获取该技能的执行 SOP。
3. 执行：

• git status&git diff
• LLM 总结变更点。
• git commit -m "..."

六、快速上手（Go）

初始化一个具备技能系统的 Eino Agent 只需几步：

// 1. 初始化技能加载器 loader := skillpkg.NewLoader(skillpkg.WithGlobalSkillsDir("~/.claude/skills")) registry := skillpkg.NewRegistry(loader) registry.Initialize(ctx) // 2. 包装工具与中间件 middleware := skillsmw.NewSkillsMiddleware(registry) skillTools := skilltools.NewSkillTools(registry) // 3. 构建 Eino Agent agent, _ := react.NewAgent(ctx, &react.AgentConfig{ Model: chatModel, Tools: skillTools, }) // 4. 注入动态提示词并运行 agent.Generate(ctx, []*schema.Message{ {Role: schema.System, Content: middleware.InjectPrompt(basePrompt)}, {Role: schema.User, Content: "帮我 review 下代码"}, })

七、Roadmap 与未来

Eino Skills 的目标是构建一个技能生态。目前我们正在推进：

• 技能市场：支持一键拉取社区沉淀的 SOP 技能包。
• 细粒度权限：限制特定技能只能调用特定的 Tool，进一步增强安全性。
• 可视化调试：能够清晰看到 Agent 是在哪一步“翻开”手册的。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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