使用SkillNet构建技能增强型AI代理：搜索、评估、图分析与任务规划

在本教程中，我们使用SkillNet框架来发现、安装、检查、评估和组织可复用的AI技能。首先，我们设置一个健壮的SkillNet客户端，它支持SDK和REST回退，确保即使SDK不可用也能正常工作。然后，我们比较关键词搜索和语义搜索，以理解如何根据不同的任务需求找到合适的技能。接着，我们从GitHub安装精选的技能，检查它们的元数据，并应用一个跨五个关键维度的质量门控：安全性、完整性、可执行性、可维护性和成本意识。我们还将技能之间的关系可视化为一个图，最后构建一个技能增强的代理规划器，将复杂目标分解为子任务，发现相关技能，过滤它们，并组装执行管道。

我们首先安装所需的依赖项：skillnet-ai、networkx、matplotlib和requests。配置API密钥、模型设置、GitHub选项和工作目录，以确保工作流顺畅。我们还定义了一个可复用的横幅函数来保持输出整洁。

然后我们初始化SkillNet客户端。如果SDK可用，则使用SDK；否则回退到REST API。我们定义了一个标准化函数来统一搜索结果的格式。搜索函数支持关键词模式和向量模式，并具有重试逻辑。

我们进行两种搜索：关键词搜索（例如"PDF extraction"）和语义搜索（例如"machine learning"），并比较结果。关键词搜索返回按星级排序的技能，而语义搜索使用相似度阈值。

接下来，我们创建一个精选技能列表，并使用搜索结果扩展它。当SDK可用时，我们从GitHub下载选定的技能到本地目录。安装过程保持小巧快速，适合Google Colab环境。

安装后，我们通过搜索SKILL.md文件来检查技能元数据，解析front matter以提取名称和描述等信息。

然后我们评估技能的质量。我们定义了五个维度，并实现了一个评估函数。如果API密钥可用，则使用LLM评估；否则使用基于名称哈希的模拟评分。我们应用一个质量门控，阈值为0.55。

我们还分析技能之间的关系，并使用NetworkX和Matplotlib绘制技能关系图。如果有真实的API分析则使用，否则生成模拟关系。

最后，我们构建一个技能增强的代理规划器。我们以一个复杂目标为例："分析scRNA-seq数据以发现和验证癌症药物靶点，然后撰写报告"。我们使用LLM将目标分解为3-6个子任务，如果LLM失败则使用启发式方法。然后为每个子任务提取关键词，搜索相关技能，并选择最佳技能。最终输出一个执行管道。

整个教程展示了SkillNet在构建智能代理方面的实用性和灵活性。它允许开发者发现现有的AI技能，评估其质量，并将它们组合成复杂的流水线，从而加速AI应用的开发。