使用SkillNet構建技能增強型AI代理：搜索、評估、圖分析與任務規劃
本教程詳細介紹瞭如何使用SkillNet框架發現、安裝、檢查、評估和組織可複用的AI技能。從設置帶有SDK和REST回退支持的客户端開始，比較關鍵詞搜索與語義搜索，安裝GitHub上的技能，審查元數據，應用質量門控，可視化技能關係圖，最後構建一個技能增強的代理規劃器，將複雜目標分解為子任務並組裝執行管道。
在本教程中，我們使用SkillNet框架來發現、安裝、檢查、評估和組織可複用的AI技能。首先，我們設置一個健壯的SkillNet客户端，它支持SDK和REST回退，確保即使SDK不可用也能正常工作。然後，我們比較關鍵詞搜索和語義搜索，以理解如何根據不同的任務需求找到合適的技能。接着，我們從GitHub安裝精選的技能，檢查它們的元數據，並應用一個跨五個關鍵維度的質量門控：安全性、完整性、可執行性、可維護性和成本意識。我們還將技能之間的關係可視化為一個圖，最後構建一個技能增強的代理規劃器，將複雜目標分解為子任務，發現相關技能，過濾它們，並組裝執行管道。
我們首先安裝所需的依賴項：skillnet-ai、networkx、matplotlib和requests。配置API密鑰、模型設置、GitHub選項和工作目錄，以確保工作流順暢。我們還定義了一個可複用的橫幅函數來保持輸出整潔。
然後我們初始化SkillNet客户端。如果SDK可用，則使用SDK；否則回退到REST API。我們定義了一個標準化函數來統一搜索結果的格式。搜索函數支持關鍵詞模式和向量模式，並具有重試邏輯。
我們進行兩種搜索：關鍵詞搜索（例如"PDF extraction"）和語義搜索（例如"machine learning"），並比較結果。關鍵詞搜索返回按星級排序的技能，而語義搜索使用相似度閾值。
接下來，我們創建一個精選技能列表，並使用搜索結果擴展它。當SDK可用時，我們從GitHub下載選定的技能到本地目錄。安裝過程保持小巧快速，適合Google Colab環境。
安裝後，我們通過搜索SKILL.md文件來檢查技能元數據，解析front matter以提取名稱和描述等信息。
然後我們評估技能的質量。我們定義了五個維度，並實現了一個評估函數。如果API密鑰可用，則使用LLM評估；否則使用基於名稱哈希的模擬評分。我們應用一個質量門控，閾值為0.55。
我們還分析技能之間的關係，並使用NetworkX和Matplotlib繪製技能關係圖。如果有真實的API分析則使用，否則生成模擬關係。
最後，我們構建一個技能增強的代理規劃器。我們以一個複雜目標為例："分析scRNA-seq數據以發現和驗證癌症藥物靶點，然後撰寫報告"。我們使用LLM將目標分解為3-6個子任務，如果LLM失敗則使用啓發式方法。然後為每個子任務提取關鍵詞，搜索相關技能，並選擇最佳技能。最終輸出一個執行管道。
整個教程展示了SkillNet在構建智能代理方面的實用性和靈活性。它允許開發者發現現有的AI技能，評估其質量，並將它們組合成複雜的流水線，從而加速AI應用的開發。