大模型技能设计5模式：小白也能学会提升Agent能力（收藏备用）
本文介绍了Google ADK中5种技能设计模式，包括Tool Wrapper、Generator、Reviewer、Inversion和Pipeline，帮助开发者构建更高效、稳定的Agent。文章强调了Skill的结构设计而非简单的prompt堆砌，并提出了With-Skill/Without-Skill评测方法，以及如何通过轨迹评测和迭代改进来优化Skill。这些模式有助于解决知识注入、输出稳定性、评审标准、交互控制和流程编排等问题，为Agent开发提供实用指导。
之前 Google Cloud Tech 传播了一篇文章：5 Agent Skill Design Patterns Every ADK Developer Should Know。它真正值得看的地方，不是又多了一个SKILL.md写法，而是把 Skill 的问题从“格式”推进到了“结构”。
现在很多工具都开始接受类似的 Skill 目录：SKILL.md写触发条件和执行说明，references/放规则和知识，assets/放模板，scripts/放可执行脚本。真正难的是：一个 Skill 到底应该被设计成什么类型，如何证明它确实让 Agent 变好了。
我的理解是：Skill 不是更长的 prompt，而是一种可复用、可触发、可评测的工作能力。
Google ADK 的SkillToolset体现了这个思想：Agent 先看到轻量的技能列表，再按需加载SKILL.md，必要时继续加载外部资源。它避免把所有知识都塞进系统提示，也让每个 Skill 可以被单独设计、测试和迭代。
下面这 5 种模式，可以当作写 Skill 时的基本分类。
- Tool Wrapper：把领域知识按需注入
Tool Wrapper 是最常见的一类。它的作用是让 Agent 临时成为某个工具、框架或业务系统的专家。
比如 FastAPI 最佳实践、Gemini API 使用规范、公司内部组件库约定、某个业务模块的数据协议，都适合做成 Tool Wrapper。SKILL.md只负责说明何时触发和如何应用规则，详细规范放进references/。
重点不是“知识越多越好”，而是把知识放到正确层级：触发词清楚，规则文件聚焦，机械检查尽量交给脚本。
- Generator：用模板保证输出稳定
Generator 解决的是输出不稳定的问题。
同样是让 Agent 写技术报告，第一次可能有摘要，第二次没有方法论，第三次把结论放到最后。内容看起来都不错，但结构不一致，就很难进入团队流程。
Generator 的做法是把结构放进assets/，把风格规则放进references/。SKILL.md像一个项目经理，负责加载模板、询问缺失变量、填充内容、检查每个章节是否完整。
这类 Skill 适合报告、API 文档、PR 描述、发布说明、复盘模板、项目脚手架。它追求的不是创意最大化，而是稳定和完整。
- Reviewer：把评审标准和评审动作分开
Reviewer 适合代码审查、安全检查、文档审校、架构评审。
它最重要的设计，是把“怎么审”与“审什么”分开。SKILL.md里写评审流程，比如先理解目标，再应用清单，最后按严重程度输出发现。真正的评审标准放在references/review-checklist.md。
这样一来，同一个 Reviewer 框架可以切换不同清单：换成 Python 质量清单，就是代码审查器；换成 OWASP 清单，就是安全审计器。
好的审查 Skill 不应该只说“这里不好”，而要说明为什么不好、严重程度是什么、怎么改。
- Inversion：让 Agent 先问再做
Inversion 可以理解成“交互控制权反转”：普通对话里，用户说一句，Agent 就开始生成；Inversion 反过来，让 Agent 先采访用户，在信息不足时拒绝直接设计或执行。
它的关键是门禁：在必要问题回答完之前，不开始综合方案。
目标不是让 Agent 问很多问题，而是防止它过早自信。好的 Inversion Skill 会控制问题数量、顺序和阶段。
- Pipeline：用检查点防止跳步
Pipeline 是最接近流程编排的一类 Skill，适合生成 API 文档、上线发布、数据清洗、代码迁移、测试修复。它的特点是每一步都有输入、输出和检查点，某一步没有完成，就不能进入下一步。
Pipeline 的价值不是让 Agent 更会发挥，而是让它少跳步。复杂任务里，很多失败并不是模型不会，而是它跳过了确认、测试或质量检查。
Skill 必须做 With-Skill / Without-Skill 评测
写完 Skill 后，最危险的判断是：“我试了一次，感觉有用。”
一次成功不说明问题。Agent Skills 官方评测文档里强调了一个很朴素的方法：每个测试用例跑两遍，一次带 Skill，一次不带 Skill。这样才能知道提升来自 Skill，而不是模型本来就会。
With-Skill / Without-Skill 对照
一个最小评测结构可以这样设计：
eval-case-001/ ├── with_skill/ │ ├── outputs/ │ ├── timing.json │ └── grading.json └── without_skill/ ├── outputs/ ├── timing.json └── grading.jsonevals.json里至少要有三类信息：真实用户 prompt、成功标准、可验证断言。比如 Generator 可以检查章节是否完整；Reviewer 可以检查是否发现预埋缺陷；Pipeline 可以检查是否按顺序调用工具；Inversion 可以检查是否先问问题再输出方案。
评测时看四个指标：
质量：断言通过率、人工评分、LLM-as-judge 过程：是否触发 Skill、是否加载正确资源、轨迹是否符合预期 成本：token、耗时、工具调用次数 稳定性：同一用例多跑几次，结果是否一致最后看 delta：
pass_rate_delta = with_skill.pass_rate - without_skill.pass_rate token_delta = with_skill.tokens - without_skill.tokens duration_delta = with_skill.duration - without_skill.duration如果通过率提升明显，只增加少量 token，这个 Skill 就值得保留。反过来，如果成本变高但通过率几乎不变，它只是“看起来专业”。
不只评最终答案，还要评轨迹
Agent 会读文件、调用工具、运行命令、等待反馈、修改产物。只看最终答案，很可能漏掉过程风险。
所以 Skill 评测至少要分两层：
Output eval：最终产物是否正确 Trajectory eval：过程是否可靠Generator 和 Reviewer 更偏 Output eval。Inversion 和 Pipeline 必须看 Trajectory eval。Tool Wrapper 两者都要看：既要看最终代码是否正确，也要看 Agent 是否真的加载并应用了对应 reference。
LangChain 的 AgentEvals 提供了类似思路：严格流程用 strict，检索类任务可以 unordered，避免过度约束。
用评测结果反过来改 Skill
Trace2Skill 这篇论文提供了一个更进一步的思路：Skill 不应该靠拍脑袋迭代，也不应该每失败一次就加一条规则。更稳的方式是收集一批成功和失败轨迹，从里面提取共性，再合并成更小、更稳的 Skill patch。
我的建议是，每次迭代只做一件事：
失败聚类 -> 提出最小修改 -> 跑 old_skill / new_skill 对照 -> 只保留有效改动这里要小心过拟合。一个测试用例失败，不代表应该写进通用规则。只有多个用例反复支持的经验，才值得进入SKILL.md或references/。
最后的判断
这 5 种模式可以压缩成一句话：
Tool Wrapper 解决“知道什么”。 Generator 解决“输出长什么样”。 Reviewer 解决“按什么标准判断好坏”。 Inversion 解决“信息不足时先问什么”。 Pipeline 解决“复杂流程如何不跳步”。但真正成熟的 Skill 工程，不能只停在模式命名。
没有with_skill / without_skill，你不知道 Skill 有没有用；没有轨迹评测，你不知道 Agent 是不是用可靠方式完成任务；没有迭代评测，你不知道新版 Skill 是变好了，还是只是变长了。
所以，Skill 不是 prompt 的新包装。它更像一种工程资产：有结构，有边界，有评测，也能被持续改进。
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