每个 ADK 开发者都应掌握的 5 种 Agent 技能设计模式

当谈到 SKILL.md 文件时，开发者往往过于关注格式——比如写对 YAML、组织好目录结构、遵循规范。但随着超过 30 种智能体工具（如 Claude Code、Gemini CLI 和 Cursor）已统一采用相同布局，格式问题几乎不再存在。

当前真正的挑战在于内容设计。规范说明了如何打包一个技能，却未指导如何设计其内部逻辑。例如，一个封装 FastAPI 规范的技能，与一个四步文档生成流程，在外部看 SKILL.md 文件可能完全一样，但内部运作截然不同。

通过研究 Anthropic、Vercel 以及 Google 内部等生态中的技能构建方式，我们总结出五种反复出现的设计模式，可帮助开发者更高效地构建智能体。

本文将逐一介绍这些模式，并附上可用的 ADK 代码示例：

• 工具包装器（Tool Wrapper）：让智能体立即成为任意库的专家
• 生成器（Generator）：基于可复用模板生成结构化文档
• 审查器（Reviewer）：按严重程度对代码进行评分检查
• 反向引导（Inversion）：智能体先提问，再行动
• 流水线（Pipeline）：强制执行带检查点的多步骤工作流

模式一：工具包装器（Tool Wrapper）

工具包装器为智能体提供特定库的即时上下文。与其将 API 规范硬编码到系统提示中，不如将其打包为一个技能。智能体仅在真正使用该技术时才加载相关上下文。

这是最简单的实现模式。SKILL.md 文件会监听用户提示中的特定关键词，动态从 references/ 目录加载内部文档，并将这些规则视为绝对真理。这种方式非常适合将团队内部编码规范或框架最佳实践直接嵌入开发者的日常流程。

以下是一个教智能体编写 FastAPI 代码的工具包装器示例。注意指令明确要求：仅当开始审查或编写代码时，才加载 conventions.md 文件。

模式二：生成器（Generator）

工具包装器用于应用知识，而生成器则确保输出的一致性。如果你发现智能体每次生成的文档结构都不一样，生成器可通过“填空式”流程解决这一问题。

它利用两个可选目录：assets/ 存放输出模板，references/ 存放风格指南。指令充当项目经理角色，告诉智能体加载模板、阅读风格指南、向用户询问缺失变量，然后填充文档。这适用于生成标准化的 API 文档、统一提交信息或搭建项目架构。

在以下技术报告生成器示例中，技能文件本身不包含实际布局或语法规则，仅协调资产检索并强制智能体逐步执行。

模式三：审查器（Reviewer）

审查器模式将“检查什么”与“如何检查”分离。与其在系统提示中罗列所有代码异味，不如将模块化的评分标准存放在 references/review-checklist.md 文件中。

当用户提交代码时，智能体加载该清单，并按严重程度逐项评分。若将 Python 风格清单替换为 OWASP 安全清单，即可用同一套技能基础设施实现完全不同的专业审计。这对自动化 PR 审查或在人工介入前发现漏洞非常有效。

以下代码审查技能展示了这种分离：指令保持不变，但智能体动态加载外部检查清单，并强制输出结构化、按严重性分组的结果。

模式四：反向引导（Inversion）

智能体天生倾向于立即猜测并生成结果。反向引导模式颠覆这一逻辑：不是用户驱动提示、智能体执行，而是智能体主动提问。

该模式依赖明确且不可绕过的门控指令（如“在所有阶段完成前不得开始构建”），迫使智能体先收集上下文。它按顺序提出结构化问题，并等待用户回答后再进入下一阶段。只有在完整了解需求和部署约束后，才合成最终输出。

以下项目规划技能示例中，关键在于严格的阶段划分和明确的门控提示，阻止智能体在收集完所有用户答案前生成最终计划。

模式五：流水线（Pipeline）

对于复杂任务，不能容忍跳过步骤或忽略指令。流水线模式强制执行严格的顺序工作流，并设置硬性检查点。

指令本身即定义了工作流。通过实现显式的菱形门控条件（例如要求用户批准 docstring 生成后才能进入最终组装阶段），确保智能体无法跳过复杂环节直接输出未经验证的结果。

该模式充分利用所有可选目录，仅在特定步骤需要时才加载对应的参考文件和模板，从而保持上下文窗口干净。

在以下文档流水线示例中，注意明确的门控条件：智能体被明确禁止在用户确认上一步生成的 docstring 前进入组装阶段。

如何选择合适的智能体技能模式？

每种模式解决不同问题。可参考以下决策树选择最适合你用例的模式：

模式可组合使用

这些模式并非互斥，而是可以组合。

一个流水线技能可在末尾加入审查器步骤以自查成果；一个生成器可在开头使用反向引导来收集必要变量。得益于 ADK 的 SkillToolset 和渐进式披露机制，智能体在运行时只会消耗当前所需模式的上下文 token。

不要再试图把复杂脆弱的指令塞进单一系统提示。拆解你的工作流，应用合适的结构化模式，构建更可靠的智能体。

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