Token 烧钱如流水？Eino Skills 神器登场！让 Agent 学会「按需加载」，彻底告别上下文过载！

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：

索引阶段 (Index)：Agent 只感知自己拥有哪些技能（技能名 + 简短摘要）。
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）。
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：

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

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