人工智能AI AgentAgent 框架多智能体工具调用Agent 沙箱交互助手MCP Clients【免费下载链接】pydantic-deepagentsOpen-source, self-hosted Claude Code - a terminal AI assistant and the Python framework behind it. Tool-calling, sandboxed execution, multi-agent teams, skills, checkpoints, unlimited context - on Pydantic AI, any model.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pydantic-deepagents点击查看免费下载Pydantic Deep Agents简称 pydantic-deep是一个开源、可自托管的 Claude Code 替代品——一个运行在终端的 AI 编程助手同时也是一个可二次开发的 Python 框架底层构建于 Pydantic AI 之上支持任意模型。它的**技能系统Skills**是亮点之一通过一份份SKILL.md文件把领域知识打包AI 按需加载、渐进式披露从而在不膨胀系统提示词的前提下让 Agent 变得懂行。技能系统是什么用 SKILL.md 给 AI 装插件 很多时候你想教 Agent 一些怎么做的东西团队的 Git 规范、审查代码的清单、写测试的习惯……如果把全部内容塞进系统提示词Token 成本和上下文负担都会爆炸。技能Skill的解法是渐进式披露progressive disclosure每个技能就是一个文件夹核心是一份 SKILL.mdAgent 平时只看到每个技能的一行摘要YAML frontmatter 里的description当任务真正匹配时才调用工具加载完整指令并进一步读取技能附带的资源文件。一句话技能多放不心疼用哪个才付哪个的 Token 成本。SKILL.md 格式一个文件定义一个技能一个标准技能目录长这样my-skill/ ├── SKILL.md # 必需frontmatter 指令正文 ├── template.md # 可选资源文件模板、清单等 └── example.py # 可选示例/可执行脚本SKILL.md由两部分组成开头的 YAML frontmatter元数据和 Markdown 正文给 Agent 看的指令。frontmatter 字段如下字段必需说明name✅技能唯一标识小写字母数字连字符≤64 字符description✅一句话描述列表里展示给 Agent 看≤1024 字符version否语义化版本号默认1.0.0tags否标签列表用于分类author否技能作者一个最小可用的技能示例--- name: api-design description: Design RESTful APIs following best practices version: 1.0.0 tags: - api - rest --- # API Design Skill 你是一名 API 设计专家。设计 API 时遵循以下原则 ## REST 约定 - 资源用名词/users、/orders - 正确使用 HTTP 方法GET、POST、PUT、DELETE - API 版本化/v1/users ## 输出格式 始终返回结构一致的 JSON……⚠️ 校验规则见 pydantic_deep/features/skills/directory.pyname缺失会跳过该技能正文建议不超过 500 行超出的内容拆成资源文件正是渐进式披露的本意。技能目录下还可以放两类附加物资源文件Resources.md、.json、.yaml、.csv、.xml、.txt等文本文件按需读取脚本Scripts技能根目录或scripts/子目录下的.py文件Agent 可执行它完成计算或处理数据。四步按需加载Agent 如何使用技能 技能工具集 SkillsToolset 会给 Agent 注册 4 个工具构成一条清晰的调用链工具作用成本list_skills列出所有技能的名字和一句话描述极低load_skill加载某个技能的完整 SKILL.md 指令低read_skill_resource读取技能内的具体资源文件按需run_skill_script执行技能内的 Python 脚本按需Agent 的典型工作流收到任务 →list_skills发现候选 →load_skill读取完整指令 → 按指令执行 → 需要模板时再read_skill_resource。在 CLI 交互界面中输入/skills命令即可打开技能面板查看全部已加载技能及描述实现见 apps/cli/modals/skills_view.py确认哪些技能已生效非常直观。技能放哪里三级加载优先级CLI 启动时会按固定顺序自动扫描技能目录逻辑见 apps/cli/agent.py内置技能随 CLI 一起发布的 apps/cli/skills/用户级技能~/.pydantic-deep/skills/跨项目通用项目级技能项目根目录下.pydantic-deep/skills/仅当前项目显式覆盖--skills-dir参数指定的目录优先级最高。同名技能后者覆盖前者若只是内容完全相同的重复则静默跳过。内置10个实战技能逐个解析 CLI 自带的 10 个技能覆盖了日常开发的高频场景源码见 apps/cli/skills/框架内置副本在 pydantic_deep/bundled_skills/技能一句话能力亮点code-review系统性代码审查覆盖正确性、安全、性能、风格、测试五大类输出文件:行号 严重级别test-writer为现有代码生成测试套件先识别项目已有测试框架遵循既有风格refactor重构代码不改变外部行为Extract / Simplify / Rename / Reorganize 四类模式每个 commit 只做一种重构git-workflowGit 操作规范type: description提交信息、分支管理、冲突解决systematic-debugging结构化排错复现→隔离→诊断→修复→验证五步循环禁止反复猜environment-discovery陌生环境探索拿到新环境先摸底文件、构建系统、配置build-and-compile跨语言构建与依赖排错自动识别 Makefile / CMake / pyproject / Cargo 等data-formats处理各种数据格式先file/xxd探测再解析二进制、文本、结构化格式通吃performant-code写高性能代码先估算数据规模再选策略1GB 内用流式/mmapverification-strategy交付前验证逐条回读原始需求检查隐式约束skill-creator元技能创建新技能从对话上下文中沉淀出新的 SKILL.md以 code-review 技能 为例它的正文是一份审查清单正确性逻辑错误、边界条件、安全注入、硬编码密钥、性能N1 查询、内存占用、风格命名、函数长度、测试覆盖并规定输出格式为**File:line** — 类别 — 描述 — 建议修复。这正是把专家经验写成可执行指令的典型示范。动手创建你的第一个技能 ✍️第 1 步建目录mkdir -p ~/.pydantic-deep/skills/deploy-checklist第 2 步编写SKILL.mdfrontmatter 分步骤指令 输出格式示例第 3 步可选把模板、清单等拆成独立资源文件放在同目录第 4 步在 CLI 里输入/skills确认已加载直接说按部署清单检查这个项目即可。写作建议官方文档 docs/concepts/skills.md 总结✅ 名称清晰deploy-checklist而非deploy2✅ 一个技能只做好一件事✅ 指令要具体可执行发现安全问题时注明文件行号、描述漏洞、给出修复示例✅ 附上期望输出格式的示例✅ 用version跟踪变更1.1.0加清单项2.0.0破坏性变更。进阶在框架中集成技能与 Workspace 技能 如果你在写自己的 Agent 应用用create_deep_agent传入技能目录即可完整示例见 examples/skills_usage.py 和 docs/examples/skills.mdfrom pydantic_deep import create_deep_agent agent create_deep_agent( skill_directories[ {path: ~/.pydantic-deep/skills, recursive: True}, ], )更进阶的是Workspace 技能技能不必放在宿主机可以跟着 Agent 的工作区走——Docker 容器、沙箱会话或内存文档里的skills/文件夹用 WorkspaceSkillsDirectory 声明即可脚本会在同一工作区内执行与 Agent 看到相同的文件和环境from pydantic_deep import DockerWorkspace, WorkspaceSkillsDirectory, create_deep_agent agent create_deep_agent( workspaceDockerWorkspace(runtimepython-minimal), skill_directories[WorkspaceSkillsDirectory(pathskills)], )两种来源还可以混用本机技能目录 工作区技能一起挂载本地技能作为基础、项目专属技能在沙箱内覆盖。常见问题 FAQ ❓Q技能会一直占用上下文吗不会。默认提示词中只注入技能名和一行描述完整指令由load_skill按需拉取且首次加载后在 Agent 实例生命周期内缓存。Q资源文件可以读技能目录之外的文件吗不可以。路径解析后会校验是否仍在技能目录内符号链接逃逸会被拦截并跳过见 pydantic_deep/features/skills/directory.py 中的安全校验。Q技能放多了会拖慢启动吗目录扫描发生在 Agent 创建时深度默认 3 层max_depth可调。建议只指向确有技能的目录或直接用SkillsToolset(skills[...])预加载对象跳过磁盘扫描。总结Pydantic Deep Agents 的技能系统用一份SKILL.md就把领域知识注入 Agent这件事变得极其简单frontmatter 定义元数据正文定义指令资源文件承载模板脚本承载执行。渐进式披露让技能多放免费、用时付费而code-review、systematic-debugging、verification-strategy等 10 个内置技能则展示了如何把工程经验沉淀成可复用的资产。把团队规范写成技能你的终端 AI 助手从此人随项目走。赞分享人工智能AI AgentAgent 框架多智能体工具调用Agent 沙箱交互助手MCP Clients【免费下载链接】pydantic-deepagentsOpen-source, self-hosted Claude Code - a terminal AI assistant and the Python framework behind it. Tool-calling, sandboxed execution, multi-agent teams, skills, checkpoints, unlimited context - on Pydantic AI, any model.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pydantic-deepagents点击查看免费下载相关推荐CangjieMagic 技能系统magic.skill完全指南从 SKILL.md 到 runSkill 的按需加载实战CangjieMagic 技能系统magic.skill完全指南从 SKILL.md 到 runSkill 的按需加载实战 导读 本指南以 Cangji人工智能大模型AI AgentRAG工具调用MCP 服务MCP Clients多智能体openai-agents-python 沙箱技能体系Skills 能力与 SKILL.md 驱动的按需加载实战指南openai agents python 沙箱技能体系Skills 能力与 SKILL.md 驱动的按需加载实战指南 本篇技术指南深入解析 openai ag人工智能AI AgentAgent 框架多智能体工具调用MCP ClientsDecepticon 技能系统Skills实战指南从 SKILL.md 编写到 Agent 按需加载Decepticon 技能系统Skills实战指南从 SKILL.md 编写到 Agent 按需加载 Decepticon 是面向红队演练的自主攻击智能体创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考