随着 AI 代理在软件开发、客户服务和数据分析等领域的广泛应用，开发者逐渐意识到：简单的技能列表已无法满足复杂场景的需求。一个真正可用的 agentic 系统，需要具备可验证性、可组合性和工程化可控性。本文将探讨如何构建一个满足这些要求的技能框架，而非停留在功能堆砌层面。
从技能列表到框架化设计
传统的 AI 代理实现往往采用 "技能列表" 模式 —— 将各种能力以函数或工具的形式罗列，由模型按需调用。这种方式在原型阶段表现尚可，但随着场景复杂度提升，其弊端逐渐显现：技能之间缺乏明确的协作边界、执行过程难以验证、状态管理混乱。
Anthropic 在其《Building Effective AI Agents》中提出了重要的架构区分：Workflows是通过预定义代码路径编排 LLM 和工具的系统，而Agents则是 LLM 动态自主决策流程和工具使用的系统。这一区分揭示了框架化设计的核心：不是简单增加技能数量，而是建立清晰的执行范式和组合规则。
obra/superpowers 项目提供了一个值得参考的实现范式。该框架将软件开发工作流拆解为七个核心技能模块：brainstorming（需求澄清）、using-git-worktrees（隔离开发环境）、writing-plans（任务拆解）、subagent-driven-development（子代理执行）、test-driven-development（测试驱动开发）、requesting-code-review（代码审查）、finishing-a-development-branch（分支收尾）。每个技能都有明确的触发条件和执行边界，形成完整的工程化闭环。
模块化加载与自动触发机制
可组合性的前提是模块的独立性和接口标准化。Superpowers 框架的技能设计遵循单一职责原则：brainstorming 专注于需求澄清，不介入实现细节；writing-plans 负责将设计文档转化为可执行的任务清单，每个任务限定在 2-5 分钟内完成，并明确指定文件路径、完整代码和验证步骤。
这种设计使得技能可以像乐高积木一样按需组合。更重要的是，框架实现了自动触发机制—— 代理在执行任务前会自动检查并调用相关技能，而非依赖人工显式指定。这降低了认知负担，也确保了工作流的一致性。
AKF Partners 提出的可组合代理模式（Composable Agentic Patterns）进一步扩展了这一思路，定义了六种核心行为模式：Ask+Confirm（确认后再执行）、Watch+Wait（条件触发）、Collect+Summarize（多源聚合）、Recommend+Explain（建议加解释）、Multi-Intent Fork（多目标并行）、Handoff+Resume（会话恢复）。这些模式强调状态隔离、多租户支持和策略治理，为技能框架提供了更高层次的设计语言。
运行时隔离：子代理与沙箱
运行时隔离是确保系统稳定性和安全性的关键。Superpowers 采用 ** 子代理驱动开发（subagent-driven-development）** 模式：主代理将每个工程任务分派给独立的子代理执行，子代理在隔离环境中完成工作后，主代理进行两阶段审查 —— 先验证是否符合规格，再评估代码质量。关键问题会阻断后续进度。
这种设计实现了多重隔离：执行环境隔离（每个子代理独立运行）、失败域隔离（单个子代理失败不影响整体流程）、审查隔离（代码审查与执行分离）。Anthropic 的 SWE-bench 实现也采用了类似思路，通过工具化的文件操作接口限制代理的行为边界。
运行时隔离还应包括资源限制：执行超时（如 30 秒）、内存上限（约 2GB）、网络访问控制和临时文件系统。这些约束防止了代理的失控行为，也为多租户场景提供了安全保障。
状态持久化：从会话到跨会话
代理系统的一个核心挑战是状态管理。默认情况下，代理是无状态的，每次会话都是独立的。要实现真正的自动化工作流，必须解决状态持久化问题。
Superpowers 框架通过 git worktree 实现开发环境的隔离和状态保存，设计文档和任务计划以文件形式持久化。AKF Partners 的 Handoff+Resume 模式则提供了跨会话恢复的机制：代理在退出时保存上下文，后续会话可以重新加载并继续执行。
状态持久化的工程实践包括：
- 外部存储：将代理状态委托给数据库或文件系统，而非依赖内存
- 作用域管理：区分用户级、会话级和任务级状态，避免数据泄露
- 版本控制：对设计文档、任务计划和代码变更进行版本管理
- 审计日志：记录每个代理行为，支持事后追溯和调试
可验证性：证据优于主张
可验证性是技能框架区别于简单工具调用的根本特征。Superpowers 将 ** 测试驱动开发（TDD）** 作为强制性工作流：RED-GREEN-REFACTOR 循环要求先写失败的测试，再写最小化代码使测试通过，最后重构。任何在测试之前编写的代码都会被删除。
这种设计体现了 "证据优于主张" 的哲学 —— 代理的每个声明都必须通过自动化测试验证。Anthropic 的 Evaluator-Optimizer 模式提供了另一种验证思路：一个 LLM 生成响应，另一个 LLM 提供评估和反馈，形成迭代优化循环。
验证机制应覆盖多个层面：
- 单元验证：单个技能的输出是否符合预期格式
- 集成验证：技能组合后的整体行为是否正确
- 安全验证：代理行为是否违反预设策略
- 性能验证：执行时间、资源消耗是否在可接受范围
实施路径与注意事项
构建可验证、可组合的 agentic 技能框架，建议遵循以下实施路径：
第一阶段：技能接口标准化 定义技能的基本结构：输入参数、输出格式、触发条件、执行超时、错误处理。参考 Model Context Protocol 等开放标准，确保技能的可移植性。
第二阶段：策略治理层 建立策略引擎，对技能调用进行权限校验、审计日志记录和异常拦截。策略应独立于技能实现，支持动态更新。
第三阶段：状态管理层 设计外部状态存储方案，实现跨会话的上下文恢复。重点关注状态序列化、加密存储和访问控制。
第四阶段：工具工程化 投入足够精力设计工具接口。Anthropic 建议 "像设计人机界面一样设计代理 - 计算机界面（ACI）"：为工具编写清晰的文档、提供使用示例、处理边界情况、进行防错设计（poka-yoke）。
需要警惕的陷阱包括：过早引入复杂框架（建议从直接调用 LLM API 开始）、忽视透明性（应显式展示代理的规划步骤）、缺乏充分测试（代理的自主性意味着错误可能累积放大）。
结语
可验证、可组合的 agentic 技能框架代表了 AI 代理开发从实验走向工程化的关键一步。通过模块化设计实现灵活组合，通过运行时隔离确保安全可控，通过状态持久化支持长期任务，通过验证机制保证输出质量 —— 这些要素共同构成了可靠代理系统的基础。
obra/superpowers、Anthropic 的工作流模式以及 AKF Partners 的组合模式，从不同角度展示了这一范式的可行性。对于正在构建 AI 代理系统的团队而言，关键不是选择哪个具体框架，而是理解其背后的设计原则，并根据自身场景进行适配和创新。
参考来源
- obra/superpowers: https://github.com/obra/superpowers
- Anthropic - Building Effective AI Agents: https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
- AKF Partners - Composable Agentic Patterns: https://akfpartners.com/growth-blog/composable-agentic-patterns