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技能服务

Cognition 技能服务是技能工件的类型化权威 — 把能力蓝图表达为带类型化输入与已知引用的有序步骤。它是给 Agent 提供可重用做事模式的建议家族。

技能是什么

性质
类型建议工件(不是核心真相)
形状有序步骤
输入类型化
引用到其他工件的已知引用
生命周期Save / list / load / 词项搜 / 显式删 / 历史
校验非空步骤校验;引用目标检查

技能不是模型状态。它是描述「要做 X,按这些步骤」的类型化 bundle。Agent 能搜索、加载、按技能里的步骤来。

为什么把技能做成类型化 bundle

幻觉「做 X 的对路子」的模型可能错。咨询类型化技能 bundle 的模型拿到的是在准入合同下作出的、被审过的模式。Agent 的可靠性受益。

益处给什么
可重用Agent 重用经过测试的模式而不是再推
可审计技能 bundle 是类型化的;Agent 做了什么可重建
清理过时技能可在 digest 下归档
跨 session技能随 Agent 保留

技能操作

操作行为
Save存类型化技能 bundle
Load按 id 加载
List在类型化过滤下列
LexicalSearch按词项查询搜
Delete显式破坏性删
历史读这个技能的历史

引用校验

技能 bundle 的引用必须指向准入目标。

检查干什么
引用目标存在是 — 缺则 fail-close
跨 scope 引用禁止 — fail-close
类型兼容引用类型匹配预期

引用不存在或跨 scope 工件的技能在 save 时校验失败。对断引用的静默接受。

阅读场景:Agent 存新技能

某 Agent 通过跟用户交互学到一个有用模式。

  1. 写技能 bundle。 有序步骤、类型化输入、对相关记忆 / 知识工件的引用。
  2. 提交 Save。 技能服务收到。
  3. 校验。
    • 非空步骤校验。
    • 引用目标检查(每个 ref 必须在 scope 里存在)。
  4. 准入。 技能以类型化形状被存。
  5. 服务派生元数据。 Support、lineage。
  6. 未来可用。 Agent 能搜 / 加载。

技能现在是 Agent 类型化建议 bundle 集合的一部分。

阅读场景:Agent 搜索技能

某 Agent 即将做之前做过的事。

  1. 词项搜索。 SkillService.LexicalSearch 带查询。
  2. 服务返回匹配。 匹配的类型化技能 bundle。
  3. Agent 加载首位匹配。 读类型化步骤。
  4. Agent 按模式来。 有序步骤驱动推理;Agent 重用模式。

Agent 重新发明。它咨询了类型化技能。

阅读场景:技能里的引用过时

某技能 bundle 引用一个之后被删的知识页。

  1. Refgraph 推理。 技能的出向引用是断的。
  2. Digest pass。 把断引用识别为清理候选。
  3. 建议归档。 技能被归档(可逆)。
  4. 用户能恢复。 用户恢复缺的知识页(或修技能去掉 ref)的话,技能能解归档。
  5. 或继续到移除。 后续 digest pass 可能移除已归档技能。

清理是可解释的 — refgraph 推理给出「为什么」。

为什么技能保持建议性

技能是建议,不是核心真相。它不能降权 kernel 真相。

关注为什么建议性重要
技能说 X模型可考虑、推理时可推翻
Kernel 说 Y不可侵犯真相
冲突Kernel 赢;技能不能降权 kernel

有 bug 或过时的技能不能腐蚀 kernel 真相。Kernel 优先性是结构上的。

边界总结

关注拥有者
技能 bundle 存储Cognition 技能服务
校验服务侧在 completion gate 下
引用图Refgraph
清理Digest + 显式删
真相权重建议(非核心)

来源

Nimi AI open world platform documentation.