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Build your own Cowork, AI Scientist and other SoTA Agents just by editing config files. Support anthropic skills. An infinite-horizon agent framework designed for long-running, complex tasks.
infiAgent(MLA V3)是一个面向长时运行复杂任务的多层级智能体框架,而其Skills 技能系统则是它为智能体"扩展能力"的核心机制:遵循 Agent Skills 开放标准,把技能文件夹放进技能库,智能体即可自动发现、按需加载并执行,真正实现即插即用地扩展智能体能力。本文面向新手,用最短路径讲清楚 Skills 是什么、放哪里、怎么工作、怎么用。
一、Skills 是什么:一个文件夹就是一个技能
Skill 就是"指令 + 脚本 + 资源"的文件夹,遵循 Agent Skills 开放标准。智能体不再把所有能力硬编码进系统提示词,而是根据任务需要,动态把某个技能的说明书注入上下文、把脚本部署到工作空间。
项目内置了十余个开箱即用的官方 Skills,覆盖文档办公与内容创作场景:
| 技能 | 能力 | 路径 |
|---|---|---|
| PDF 读取、合并拆分、填表、OCR | skills/pdf/ | |
| 📝 docx | Word 文档生成与批注修订 | skills/docx/ |
| 📊 pptx | 演示文稿创建与编辑 | skills/pptx/ |
| 📈 xlsx | 电子表格处理与重算 | skills/xlsx/ |
| 🎨 algorithmic-art / canvas-design | 算法艺术、海报与视觉设计 | skills/canvas-design/ |
| 🖼️ slack-gif-creator | Slack 动图创作 | skills/slack-gif-creator/ |
| 🌐 webapp-testing / web-artifacts-builder | 浏览器自动化测试、Web 工件构建 | skills/webapp-testing/ |
| 🚀 mcp-builder / frontend-design | MCP 服务器开发、前端设计 | skills/mcp-builder/ |
| ✍️ doc-coauthoring / internal-comms | 文档共写流程、内部沟通写作 | skills/doc-coauthoring/ |
二、SKILL.md 长什么样:3 行 frontmatter 即可
每个 skill 文件夹里必须有一个 SKILL.md,头部用 YAML frontmatter 声明元信息:
--- name: pdf description: Use this skill whenever the user wants to do anything with PDF files... license: Proprietary. LICENSE.txt has complete terms ---name、description为必需字段,缺失则技能会被跳过(解析逻辑见 utils/skill_loader.py)license、compatibility为可选字段- 正文是写给智能体的详细说明书:触发条件、分步工作流、注意事项,例如 skills/pdf/SKILL.md 中完整的 PDF 处理流程,甚至可以把"何时用哪个脚本"写清楚
正文之外,skill 文件夹还可以携带scripts/、模板、字体等任意资源,智能体部署后即可直接读取和运行。
三、安装 Skills:放进技能库即自动发现
Skills 的默认技能库位于~/.agent/skills/。首次启动时,系统会自动把项目内置的skills/目录补齐进去(种子逻辑见 utils/user_paths.py),所以开箱即用。
不同环境的技能库位置:
| 环境 | 技能库路径 |
|---|---|
| 本地开发 / 桌面端 | ~/.agent/skills/ |
| Docker | ~/.mla_v3/skills_library/(挂载为容器内/root/mla_v3/skills_library/) |
| Windows | %USERPROFILE%\mla_v3\skills_library\ |
| 自定义 | 设置环境变量MLA_SKILLS_LIBRARY_DIR指向任意目录 |
添加新技能只需把整个 skill 文件夹复制进技能库,无需改任何代码或配置。随后用 CLI 启动任务,智能体即可自动识别:
python start.py --cli💡 生态扩展:项目内置的 find-skills 技能教智能体使用
npx skillsCLI 搜索并安装社区技能;桌面端还支持从官方市场下载技能(市场服务端实现见 marketplace_server/)。
四、Skills 如何工作:发现 → 加载 → 卸载的三步生命周期
这是整个技能系统最精巧的设计——按需注入,上下文不膨胀:
- 发现(Discover):智能体启动时,utils/skill_loader.py 扫描技能库、解析每个
SKILL.md的 frontmatter,生成一段紧凑的<available_skills>XML 注入 system prompt(core/context_builder.py),每个技能仅约100 tokens——模型"知道"你有哪些技能,却不加载全部内容。 - 加载(Load):当模型判断某个任务需要某技能时,调用
load_skill工具(实现见 tool_server_lite/tools/skill_tools.py):整个 skill 文件夹被复制到工作空间的.skills/{skill_name}/,SKILL.md 全文注入上下文,智能体随后用file_read阅读详细指令、用execute_command运行其中脚本。 - 卸载(Offload):任务阶段结束、不再需要时,调用
offload_skill把注入内容移出上下文释放 token(磁盘文件保留),上下文始终保持精简。
三个核心工具的分工一览:
| 工具 | 作用 | 磁盘文件 |
|---|---|---|
load_skill | 部署 skill 到工作空间并注入说明 | 复制到.skills/ |
offload_skill | 从当前上下文卸载注入内容 | 保留 |
fresh | 安全点重载配置与技能缓存后续跑 | 刷新缓存 |
五、进阶:用 visible_skills 给每个任务定制"技能菜单"
并非所有任务都需要看到全部技能。你可以通过任务配置visible_skills(或环境变量MLA_VISIBLE_SKILLS_JSON,见 utils/task_runtime.py)限制当前任务可见的技能列表——这正好契合 infiAgent 的任务级上下文隔离模型:
- CheapClaw 应用层提供了
default_exposed_skills配置与 cheapclaw_reveal_skills 工具,可按任务动态"亮出"指定技能 - 只展示相关技能 = 更省 token、更少的误触发、更可控的行为
此外,应用层还可以围绕技能定义专属工作流,例如 CheapClaw Watchdog 就是一份"看门狗巡检"技能:读取面板观测 → 检查任务状态 → 优先选择可逆操作 → 证据充分才重置任务。
六、新手上手清单
- ✅开箱即用:首次启动后
~/.agent/skills/已含项目内置技能,无需安装 - ✅加一个新技能:把含
SKILL.md的文件夹拷入技能库,fresh或重开任务即生效 - ✅写自己的技能:一个文件夹 + 3 行 frontmatter + 一份工作流说明书即可,社区标准详见 Agent Skills 开放标准
- ✅按需控制:用
visible_skills为不同任务定制技能菜单,兼顾省 token 与可控性
从"一个文件夹"到"智能体的一项新能力",这就是 infiAgent Skills 技能系统的设计哲学:能力即文件,扩展即拷贝。配合框架的无限时长执行与断点续跑(Resume),你的智能体可以持续"长本事"。更多框架能力与配置说明请参考 docs/CLI_GUIDE.md、docs/SDK_GUIDE.md 与 README_CN.md。
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