SQL Executor技能是一种将用户输入的自然语言（如“上个月销售额最高的产品是什么？”）转换为合法、高效、安全的SQL查询语句，并在目标数据库中执行后返回结构化结果的智能体能力。语义理解：准确解析用户查询意图，识别实体（如时间、产品名）、指标（如销售额、数量）、聚合方式（如SUM、MAX）和过滤条件。Schema感知：基于数据库元数据（表结构、字段类型、主外键关系）生成语法正确的SQL。安全

Python Executor技能允许AI Agent接收一段Python代码字符串，动态执行并返回结果（如标准输出、返回值、异常信息等）。动态代码执行：支持运行模型生成的Python逻辑结果捕获：捕获stdout、stderr、return value沙箱隔离：限制文件系统、网络、系统调用等危险操作资源控制：限制CPU时间、内存使用、执行时长上下文管理：支持预注入变量（如DataFrame、AP

Code Interpreter技能是指AI Agent在接收到用户请求后，能够生成一段可执行代码（如Python、JavaScript等），并在受控环境中运行该代码，最终将执行结果（包括标准输出、返回值、图表等）以结构化形式返回给用户或下游模块的能力。动态计算能力：支持实时数学运算、统计分析、公式推导等。数据处理与可视化：可读取上传文件、处理CSV/Excel、生成图表。逻辑扩展性：通过代码实现

是指将多个独立的 AI Agent 技能（如 Function Calling、Tool Use、RAG Retrieval 等）按照预定义或动态生成的逻辑流程进行编排，形成一个复合技能单元。顺序执行：按步骤依次调用技能条件分支：根据中间结果选择不同技能路径并行执行：多个技能同时运行以提升效率循环重试：对失败技能进行自动重试上下文传递：在技能间共享状态与数据该技能适用于客服工单处理、数据分析流水线

意图识别：解析用户输入，理解任务语义技能匹配：基于预定义规则或模型推理，选择最适配的技能参数映射：将自然语言参数转换为技能所需的结构化输入执行调度：调用目标技能并返回结果不执行具体业务逻辑，只负责路由决策。Router本身无状态，依赖技能注册表（Skill Registry）获取可用技能元数据。多工具混合调用（如同时支持搜索、计算、数据库查询）动态技能扩展（新增技能无需修改主逻辑）上下文感知的技能

Tool Use技能是指将外部工具（包括API、CLI命令、数据库操作、自定义函数等）抽象为具有统一描述、输入输出规范和执行逻辑的“工具对象”，供大语言模型（LLM）在推理过程中动态选择并调用的能力。扩展Agent能力边界：使LLM能访问实时数据、执行计算或操作系统资源。提升任务完成率：对于需要外部信息或操作的任务（如“今天北京天气如何？”），仅靠模型内部知识无法准确回答，必须依赖工具。标准化集成

是指赋予AI Agent执行特定原子化任务的能力单元。每个技能封装了明确的输入输出契约、执行逻辑和错误处理机制。技能不是简单的函数，而是具备上下文感知、权限控制、可观测性和可组合性的智能组件。本文系统阐述了AI Agent技能系统的核心架构与设计理念，涵盖接口规范、安全机制、性能优化等关键维度。通过标准化技能接口，开发者可以构建可复用、可组合的智能体能力单元。Day 1 奠定了整个技能开发体系的基

Function Calling技能是指将预定义的、类型安全的函数封装为Agent可调用的能力单元。明确的输入参数契约（类型、必填、描述）确定性的执行逻辑（无副作用或受控副作用）结构化的输出格式（成功/失败状态、结果数据）"description": "城市名称，例如'北京'"},"unit": {},本文深入探讨了Function Calling技能的设计与实现，涵盖架构原理、安全机制、性能优化

是指赋予AI Agent执行特定原子化任务的能力单元。每个技能封装了明确的输入输出契约、执行逻辑和错误处理机制。技能不是简单的函数，而是具备上下文感知、权限控制、可观测性和可组合性的智能组件。本文系统阐述了AI Agent技能系统的核心架构与设计理念，涵盖接口规范、安全机制、性能优化等关键维度。通过标准化技能接口，开发者可以构建可复用、可组合的智能体能力单元。Day 1 奠定了整个技能开发体系的基

向量数据库的核心能力是高效近似最近邻搜索Chroma适合原型开发，Milvus/Pinecone适合生产环境混合查询（向量+属性过滤）是RAG系统的常见需求数据规模超过100万时需要考虑分布式架构。