Anthropic 在 2025-10-16 的工程文章里把这个问题抽象成一个清晰的答案：把“可复用的流程知识”打包成 Skill 文件夹，由 Agent 动态发现 + 按需加载，把通用模型变成贴合你工作方式的专用 Agent。当然，Skill 也可以用来扩展 Agent 的工具、MCP 使用边界，通过文档与脚本，也可以教会 Agent 连接并使用特定的外部工具、MCP 服务。Agent 可通过加

🧩 可扩展设计：技能数据结构模块化，提供如 SkillSchema 和 SkillContext 等实现，便于扩展与定制。🤖 自主执行能力：智能体可根据技能定义，自主分析、规划并决策需调用的脚本与资源。🔍 技能管理支持：支持批量加载技能，并能根据用户输入自动检索与发现相关技能。沙箱环境将根据技能声明的依赖项自动安装所需依赖，无需手动配置。这种方法在提供全面技能能力的同时，最大限度地减少资源消

每条结论一句话行动项结构化“”“读取并总结PDF文档”“”# … 后续总结逻辑何时使用用户上传了一份文档（PDF、Word等）并要求分析其内容。用户的问题需要结合特定文档内容和外部最新信息来回答。用户要求对复杂主题进行多步骤调研和分析。如何调用确保用户已提供待分析的文档文件。将用户的分析请求和文档路径（或文件）作为参数。端点请求体示例 (JSON):{"query": "请总结这份文档的核心观点，

首先，定义您的函数并使用。

论文出处：孟安波等:基于强化学习和组合式深度学习模型的超短期光伏功率预测第45卷第12期。

LLM(Large Language Model)应该是今年深度学习领域一项具有革命性的技术突破，因为ChatGPT3.5/4没有开源，所以本文选择Meta AI半开源的LLM 模型。

在 Linux 环境下解决 matplotlib 绘图中文显示异常（乱码/方框）的问题，可通过以下步骤配置中文字体支持：完整解决方案。

流式输出与非流式输出应用场景流式输出的理想应用场景非流式输出的理想应用场景流式输出与非流式输出性能对比性能指标流式输出非流式输出首字节延迟极低（通常 100ms 内）较高（需等待全部生成）总完成时间与非流式相近或略长与流式相近或略短服务器负载连接维护成本高单次处理负载高但短暂网络流量略高（协议开销）略低（单次传输）客户端复杂度较高（需处理流式数据）较低（简单的请求-响应）容错能力较弱（中断风险高）

声称gpt2gpt2-xl觉得有意思的东西其实主要是两个，continus batching和PagedAttention，本文为上集，主要讲讲continus batching。

首先，定义您的函数并使用。