Google Cloud推出五大设计模式：打造高可靠 AI Agent技能

随着 AI Agent 应用快速进化，开发者正从「提示工程（Prompt Engineering）」迈向更结构化的系统设计。Google Cloud Tech 最新发布的指南，提出五大设计模式，为 AI Agent 技能（Agent Skills）建立更可靠、可重用的开发框架。

这项由 Shubham Saboo 与 Lavi Nigam 撰写的分享指出，随着 SKILL.md 成为超过 30 种工具采用的标准，开发焦点已从「如何打包」转向「如何设计内部逻辑」，标志 AI 开发正式进入工程化新阶段。

SKILL.md 成为标准，AI Agent 技能迈向模组化

Agent Skills 概念最早由 Anthropic 提出，目前已发展为开源标准。其核心在于透过模组化资料夹结构与 SKILL.md 文件，让 AI Agent 能按需载入能力。

SKILL.md 不仅包含指令与 metadata，还能引用外部资源，使 Agent 在执行任务时采用「渐进式揭露」方式，避免上下文过度膨胀，提升效率与精准度。

目前，包括 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等超过 30 种工具已采用此标准，显示其正快速成为 AI Agent 开发的基础架构。

Google Cloud Tech 指出，许多开发者仍过度关注 YAML 结构与目录设计，但真正的关键在于「技能内部逻辑」。为此，团队提出五种可重用设计模式，协助开发者打造稳定且可预测的 AI 系统。

Tool Wrapper 是最基础的模式，将特定工具或框架封装为技能，使 AI 能在需要时快速调用专业知识。

例如，在使用 FastAPI 开发时，可将 API 规范与最佳实践放入 references/ 目录，只有在相关任务触发时才载入，避免主提示过度膨胀。

Generator 模式适合需要一致输出的场景，例如 API 文件、自动 commit 讯息或专案模板生成。

其核心在于将模板放入 assets/，并结合 references/ 的风格指南，由技能负责填充内容。这种方式让输出既标准化又具弹性。

Reviewer 模式将「检查标准」与「执行逻辑」分离。开发者可在 references/ 中建立检查清单，例如程式码品质或安全规范。

AI 会根据这些标准进行评分并输出结构化结果。若替换为 OWASP 安全准则，则可快速转换为漏洞审查工具，特别适用于自动化 PR 审核流程。

Inversion 模式颠覆传统 AI 直接生成答案的流程，强制 Agent 先进行结构化提问。

透过「未完成前不得继续」的限制，AI 必须逐步收集完整需求，特别适用于专案规划等需要高度上下文的场景，有效避免资讯不足导致的错误输出。

Pipeline 模式针对多步骤任务设计，强制执行顺序与检查点，并可加入使用者确认机制。

例如文件生成流程中，必须先确认 docstring，再进入最终组装。此模式确保每个阶段都符合预期，避免跳步造成错误。

这五种设计模式并非独立存在，而是可以灵活组合。例如：

Google 的 Agent Development Kit（ADK）提供原生支援，透过 SkillToolset 在执行时仅载入必要模组，进一步优化 token 使用效率。

此外，官方也提供决策树（decision tree），协助开发者根据应用场景选择合适模式，大幅降低设计门槛。

Google Cloud Tech 强调：「不要再试图把复杂且脆弱的指令塞进单一 system prompt。」

这句话点出 AI 发展的重大转变——从早期依赖 prompt hack 的试错模式，进化为具备结构与原则的工程设计方法，类似软体工程早期走向设计模式的历程。

X 平台上的社群反应也相当热烈，不少开发者称这是「AI 系统设计的起点」，甚至形容这些模式能有效避免 Agent 变成难以维护的「spaghetti」。

目前 Agent Skills 规范已全面开源，Google 的 ADK 也提供完整文件与范例（google.github.io/adk-docs），让开发者能快速上手。

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