生成图文并茂word文档，为什么首选是skills呢？

决策步骤实现

你提出的这个问题很关键——在Agent开发中做“生成图文并茂Word文档”的需求时，优先选Skills（技能） 封装，核心不是代码实现层面的差异，而是Agent架构的核心设计逻辑：Skills是为了让Agent具备“可复用、可调度、可组合”的文档生成能力，而非单纯写一段生成Word的代码。

先明确核心结论：Skills不是“代码写法不同”，而是“把Word生成能力封装成Agent可理解、可调用的标准化模块”，适配Agent的“感知-决策-执行”闭环，这也是它和普通代码设计最本质的区别。

一、为什么Agent开发首选Skills封装Word生成能力？

1. 适配Agent的“工具调度”核心逻辑

Agent的核心是“自主决策+调用能力完成任务”，而非硬编码执行流程。比如你要做一个“数据分析Agent”，它需要：

感知需求：用户说“生成本月销售数据的图文Word报告”；
决策步骤：先查数据→生成图表→填充Word→导出；
执行：调用对应的Skills（查数据Skill、绘图Skill、Word生成Skill）。

如果不封装成Skills，而是写死在Agent主逻辑里：

代码耦合严重，改一个Word格式就要动Agent核心逻辑；
Agent无法自主选择“是否调用Word生成能力”（比如用户只需要Excel时，硬编码逻辑会冗余执行Word步骤）；
无法和其他Skills组合（比如结合“邮件发送Skill”自动把Word发出去）。

而Skills封装后，Word生成能力是独立的、可被Agent按需调用的“原子能力”，完全契合Agent“决策后调度工具/技能”的核心模式。

2. 可复用性：一次封装，多Agent共享

普通的Word生成代码，通常是“为某个场景写死”（比如A项目的Word模板、样式、图文逻辑和B项目完全绑定）；
而Skills封装的Word生成能力，是标准化的“能力接口”：

# 普通代码：耦合场景，复用性低
def generate_sales_word(data):
    # 写死销售报告的模板、图表位置、样式
    doc = Document()
    doc.add_heading("销售报告", 0)
    # ... 硬编码逻辑
    doc.save("sales.docx")

# Skills封装：标准化接口，可复用
class WordGenerateSkill(BaseSkill):
    # 定义Skill的元信息（Agent能识别的名称、描述、入参）
    name = "word_generate"
    description = "生成图文并茂的Word文档，支持自定义模板、图表、文本内容"
    parameters = [
        {"name": "content", "type": "str", "description": "文档文本内容"},
        {"name": "charts", "type": "list", "description": "图表数据列表，格式：[{title: '', data: []}]"},
        {"name": "template", "type": "str", "description": "模板路径，可选"}
    ]

    def execute(self, content, charts=None, template=None):
        # 通用的Word生成逻辑，适配不同场景的入参
        doc = self._load_template(template) if template else Document()
        doc.add_heading(content["title"], 0)
        self._add_text(doc, content["body"])
        if charts:
            self._add_charts(doc, charts)  # 独立的绘图逻辑
        doc.save(content["save_path"])
        return {"status": "success", "file_path": content["save_path"]}

这个Skill可以被“销售Agent”“财务Agent”“人事Agent”共用，只需要传入不同的content和charts，无需重复写Word生成逻辑——这是普通代码设计很难做到的“场景无关复用”。

3. 可解释性与可控性：适配Agent的“思考-执行”可追溯

Agent开发的关键需求之一是“可解释”（比如用户问“为什么这个Word里没有3月数据”，Agent能说明“调用WordGenerateSkill时，传入的charts数据仅包含1-2月”）。

Skills封装会自带输入输出日志、执行状态、参数记录，比如：

# Skill执行时自动记录
def execute(self, content, charts=None, template=None):
    self.log(f"开始生成Word，模板：{template}")
    try:
        # 生成逻辑
        self.log(f"Word生成成功，路径：{content['save_path']}")
        return {"status": "success", "file_path": content["save_path"]}
    except Exception as e:
        self.log(f"Word生成失败：{str(e)}", level="error")
        return {"status": "failed", "error": str(e)}

而普通代码的执行日志是零散的，Agent无法追溯“Word生成步骤出了什么问题”，也无法向用户解释执行过程。

4. 适配多模态与复杂需求：图文并茂的天然适配

你提到的“图文并茂”是关键——Word生成不是单纯写文本，还要插入图片/图表，这需要多个子能力的组合：

绘图能力（生成图表）；
文档排版能力（调整样式、布局）；
文件IO能力（保存、导出）。

Skills可以把这些子能力封装成“组合Skill”，或者让Agent调度多个基础Skill完成：

# 组合Skill：图文Word生成 = 绘图Skill + Word生成Skill
class WordWithChartSkill(BaseSkill):
    name = "word_with_chart"
    description = "生成带图表的Word文档"
    parameters = [{"name": "data", "type": "dict", "description": "包含文本和图表数据的字典"}]

    def execute(self, data):
        # 调用绘图Skill生成图表文件
        chart_skill = ChartGenerateSkill()
        chart_path = chart_skill.execute(data["chart_data"])["file_path"]
        
        # 调用Word生成Skill插入文本和图表
        word_skill = WordGenerateSkill()
        result = word_skill.execute(
            content={"title": data["title"], "body": data["text"]},
            charts=[{"path": chart_path, "title": data["chart_title"]}]
        )
        return result

这种“能力组合”是普通代码设计的线性逻辑无法灵活实现的，而Skills的封装模式天然支持这种“能力编排”——这也是你开头提到的ToolOrchestra（工具编排）的核心思想：Agent作为“指挥”，调度多个Skills完成复杂任务。

二、Skills和普通代码设计的核心差异（表格对比）

维度	Skills封装（Agent开发首选）	普通代码设计
核心定位	Agent可调度的“标准化能力模块”	完成单一任务的“业务逻辑代码”
复用性	跨Agent、跨场景复用，仅需传不同参数	仅适配当前场景，复用需改代码
耦合度	与Agent主逻辑解耦，独立维护	与业务逻辑强耦合，改一处动全身
可解释性	自带日志、参数记录，Agent可追溯执行过程	日志零散，无标准化执行记录
组合能力	支持多Skill组合完成复杂任务（图文Word）	需硬编码组合逻辑，灵活性低
Agent适配性	契合Agent“决策-调度”闭环	仅能硬编码执行，无调度能力

总结

Skills的核心价值不是“代码写法不同”，而是把Word生成能力封装成Agent可识别、可调度、可组合的标准化模块，适配Agent“感知-决策-执行”的核心架构；
普通代码设计是“线性执行”，而Skills是“原子化能力”——对于“图文并茂Word生成”这种需要多步骤、多子能力的需求，Skills的组合性和复用性是普通设计无法替代的；
优先选Skills，本质是为了让Agent具备“自主完成复杂文档生成任务”的能力，而非单纯写一段生成Word的代码。

简单来说：普通代码是“写死的操作步骤”，而Skills是“Agent能看懂、能调用、能组合的能力说明书+执行器”——这也是Agent开发和普通开发最核心的区别：前者是“赋予Agent能力”，后者是“写死执行逻辑”。

决策步骤实现

你这个问题直击Agent决策的核心——“先查数据→生成图表→填充Word→导出”这类结构化的决策步骤，并非单纯靠大模型“空想”完成，也不是完全依赖硬编码的规则引擎，而是「大模型+编排引擎/规则引擎」的混合模式，不同复杂度的场景会侧重不同的方案。

一、先明确核心结论

简单固定流程（比如“生成本月销售Word报告”）：规则引擎/编排引擎（如LangChain、ToolOrchestra）主导，大模型仅做“意图识别+参数提取”；
复杂/开放式流程（比如“根据用户模糊需求生成个性化图文Word”）：大模型主导决策，编排引擎做“步骤标准化执行”；
无绝对的“非此即彼”，核心是“大模型负责模糊决策，编排引擎负责结构化落地”。

二、不同场景下的决策实现方式

场景1：固定流程（规则/编排引擎主导）

适合“步骤不会变、输入输出标准化”的场景（比如固定的销售报告生成），这也是你提到的“先查数据→生成图表→填充Word→导出”的典型场景：

核心逻辑：用编排引擎（如LangChain的SequentialChain、ToolOrchestra的Orchestrator）预先定义好步骤顺序，大模型只做2件事：
1. 识别用户意图（确认用户要“生成销售Word报告”）；
2. 提取关键参数（比如“本月”“华东区域”“柱状图”）。

代码示例（LangChain编排）：

from langchain.chains import SequentialChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 步骤1：查数据（规则化函数）
def get_sales_data(month, region):
    # 规则化查询：按月份/区域查数据库，返回结构化数据
    return {"sales_data": [("产品A", 1000), ("产品B", 2000)]}

# 步骤2：生成图表（规则化函数）
def generate_chart(data, chart_type):
    # 规则化生成：按指定类型生成图表并保存
    return {"chart_path": "/tmp/sales_chart.png"}

# 步骤3：填充Word（复用之前的WordGenerateSkill）
def fill_word(data, chart_path):
    word_skill = WordGenerateSkill()
    return word_skill.execute(
        content={"title": f"{month}销售报告", "body": f"区域：{region}"},
        charts=[{"path": chart_path, "title": "销售数据"}],
        save_path="/tmp/sales.docx"
    )

# 编排引擎：定义固定步骤顺序
sales_chain = SequentialChain(
    chains=[get_sales_data_chain, generate_chart_chain, fill_word_chain],
    input_variables=["month", "region", "chart_type"],
    output_variables=["file_path"]
)

# 大模型仅做意图识别+参数提取
user_input = "生成2026年2月华东区域的柱状图销售Word报告"
params = llm.extract_params(user_input)  # 大模型提取：month=202602, region=华东, chart_type=柱状图
result = sales_chain.run(params)  # 编排引擎按固定步骤执行

特点：步骤固定、执行高效、结果可控，适合标准化场景，无需大模型“思考步骤”，仅需提取参数。

场景2：开放式流程（大模型主导决策）

适合用户需求模糊、步骤不固定的场景（比如“根据用户反馈的调研内容，生成一份图文并茂的Word报告，格式自定”）：

核心逻辑：大模型先“思考”出执行步骤，再调用编排引擎执行；编排引擎负责“校验步骤合理性+标准化调用Skills”。

代码示例（大模型决策+编排执行）：

# 大模型决策步骤（Prompt引导大模型输出结构化步骤）
decision_prompt = """
你是一个文档生成Agent，用户需求：{user_input}
请输出完成该需求的步骤列表，格式为JSON：
[
    {"step": "步骤名称", "skill": "要调用的Skill名称", "params": {"参数1": "值1", "参数2": "值2"}},
    ...
]
可选Skill：get_survey_data（查调研数据）、generate_chart（生成图表）、word_generate（生成Word）、format_word（格式化Word）
"""
# 大模型输出决策步骤（示例）
decision_steps = llm.generate(decision_prompt.format(user_input=user_input))
# 输出示例：
# [
#     {"step": "查调研数据", "skill": "get_survey_data", "params": {"type": "用户反馈"}},
#     {"step": "生成饼图", "skill": "generate_chart", "params": {"chart_type": "饼图", "data": "${get_survey_data.output}"}},
#     {"step": "生成Word", "skill": "word_generate", "params": {"content": "${get_survey_data.output}", "charts": "${generate_chart.output}"}}
# ]

# 编排引擎执行大模型决策的步骤
orchestrator = ToolOrchestra()
result = orchestrator.run(decision_steps)  # 按大模型决策的步骤调用Skills

特点：步骤灵活、适配模糊需求，但需要大模型具备“步骤规划能力”，且需编排引擎校验步骤合理性（比如防止大模型生成“先导出Word再查数据”的错误步骤）。

场景3：混合模式（规则+大模型）

这是生产环境最常用的方案：

用规则引擎定义“基础步骤模板”（比如“查数据→生成图表→填充Word→导出”）；
大模型根据用户需求“调整模板”（比如用户不要图表，大模型删除“生成图表”步骤；用户要先格式化，大模型插入“format_word”步骤）；
编排引擎执行“调整后的步骤”，并做“兜底校验”（比如步骤顺序错误时，规则引擎自动修正）。

三、规则引擎/编排引擎 vs 大模型：各自的核心作用

角色	核心作用	适用场景
规则引擎/编排引擎	定义固定步骤、标准化执行、校验步骤合理性	固定流程、高可控性、高执行效率
大模型	意图识别、参数提取、模糊需求的步骤规划	模糊需求、灵活流程、个性化场景

总结

“先查数据→生成图表→填充Word→导出”这类固定决策步骤，主要由规则引擎/编排引擎完成，大模型仅做意图识别和参数提取，不负责“规划步骤”；
大模型负责决策的场景，是用户需求模糊、步骤不固定的开放式场景，且需编排引擎做步骤校验和执行；
生产环境中，Agent的决策逻辑是“规则兜底+大模型灵活调整”，既保证可控性，又适配复杂需求。

简单来说：规则/编排引擎是“标准化的步骤清单”，大模型是“根据用户需求调整清单的人”——清单的基础框架由引擎定，灵活调整由大模型做，最终执行还是靠引擎。

posted @ 2026-02-28 08:53 向着朝阳阅读(0) 评论(0) 收藏举报

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