随着 AI 代理应用的快速发展，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 代理技能（Agent Skills）建立更可靠、可重用的开发框架。
这篇由 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”，标志着 AI 开发正式进入工程化新阶段。
SKILL.md 成为标准，AI 代理技能迈向模块化
Agent Skills 概念最早由 Anthropic 提出，目前已发展为开源标准。其核心在于通过模块化资料夹结构与 SKILL.md 文件，让 AI 代理能按需加载能力。
SKILL.md 不仅包含指令与元数据，还能引用外部资源，使代理在执行任务时采用“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 代理开发的基础架构。
从 Prompt Hack 到设计模式：五大核心架构解析
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：让 AI 即时成为专家
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加载，避免主提示过度膨胀。
Generator：标准化输出的关键引擎
Generator 模式适合需要一致输出的场景，例如 API 文件、自动提交信息或项目模板生成。
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：建立可量化的检查机制
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，例如代码质量或安全规范。
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，则可快速转变为漏洞审查工具，特别适用于自动化 PR 审核流程。
Inversion：从回答者转为提问者
Inversion 模式颠覆传统 AI 直接生成答案的流程，强制代理先进行结构化提问。
通过“未完成前不得继续”的限制，AI 必须逐步收集完整需求，特别适用于项目规划等需要高度上下文的场景，有效避免信息不足导致的错误输出。
Pipeline：复杂任务的流程控制中枢
Pipeline 模式针对多步骤任务设计，强制执行顺序与检查点，并可加入用户确认机制。
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。
模块化组合：AI 代理技能的进阶玩法
这五种设计模式并非孤立存在，而是可以灵活组合。例如：
Pipeline 可嵌入 Reviewer 进行自我验证
Generator 可搭配 Inversion 先收集参数
Google 的 Agent Development Kit（ADK）提供原生支持，通过 SkillToolset 在执行时仅加载必要模块，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。
AI 开发进入工程化时代：可靠性成关键
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，演变为具备结构与原则的工程设计方法，类似软件工程早期走向设计模式的历程。
X 平台上的社区反应也相当热烈，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代理变成难以维护的“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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