用户请求进入后,诊断 Skill 的完整流程是什么?
未标记
考查重点:诊断取证与假设排除。按用户问题确定诊断对象,加载对应Skill并调用工具取证,逐个验证假设后给出原因与处理建议;无法定位时返回已排除项和仍缺的信号
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参考答案
核心回答
一条完整诊断链路应是:明确对象与现象 → 路由并加载诊断方法 → 获取实际证据 → 构造和验证假设 → 形成有依据的结论与后续建议。Skill保存可复用方法,Agent决定本轮如何使用,工具读取真实系统数据,运行时管理状态和边界。
在故障诊断、风控归因与LogID全链路排查场景中,不能只讲“匹配到Skill然后调用大模型”,还要说明日志是否完整、结论如何验证,以及没有证据时怎样收敛。
请求进入后怎样走
确定任务范围。 从用户输入提取对象、现象、时间窗口、环境和已有标识,结合可信身份确定可读范围。缺失条件若能从当前请求或工具获得就先补齐,只有影响诊断的关键歧义才询问。
路由与加载。 根据能力目录选诊断Skill,加载相关正文和必要资源;同时保留其他候选或通用排查分支。模糊现象可能跨服务、存储和客户端,不应在第一层分类后永久排除其他方向。
获取证据。 按LogID、TraceID、业务对象ID和时间窗口查询日志、指标、链路、配置或近期变更,记录来源和采集时间。处理分页、时间偏差、采样和服务边界;一次查询成功不等于日志完整,缺少关键环节要明确标记。
建立假设并验证。 将观察与推断分开,例如“下游返回超时”是观察,“数据库锁等待导致”是待验证假设。优先查能区分候选原因的证据,必要时扩大范围;知识库提供排查方法与已知模式,不能替代这次事件的真实数据。
汇总交付。 输出现象、影响范围、证据支持的原因、排除的候选和建议动作;不确定时给出具体缺口与下一项有效检查。结论引用对应日志或指标,避免靠摘要反复自证。
执行中如何控制
用任务状态保存已查对象、证据引用、假设、失败和下一步,长日志存外部,主上下文只保留相关片段与回读位置。工具失败时按类型处理,连续重复查询没有新信息时调整或停止,设定时间和调用预算。
默认诊断可以先读证据;若用户任务包含实际修复,再按资源和动作范围执行。技能说明不能自行授予读取敏感数据或修改生产系统的权利,后端仍检查身份与对象范围;结果只包含任务所需信息。
如何确认诊断有效
用真实或可信复现的故障Case评估,不仅看路由和工具选择,还检查根因是否与证据一致、关键环节是否遗漏、建议能否解决问题。标准答案应由领域人员核对,允许多条有效排查路径。
分别观察误归因、证据完整度、无依据结论、任务完成、成本与耗时。技术亮点是将可复用排查方法与本次事件证据连接起来,让每个结论可追溯、每次探索有目的。
对应教程
- 27-Skills技能与AI编程工具实践:理解技能加载、资源与脚本的关系。
- 21-Agent智能体:理解观察驱动的工具循环。
参考资料
- 国内:JavaGuide:Skill路由实现:借鉴诊断 Skill 候选、任务拆分与默认分支,说明正文中请求进入后如何选择能力并进入处理流程。
- 国内:WeThinkIn:Agent Harness工程:采用任务、环境与结果的区分,说明正文中实际诊断证据的收集与结论验证。
- 国内:JavaGuide:Agent评测与Outcome:依据 Outcome 与 Trace、客观证据和 Judge 校准的区分,说明正文中诊断结果与执行过程如何分别评价。
- 国外:Anthropic:Writing effective tools for agents:借鉴工具结果与调用评估的设计,说明正文中日志如何整理为可用的诊断证据。
- 国外:Anthropic:Equipping agents with Agent Skills:依据可复用方法与按需资源的分工,说明正文中诊断流程及参考材料如何组织。

