96SEO 2026-06-18 22:40 1
无需改 Agent 循环,循环 Agent 核心调度方式。
在 v1 的工具列表基础上,v2 新增 TodoManager 管理和 TodoWrite 工具。

todo_manager = TodoManager
def execute_tool:
if name == "TodoWrite":
try:
todo_manager.update
# 返回给模型kan的文本形式,模型Ke以据此继续思考和geng新
return todo_manager.summary_text
except Exception as e:
return f" {e}"
# 其他工具: bash / read_file / write_file / edit_file...
...
小叙:从 Bash 到 SKILL 的灵感火花
说实话,我刚把一段老掉牙的 Bash 脚本搬到电脑里结果卡死了。
那一瞬间,我脑子里冒出一个念头:干脆把脚本包装成 SKILL,让 Agent 自己去跑?
哈哈,这主意听起来像是把厨房的锅直接塞进微波炉——有点疯狂,但谁不爱尝鲜呢。
于是我开始拆解这件事儿,顺便把“怎么让 AI Neng懂得你的 Bash”写成一篇文章。
第一步:把 Bash 当作「元工具」来认识Bash 本身就是操作系统的底层语言,几乎所有命令行工具douNeng在它下面跑。
所以我们Ke以把 Bash 当成一个「万Neng钥匙」:
文件读写 → cat、echo、sed
系统查询 → ls、find、grep
网络请求 → curl、wget
咱就是说只要Neng在终端敲进去的,douKe以抽象成一个 tool 调用。
第二步:定义 SKILL 的结构化描述S K I L L 其实是个 Markdown 文档,加上一点元信息就Neng被 Agent 读取。
---
name: deploy_app
description: 自动化部署 Web 应用
---
# 步骤
1. 拉取Zui新代码
2. 安装依赖
3. 重启服务
bash
git pull origin main
npm install
pm2 restart app
这个文档里既有「说明」也有「可执行代码块」。Agent 在需要时会把代码块提取出来用 Bash 执行。
第三步:让 Agent Neng够「加载」SKILL 并执行其中的 Bash 块核心函数大概长这样:
def load_skill:
# 读取 skill 文件
content = open.read
# 正则提取
bash 块
cmds = re.findall\
', content, re.DOTALL)
return cmds
def run_skill:
cmds = load_skill
for cmd in cmds:
result = run_bash # 这里调用我们之前封装好的 bash 执行器
logger.info
return "Skill 完成"
注意,这里我们没有硬编码任何业务逻辑,一切dou交给 Skill 文档自己说话。咱们只负责把它搬运到机器上执行。
实战案例:从简单脚本到完整 Agent 工作流 #1 把单文件复制脚本转成 SkillBash 原始脚本:
#!/bin/bash
src="/tmp/data.txt"
dst="/var/www/html/data.txt"
cp "$src" "$dst"
echo "复制完成"
S K I L L 文档:
---
name: copy_data
description: 将临时数据复制到网站根目录
---
# 操作步骤
bash
src="/tmp/data.txt"
dst="/var/www/html/data.txt"
cp "$src" "$dst"
echo "复制完成"
A g e n t 调用流程:
User 提问:「帮我把 data.txt 放到网站目录」.
LLM 判断需要使用 `Skill` 工具.
`Skill` 参数为 `copy_data`.
Agent 加载 Skill 内容并执行其中的 Bash.
Agent 把执行结果回报给用户.
#2 多步骤部署 Skill 示例S K I L L 内容:
---
name: deploy_webapp
description: 自动化部署 Node.js Web 应用
---
# Todo 列表
git pull origin main
npm install --production
pm2 restart myapp
Agent 在每一步dou会调用 `TodoWrite` geng新状态,然后继续跑下一条 Bash。整个过程像是有人手动敲键盘,但实际上是模型在背后调度的。
为什么百度不收录?——顺带聊聊 SEO 小技巧a) 你得明白搜索引擎爬虫喜欢结构化的数据。
b) 我们的 SKILL 文档Ru果直接放在项目根目录,且没有 robots.txt 限制,它们会被抓取。但Ru果你用了太多内部链接或者文件名里有中文空格,爬虫可Neng会迷路。
b) 再说一点——标题要明确。比如「如何将 Bash 脚本转换为 SKILL 实现 Agent?」这种长尾关键词正好匹配搜索需求,记得在 `
a) Zui后别忘了页面加载速度。我们的示例代码块Ru果放太多未压缩的大段文字,会拖慢渲染。压缩一下 CSS、JS,把代码块放进 `
` 标签里让浏览器快快渲染,这样爬虫geng友好,也geng容易被收录啦! # 小技巧:让你的 SKILL 页面geng SEO‑friendly
- 使用语义化标签(, , ),帮助搜索引擎理解结构。
- 给每个 Skill 一个唯一且简短的 URL,避免重复内容。
- 在页面底部加上内部链接指向相关 Skill,这样爬虫Ke以形成闭环,提高抓取深度。
- 用 `rel="canonical"` 标记防止同一内容出现多次导致稀释权重。
细节坑点 & 常见错误排查 #1 路径拼写错误——那个那个,我老忘了斜杠到底是正斜还是反斜!。 Ru果 Skill 中写成 `C:\path\to\file` 在 Linux 环境下肯定炸掉。 解决办法:统一使用 POSIX 路径或者在加载前Zuo一次路径规范化。
#2 权限不足——别让模型去删库跑路!Bash 命令默认以运行 Agent 程序的用户身份执行。Ru果你给它 `rm -rf /` 那可是灾难啊!所以一定要在 System Prompt 里加一句 “禁止使用危险命令”。
#3 输出太长导致缓存失效 —— 嗯,这玩意儿真的hen容易卡住。LLM 每次调用dou有 token 上限,Ru果一次性返回几千行日志,就会爆 token。 我们通常会在 ToolResult 前面加一句 “
从零到一实现完整 Agent 的步骤回顾
- 搭建 Python 环境,安装 llm‑api 包。
- 编写通用 `run_bash` 函数,把 stdout、stderr 合并返回。
- 定义 `Skill` tool schema,让模型知道Ke以请求哪个技Neng。
- 编写 `SkillLoader` 类,实现读取 SKILL.md、提取 YAML 前置和代码块。
- 实现 `TodoManager` 用来管理多步骤任务列表;配合 `TodoWrite` tool 使用。
- 写一个通用的 `agent_loop`:读取历史、调用模型、解析 tool_use、执行对应函数、把结果塞回历史。
- Zui后包装一个交互式 CLI 或者 HTTP 接口,就算是自己的私有 AI 助手啦!
# 小彩蛋:让 Agent 学会自我纠错end of story — 咱们聊完了吧?哈~ 😆if response.text.startswith: # 模型自认出错了我们再提醒一次正确格式再试一次 corrected_prompt = response.text.replace # 调用... 这样模型自己会说“不对不对,我刚才写错了”,然后自行修正,好玩又实用。
作为专业的SEO优化服务提供商,我们致力于通过科学、系统的搜索引擎优化策略,帮助企业在百度、Google等搜索引擎中获得更高的排名和流量。我们的服务涵盖网站结构优化、内容优化、技术SEO和链接建设等多个维度。
| 服务项目 | 基础套餐 | 标准套餐 | 高级定制 |
|---|---|---|---|
| 关键词优化数量 | 10-20个核心词 | 30-50个核心词+长尾词 | 80-150个全方位覆盖 |
| 内容优化 | 基础页面优化 | 全站内容优化+每月5篇原创 | 个性化内容策略+每月15篇原创 |
| 技术SEO | 基本技术检查 | 全面技术优化+移动适配 | 深度技术重构+性能优化 |
| 外链建设 | 每月5-10条 | 每月20-30条高质量外链 | 每月50+条多渠道外链 |
| 数据报告 | 月度基础报告 | 双周详细报告+分析 | 每周深度报告+策略调整 |
| 效果保障 | 3-6个月见效 | 2-4个月见效 | 1-3个月快速见效 |
我们的SEO优化服务遵循科学严谨的流程,确保每一步都基于数据分析和行业最佳实践:
全面检测网站技术问题、内容质量、竞争对手情况,制定个性化优化方案。
基于用户搜索意图和商业目标,制定全面的关键词矩阵和布局策略。
解决网站技术问题,优化网站结构,提升页面速度和移动端体验。
创作高质量原创内容,优化现有页面,建立内容更新机制。
获取高质量外部链接,建立品牌在线影响力,提升网站权威度。
持续监控排名、流量和转化数据,根据效果调整优化策略。
基于我们服务的客户数据统计,平均优化效果如下:
我们坚信,真正的SEO优化不仅仅是追求排名,而是通过提供优质内容、优化用户体验、建立网站权威,最终实现可持续的业务增长。我们的目标是与客户建立长期合作关系,共同成长。
Demand feedback