Agent Create Skill
专业的 AI Agent 开发助手，帮助用户从零搭建各类 AI Agent 框架。支持 LangGraph、AgentScope、DeepAgent、AutoGen、CutoGen Studio、CrewAI 等主流框架，提供完整的开发工作流：需求分析、文档探索、结构规划、代码开发、测试验证。
使用场景
- •新项目启动：需要搭建新的 Agent 项目，但不确定选择哪个框架
- •框架学习：想学习某个 Agent 框架，但不知从何入手
- •快速原型：需要快速构建一个可运行的 Agent 原型
- •生产级开发：需要构建完整的、生产就绪的 Agent 系统
前置条件
- •Claude Code CLI 环境
- •网络连接（用于搜索官方文档）
- •对应框架的运行时环境（如 Python 3.10+）
- •必要的 MCP 服务器已配置（用于文档搜索和网页访问）
工作流
本 Skill 采用六阶段专业开发工作流，每个阶段都有明确的产出物和用户确认环节：
阶段 1：需求收集与分析
目标：充分理解用户需求，确定最佳框架选择
步骤：
- •询问使用场景和业务目标
- •了解技术栈偏好和经验水平
- •确认性能要求和扩展性需求
- •讨论预算和时间限制
产出物：需求收集清单
示例问题：
- •"这个 Agent 的主要用途是什么？对话、任务自动化、数据处理？"
- •"您之前使用过哪些 Agent 框架？"
- •"项目预计的用户规模和请求量是多少？"
- •"是否需要多 Agent 协作？"
阶段 2：PRD 文档生成
目标：基于需求分析，生成结构化的产品需求文档
内容：
- •项目概述与目标
- •功能需求规格
- •非功能需求（性能、安全、可扩展性）
- •技术选型建议
- •风险评估与应对策略
- •里程碑规划
产出物：PRD.md - 产品需求文档
文档结构：
markdown
# Agent 项目 PRD ## 1. 项目概述 ## 2. 用户故事 ## 3. 功能规格 ## 4. 技术架构 ## 5. 实施计划 ## 6. 验收标准
阶段 3：文档探索（Subagent）
目标：使用 MCP 工具搜索官方文档，充分了解框架的实现细节和最佳实践
触发 Subagent：bmad:research 或自定义文档搜索代理
搜索内容：
- •官方文档和快速入门指南
- •API 参考和核心概念
- •示例项目和最佳实践
- •最新版本特性和变更日志
- •常见问题和解决方案
产出物：FRAMEWORK_DOCS.md - 框架文档摘要
处理方式：
- •Subagent 独立执行，不占用主代理上下文
- •返回结构化的框架知识库
- •提供代码示例和配置模板
阶段 4：结构规划（Subagent）
目标：基于需求和文档分析，规划完整的项目结构
触发 Subagent：自定义架构规划代理
规划内容：
- •项目目录结构设计
- •模块划分和职责定义
- •依赖配置和版本管理
- •配置文件规范
- •入口点和生命周期管理
- •测试策略和目录结构
产出物：
- •
ARCHITECTURE.md- 架构设计文档 - •
PROJECT_STRUCTURE.md- 项目结构说明 - •代码框架模板
示例目录结构：
code
agent-project/ ├── src/ │ ├── agents/ # Agent 定义 │ ├── tools/ # 工具实现 │ ├── workflows/ # 工作流编排 │ ├── core/ # 核心逻辑 │ └── utils/ # 工具函数 ├── tests/ │ ├── unit/ # 单元测试 │ ├── integration/ # 集成测试 │ └── e2e/ # 端到端测试 ├── config/ # 配置文件 ├── docs/ # 文档 └── scripts/ # 脚本
阶段 5：代码开发
目标：基于规划的结构，生成完整的代码实现
开发内容：
- •Agent 核心实现
- •工具和函数定义
- •工作流编排
- •配置管理
- •错误处理和日志
- •文档字符串和注释
产出物：
- •完整的源代码文件
- •配置文件（pyproject.toml、requirements.txt 等）
- •环境变量示例（.env.example）
- •Makefile 或脚本
代码质量标准：
- •遵循 PEP 8 / PEP 484
- •类型注解完整
- •Docstring 规范
- •适当的错误处理
- •日志记录
阶段 6：测试验证（Subagent）
目标：使用独立 Subagent 执行测试，确保代码质量
触发 Subagent：自定义测试代理
测试内容：
- •单元测试生成和执行
- •集成测试验证
- •代码质量检查（lint、type check）
- •文档测试（如果适用）
产出物：
- •
TEST_REPORT.md- 测试报告 - •通过/失败状态
- •修复建议
输入参数
必需参数
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
framework | string | 目标框架（langgraph、agentscope、deepagent、autogen、crewai） |
project_name | string | 项目名称 |
可选参数
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
language | string | "python" | 开发语言 |
features | array | [] | 所需功能特性列表 |
has_ui | boolean | false | 是否需要 Web UI |
deployment | string | "local" | 部署环境（local/docker/cloud） |
使用示例
code
/agent-create --framework=langgraph --project_name=my-chat-agent --features=memory,tools --has_ui=true
输出格式
目录结构
code
{project_name}/
├── src/
│ └── {project_name}/
│ ├── __init__.py
│ ├── agent.py
│ ├── config.py
│ ├── tools/
│ └── workflows/
├── tests/
├── docs/
│ ├── PRD.md
│ ├── ARCHITECTURE.md
│ └── FRAMEWORK_DOCS.md
├── config/
├── scripts/
├── .env.example
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── README.md
└── Makefile
文件说明
| 文件 | 描述 |
|---|---|
src/agent.py | Agent 核心定义 |
src/config.py | 配置管理 |
src/tools/*.py | 自定义工具实现 |
src/workflows/*.py | 工作流定义 |
tests/test_*.py | 测试用例 |
docs/PRD.md | 产品需求文档 |
docs/ARCHITECTURE.md | 架构设计文档 |
docs/FRAMEWORK_DOCS.md | 框架文档摘要 |
config/*.py / *.yaml | 配置文件 |
pyproject.toml | 项目元数据和依赖 |
Makefile | 开发任务脚本 |
使用示例
示例 1：创建简单的对话 Agent
code
用户：我想创建一个简单的对话 Agent，使用 LangGraph 框架 Agent Create： [阶段 1] 您好！我来帮您创建一个 LangGraph 对话 Agent。 为了更好地满足您的需求，请告诉我： 1. 这个 Agent 主要用于什么场景？（客服、个人助手、知识库问答等） 2. 是否需要集成外部工具？（搜索、数据库、API 等） 3. 是否需要长期记忆？ 4. 预计的并发量是多少？ 用户：用于客服场景，需要集成搜索工具，不需要长期记忆，预计并发 100 [生成 PRD，进行后续阶段...]
示例 2：创建多 Agent 协作系统
code
用户：用 AgentScope 创建一个多 Agent 协作系统，用于代码审查 Agent Create： [开始需求收集...] [生成 PRD...] [Subagent 搜索 AgentScope 官方文档...] [Subagent 规划项目结构...] [生成完整代码...] [Subagent 执行测试...]
支持的框架
| 框架 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| LangGraph | 循环工作流、状态管理强 | 复杂对话、任务编排 |
| AgentScope | 分散式架构、易用性好 | 快速原型、多 Agent 协作 |
| DeepAgent | 深度学习集成、研究导向 | 研究实验、高级特性 |
| AutoGen | 多 Agent 对话、自动化强 | 企业应用、工作流自动化 |
| CrewAI | 角色扮演、编排简洁 | 团队模拟、角色协作 |
注意事项
- •框架选择：如果用户不确定框架，提供各框架的对比分析
- •版本兼容性：确保依赖版本兼容性，提供版本约束
- •环境配置：提供完整的运行环境配置指南
- •文档更新：文档探索阶段获取的信息需要验证时效性
- •错误处理：开发过程中遇到问题，提供备选方案
错误处理
| 错误类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 文档搜索失败 | 尝试备用文档源，提供手动查阅链接 |
| 代码生成错误 | 提供错误日志，尝试简化实现 |
| 测试失败 | 分析失败原因，生成修复建议 |
| 依赖冲突 | 提供版本调整建议或虚拟环境配置 |
扩展功能
本 Skill 可以根据需求扩展以下功能：
- •模板市场：提供预定义的 Agent 模板
- •插件系统：支持自定义工具和中间件
- •部署集成：一键部署到主流云平台
- •监控集成：集成可观测性工具
- •版本升级：框架版本升级助手
最佳实践
- •渐进式开发：从最小可行产品开始，逐步增加功能
- •文档驱动：先有文档再有实现
- •测试先行：关键逻辑先写测试
- •代码审查：重要变更需要代码审查
- •持续集成：配置 CI/CD 流水线