AI 把重复工作保存为“食谱”?Skillscript 的诞生

一幅将复杂的 AI 工作流转化为整洁食谱形式的意象图
AI Summary

Skillscript 是一种声明式语言,它将 AI 代理复杂的业务流程固定为可重用的食谱,从而大幅降低了每次执行任务时的思考成本和时间消耗。

想象一下。每天早上你都请你的 AI 助手“整理一下今天的会议资料”。AI 虽然在做同样的工作,但每次都要从零开始思考:会议记录从哪获取?如何进行总结?这就像一位熟练的厨师每次做菜时,都要重新思考“洋葱怎么切?”、“锅在哪里?”一样。这不仅是时间的浪费,有时还会导致“业务不一致”——即每次产出的结果都不尽相同。

最近,一项旨在解决这些苦恼的技术出现了。这就是一种名为“Skillscript”的新型编程语言。

为什么它很重要?

如果 AI 代理在执行任务时每次都需要经过深思熟虑,那么势必会消耗大量的计算资源并产生时间延迟(latency,即响应变慢)。此外,如果代理每次都自我判断,还可能会出现“业务一致性不足”的问题,即结果与之前微妙不同。根据 Skillscript: A Declarative Workflow Language Designed for AI Agents 的介绍,Skillscript 的设计初衷正是为了解决 AI 每次都需要重新思考(re-reason)带来的成本和延迟问题。

简而言之,就是将 AI 执行业务的方式本身固定为“可重用的食谱”。通过这种方式,开发者可以以可审计(auditable,即可以追踪并验证工作内容)且可信赖的形式管理 AI 的业务流程。

AD

通俗理解:像菜谱一样的 AI 编程

我们可以打个比方:如果说以前的 AI 工作是厨师的即兴发挥,那么 Skillscript 就是一份记录完美的“菜谱”。

Skillscript 是一种“声明式编程语言”(declarative language,即不逐一列举命令的执行步骤,而是明确指定目标是什么)。参阅 Skillscript: A Declarative Language for Building And Orchestrating LLM-Powered Agent Workflows 可知,开发者可以使用该语言来描述复杂的代理业务流程,例如控制流(条件语句、循环等)、数据操作以及工具执行。

其核心在于“基于依赖的有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)”结构。正如 Skillscript — a small program with a dependency DAG of typed operations 中所述,每项任务都像是一张地图,明确定义了哪些任务必须先完成才能进行下一步。

例如,如果存在“数据收集 → 分析 → 撰写报告”的过程,Skillscript 会将这种关系明确定义为一份“菜谱”。一旦写好这份菜谱,AI 就无需每次重新思考,只需在需要时调取执行即可。此外,Skillscript 将编排(连接工具、模型、数据库的过程)与实际计算任务分离,帮助开发者专注于管理复杂的业务流程。

现状:进展如何?

目前,Skillscript 处于重新定义 AI 代理工作流开发方式的初期实验阶段。Skillscript 既可以通过独立的解释器自主运行,也可以在设定的时间自动运行(cron-fired,即周期性自动执行),还支持以 AI 代理可以直接读取并执行的形式实现

当然,要在实际生产环境中使用,沙盒化(sandboxing,即在与外部隔离的安全环境中运行)、资源限制以及输入值校验等安全措施是必不可少的。正如 微软在代理框架相关资料 中所强调的,当 AI 直接执行代码或操作工具时,必须配套这些安全保障措施。

未来展望

未来,AI 代理将不仅仅是“对话机器人”,而是进化为执行复杂业务流程的“数字员工”。届时,像 Skillscript 这样的声明式语言极有可能成为行业标准,它能安全地保存 AI 代理学到的工作方式,并将其转化为企业内人人可审计、可修改的公共食谱。正如我们使用智能手机应用一样,AI 代理从“技能商店”下载经过验证的食谱并立即投入工作的那一天,很快就会到来。

MindTickleBytes AI 记者点评

反复思考对于人类和 AI 来说都是低效的。与其让 AI 因为人类不一致的指令而反复犯错,不如通过整理好的 Skillscript 食谱来保证工作质量。我认为,这是 AI 代理要在商业领域进一步扎根所必须经历的“成人礼”。

参考资料

  1. A Declarative Language for Building And Orchestrating LLM-Powered Agent Workflows
  2. Skillscript: A Declarative Language for Agent Workflows
  3. Skillscript: A Declarative Workflow Language Designed for AI Agents
  4. GitHub - sshwarts/skillscript: Skillscript — a small program with a dependency DAG of typed operations
  5. GitHub - sshwarts/skillscript-runtime: Skillscript — a small program with a dependency DAG of named targets
  6. [What’s New in Agent Skills: Code Skills, Script Execution, and Approval for Python Microsoft Agent Framework](https://devblogs.microsoft.com/agent-framework/whats-new-in-agent-skills-code-skills-script-execution-and-approval-for-python/)
AD
测试你的理解
Q1. Skillscript 旨在解决的核心问题是什么?
  • AI 学习速度缓慢的问题
  • AI 每次执行相同任务时都需要重新思考(re-reason)所带来的成本和延迟问题
  • 由于 AI 模型过大而导致的存储空间不足
Skillscript 通过执行预先编写好的“技能(Skill)”,使 AI 无需在每次处理相同业务时都重新思考,从而降低了成本并减少了时间延迟。
Q2. Skillscript 管理工作流的方式是什么?
  • 顺序执行 Python 代码
  • 基于依赖的有向无环图(DAG)
  • 基于随机概率的命令执行
Skillscript 将工作流构建为基于依赖的有向无环图(DAG)形式的类型化(typed)操作。
Q3. Skillscript 的技能(Skill)可以由谁执行?
  • 仅限开发者执行
  • 仅限 AI 代理执行
  • 自动化解释器(无人值守或基于时间)或 AI 代理均可执行
Skillscript 技能既可以由解释器自主执行或按周期执行,也可以由 AI 代理读取已编译的提示词制品后直接执行。