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汕头seo网站排名,宝塔批量建站工具,宁波网站设计服务,龙岩做网站的地方文章介绍Claude Skills的动态工具过滤功能#xff0c;解决传统AI Agent工具调用时Token消耗大、模型困惑、响应慢等问题。通过动态加载和渐进式披露机制#xff0c;Agent仅在识别用户意图匹配时加载相关工具#xff0c;大幅提升效率。文章详解如何使用LangChain 1.1的Middle…文章介绍Claude Skills的动态工具过滤功能解决传统AI Agent工具调用时Token消耗大、模型困惑、响应慢等问题。通过动态加载和渐进式披露机制Agent仅在识别用户意图匹配时加载相关工具大幅提升效率。文章详解如何使用LangChain 1.1的Middleware API实现这一功能包括动态工具过滤、状态管理和请求拦截等关键技术。Claude Skills 的核心功能——动态工具过滤Claude Code Skills 背景介绍Vibe Coding(氛围编程) 大家应该都听过那它是怎么发展而来的呢第一代 AI 编码工具主要依赖于基于统计的补全技术随后发展为以 GitHub Copilot 为代表的“中间填充”Fill-in-the-Middle预测模型这些工具本质上是被动的依赖开发者提供明确的上下文和光标位置。然而随着模型推理能力的飞跃特别是 Anthropic Claude 系列模型在长上下文处理和逻辑推理方面的突破一种新的范式即代理式编程Agentic Coding应运而生。Claude Code 的出现其不仅仅是一个运行在终端中的 CLI 工具而是一个具备自主规划与执行能力的智能代理 。与传统的 CLI 工具不同Claude Code 被设计为能够理解自然语言指令并将其转化为一系列复杂的系统操作包括文件编辑、代码运行、Git 版本控制管理以及错误调试 。它遵循 Unix 哲学具有高度的可组合性Composable和可脚本化Scriptable特征能够与其他命令行工具通过管道Pipe进行交互 。Claude Code 的核心竞争力在于其“全栈意识”。它不仅仅关注当前打开的文件而是能够通过索引和检索机制理解整个代码库的架构、依赖关系以及业务逻辑 。这种能力使得开发者可以从繁琐的语法细节中解脱出来转向更高层次的架构设计和意图表达这种工作流在社区中被形象地称为“氛围编程”Vibe Coding在 Claude Code 的架构中Skill技能 扮演着至关重要的角色。如果说 Claude 模型是大脑MCP 是连接外部世界的手脚那么 Skill 就是存储特定领域专业知识的操作手册。虽然 Claude Opus 4.5 拥有广泛的编程知识但它并不了解某家特定初创公司的内部部署脚本、某种冷门框架的特殊配置或者某个团队特定的代码审查规范。传统的解决方案是将这些信息全部塞入系统提示词System Prompt或上下文窗口中但这会导致两个问题一是上下文窗口迅速耗尽增加了推理成本Token Economics二是过多的无关信息会干扰模型的注意力导致“迷失中间”Lost in the Middle现象。Skill 通过引入动态加载Dynamic Loading和渐进式披露Progressive Disclosure 机制优雅地解决了这一难题。它允许开发者将海量的程序性知识Procedural Knowledge封装在本地文件系统中Agent 仅在识别到用户意图与某个 Skill 匹配时才会按需加载相关的指令和脚本 。这种架构不仅极大地扩展了 Agent 的能力边界还保证了推理的高效性和准确性。Claude Skills 给予Agent的启发大模型的工具调用流程传统的 AI Agent 在处理任务时会将所有可用的工具Tools一次性暴露给大语言模型。想象一下如果你有 50 个工具每次模型调用都需要处理这 50 个工具的描述信息这会带来几个严重问题Token 消耗巨大每个工具的描述可能有几百个 token50 个工具就是上万个 token大模型困惑面对过多选择模型容易选错工具或产生幻觉响应延迟处理大量工具描述需要更长时间成本高昂API 调用按 token 计费浪费严重Claude Skills 的核心思想是让模型在每次调用时只看到「相关的」工具而不是全部工具。这就像一个智能助手只有当你说我要分析数据时才会把数据分析相关的工具拿出来说我要处理 PDF时才会展示 PDF 处理工具。接下来我们就通过底层技术来复现这个非常高价值的Agent开发模式。为什么选择 LangChain 1.1LangChain 1.1 版本最大的优势就是在LangGraph之上构建并集成了革命性的 Middleware API。这个 Middleware API 允许我们在 Agent 的执行流程中插入自定义逻辑实现动态工具过滤在每次模型调用前修改工具列表状态管理通过 state_schema 追踪运行时状态请求拦截使用 request.override() 修改请求参数在 LangChain 1.1 之前实现动态工具过滤需要复杂的 hack比如重写 Agent 类或修改工具列表。现在通过官方支持的 Middleware API我们可以优雅地实现这一功能。# 基础库导入 import os import sys from pathlib import Path from typing import List, Callable, Any, Optional from typing_extensions import TypedDict # 加载环境变量 from dotenv import load_dotenv load_dotenv(overrideTrue) # LangChain 1.1 核心导入 from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import ( AgentMiddleware, ModelRequest, ModelResponse, ) from langchain_core.tools import BaseTool, tool from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, BaseMessage print(核心库导入成功)上面的代码导入了我们需要的所有核心组件。特别注意 langchain.agents.middleware 模块这是 LangChain 1.1 新增的关键模块包含了AgentMiddleware中间件基类我们需要继承它ModelRequest封装了模型调用请求的所有信息消息、工具、状态等ModelResponse模型调用的响应写在最后本文介绍了如何使用 LangChain 1.1 的 Middleware 机制实现 Claude Skills 动态工具过滤。虽然没有把完全的过程demo 展示出来但是核心概念如下Middleware 机制作用在 Agent 执行流程中插入自定义逻辑核心方法wrap_model_call(request, handler)关键操作request.override(toolsfiltered_tools)State Schema作用定义 Agent 运行时需要追踪的状态实现使用 TypedDict 定义结构访问通过 request.state.get(“key”) 获取动态工具过滤原理根据当前状态skills_loaded决定暴露哪些工具好处减少 token 消耗、降低错误率、提升响应速度实现在 Middleware 中过滤并替换工具列表AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】