skywork智能代理采用六层解耦架构，聚焦意图理解增强、工具调用校准、知识链路加固三大可落地学习点，并严格按五步流水线生成文档，部署须关闭debug模式且启用cis基线加固。
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构建 Skywork 智能代理不是从零堆模型，而是按职责解耦、分层组装。核心是把能力切分成可独立演进、可观测、可替换的模块，避免“一个Agent打天下”带来的稳定性差、调试难、升级卡顿等问题。
明确六层架构职责边界
Skywork 企业级 Agent 平台采用标准六层设计，每层只做一件事，不越界：
- 接入层：只管统一入口——API 网关（支持 OAuth2.0 + MCP 协议适配 + 请求熔断），不做业务逻辑
- Agent 核心层：专注三大能力——意图理解（基于 Skywork-7B-Chat 微调）、规划引擎（ReAct 与 Plan-and-Execute 双模式）、工具调度器（内置 12 类标准工具注册中心）
- 协作层：仅承担任务中转——用 NATS 消息总线实现多 Agent 间优先级路由与死信重投，不参与决策
- 工具与数据层：纯粹提供能力底座——Milvus 向量库、PostgreSQL 读写分离集群、Firecracker 安全沙箱（代码执行隔离）
- 安全治理层：只做策略与审计——OPA 策略即代码引擎、WAL 级操作留痕、成本标签（按部门/项目/场景自动打标）
- 基础设施层：保障资源就绪——Kubernetes 1.28 集群，启用 Cgroup v2 与 GPU 拓扑感知调度
聚焦三个可落地的学习型增强点
所谓“学习”，不是让模型在线调参，而是把真实反馈结构化沉淀为规则或微调信号：
- 意图理解增强：收集线上误判日志（如“写竞品PPT”被分到文档流），每月对分类头做轻量 LoRA 微调（仅更新 0.3% 参数）；触发条件是单日同类型误判超 15 次，或人工修正率连续 3 天 > 22%
- 工具调用校准：记录每次工具失败的归因（如“模板引擎返回空图 → 原因：输入含未转义 HTML 标签”），自动注入 OPA 引擎生成约束规则；运营后台支持“一键封禁某次失败工具组合”，3 秒生效
- 知识链路加固：用户点击溯源并手动修正数值时，系统不在原文上覆盖，而是在对应向量 chunk 上新增带权重的“人工校准向量”，后续同类查询优先融合该信号
走通一条稳定可用的文档生成流水线
这是最易验证、最易调试、也最常复用的落地路径，严格按五步切割，禁止跳步：
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第一步：意图识别——输入“帮我写一份Q2客户满意度复盘报告”，输出结构化 JSON：
{"task_type": "report", "domain": "customer_satisfaction", "period": "Q2", "output_format": "docx"} - 第二步：领域研究员——根据 domain 和 period 调用知识库 API，返回带时间戳的原始数据片段（非摘要！）
- 第三步：文档生成——将原始数据喂入 prompt 模板，渲染出含标题层级、图表占位符、引用标注的 Markdown 初稿
- 第四步：格式转换——调用 DOCX 渲染器，插入真实图表（来自表格分析 Agent 输出）、自动编号、样式继承品牌规范
- 第五步：可信交付——嵌入溯源锚点（网页快照哈希 + chunk ID + 相似度阈值），导出 PDF 并开启内嵌编辑权限
部署必须守住两个实操红线
再好的模块设计，部署错一步就可能引发安全或稳定性事故：
- Helm 部署时，values-prod.yaml 中必须显式关闭 debug 模式——否则日志会泄露内部模型路径、工具凭证等敏感信息
- Kustomize 灰度发布前，base/kustomization.yaml 必须引用 patch-cis-hardening.yaml——这是金融、政务类客户强合规要求的基线加固补丁，缺失会导致审计不通过
