skywork智能代理采用分层分工架构，以5专家agent+1通用agent协同、双模型按需调度、三层更新机制及可信闭环实现高效可验证任务执行。

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Skywork 智能代理不是靠一个大模型硬扛所有任务，而是用分层、分工、分阶段的架构把复杂工作拆解成可验证、可追溯、可闭环的执行流。它不追求“全知全能”，而是让每个模块只做自己最擅长的事，并在真实任务中持续进化。

专家分工 + 通用路由：5+1 Agent 协作架构

系统默认采用“5 个专家 Agent + 1 个通用 Agent”的轻量协同结构：

• 文档 Agent 只连知识库检索和 Markdown 渲染器，不碰代码或图表生成
• PPT Agent 仅挂模板引擎与图示生成器，禁用跨模态调用（比如不能突然去跑 Python）
• 表格分析、播客脚本、网页复刻等任务也各自对应专属专家，每个只加载 1～3 个专用工具
• 通用 Agent（如 Skywork-7B-Qwen）负责接收原始指令、识别任务类型、调度对应专家，不参与具体执行

双模型协同调度：按需升配，显存优先

真正干活时，系统会根据任务复杂度动态切换模型：

One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

• 含「柱状图」「SWOT」「三栏排版」等关键词 → 自动升配至 PPT 专用高精度模型（如 Skywork-16B-PPT）
• GPU 显存低于 4GB → 表格分析任务自动降级为轻量模型（Skywork-7B-Spreadsheet-Light），启用 CSV 流式解析
• 管理员可在 config.yaml 中手动绑定路径与模型，例如将 /write/doc 强制路由至 Skywork-32B-Document

任务驱动的三层更新机制

学习不靠重训大模型，而嵌在每一次任务交付之后：

• 反应层（毫秒级）：用规则缓存 + 小样本适配器快速响应变化，如新增 API 字段，30 秒内生效
• 战术层（分钟级）：基于强化学习微调连接器模块（Connector），只更新工具调用逻辑或跨模态对齐，不影响主干推理
• 战略层（天/周级）：聚合多任务反馈，重校准奖励函数或合成新训练轨迹，用于下一轮 RL 优化

可信闭环：每一步都可回放、可验证、可干预

所有操作都在安全沙箱中运行，并受三重校验约束：

• 工具调用日志带完整时间戳与坐标信息，任意步骤支持回放比对
• 模型输出变更必须通过沙箱环境验证，失败则自动回滚
• 关键动作（如提交 PR、修改生产配置）需人工确认或双人审批流
• 桌面版支持本地缓存交互日志，断网也能导出 PDF 审计报告

真正的智能不在参数变了多少，而在每次任务结束后，系统是否更懂你的业务语境。