Google Antigravity SDK Agent Skills指南用文件系统SKILL.md让AI Agent掌握领域知识【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-pythonGoogle Antigravity SDKantigravity-sdk-python是一个用于构建 AI Agent 的 Python 库。它的Agent Skills功能允许你把SKILL.md文件指向任意文件夹就能让 AI Agent 加载领域知识、可复用工作流和专属能力——无需改代码只需指一个路径。什么是 Agent Skill一个文件夹就是一套外挂知识Agent Skill 是一种标准化的方式用来给 AI Agent 赋予新的能力和专业知识。它本质上就是一个目录 一个SKILL.md文件可以附带脚本、参考文档和资源文件。一个 Skill 通常包含三类内容组成部分作用示例SKILL.md核心指令 元数据YAML frontmatter技能说明与路由表references/深入参考文档架构说明、错误处理指南examples/可复用的示例代码自定义工具、MCP 集成最大的好处是领域专长可以被捕获一次然后在不同 Agent 之间重复复用。官方自带 Skill 解剖google-antigravity-sdk项目内就附带了一个真实可用的 Skill可以直接打开查看它是理解整个机制的最佳教材SKILL.md它的SKILL.md由两部分构成YAML frontmatter技能元数据声明name和description。description中写明何时激活此技能ACTIVATE 条件Agent 靠它判断该不该调用这个技能。正文路由表 Routing Table用If 用户需要……就读 references/xxx.md的句式把不同主题路由到references/和examples/下的具体文档。这种路由表设计非常聪明——Agent 不需要一次读完所有文档而是按需读取既省 token 又保持回答精准。比如你问如何配置 MCP 服务器它就去读 mcp_integration.md问如何调试失败的 Agent就去读 error_handling.md。3 步安装 Skillskills_paths 快速上手让 Agent 加载 Skill 的核心是LocalAgentConfig的skills_paths参数实现见 local_connection.py 与 local_connection_config.py。完整原理文档见 agent_skills.md。步骤 1组织你的 Skill 目录按标准布局存放每个技能文件夹内必须有SKILL.md。步骤 2通过skills_paths指向它skills_paths接收一个路径列表每个路径有两种写法指向父目录里面包含多个技能文件夹→ Agent 自动发现其中所有技能指向具体技能文件夹直接包含SKILL.md→ 只加载这一个技能步骤 3询问 Agent验证技能已加载项目中的示例脚本 agent_skills.py 演示了完整流程它加载官方的google-antigravity-sdk技能然后问 Agent 你有哪些可用技能——Agent 能准确报出技能名称并描述其能力。运行前需配置GEMINI_API_KEY环境变量。 小技巧示例脚本里 Agent 加载的正是教它如何构建自身 SDK的技能形成了一种有趣的自我指涉演示。不想手写用 Skills CLI 一键安装如果你希望直接安装项目发布的官方技能可以使用 Skills CLI 交互式浏览并安装详见 skills/README.mdVercel skills CLInpx skills add Google-Antigravity/antigravity-sdk-python --list可浏览加--skill google-antigravity-sdk --global可全局安装Context7 skills CLInpx ctx7 skills install /Google-Antigravity/antigravity-sdk-python google-antigravity-sdk如何编写你自己的 SKILL.md参考官方技能 SKILL.md 的结构一份合格的技能文件建议包含YAML frontmattername技能短名用于标识description写清楚技能做什么 激活条件如当用户想要创建、配置或编排 Agent 时激活此技能前置检查清单告诉 Agent 开工前该确认什么依赖是否安装、凭据是否配置路由表按用户意图分类每类指向一个具体文档避免 Agent 盲目通读渐进式披露核心SKILL.md保持精简细节放进references/让 Agent 按需加载这套文件系统即知识的模式让团队可以像管理文档一样管理 Agent 的能力——版本可控、可复用、可分发是构建专业化 AI Agent 的关键一环。常见问题FAQQSkill 和 MCP 工具有什么区别MCP 给 Agent 接入外部工具与服务执行能力Skill 给 Agent 注入知识与流程认知能力二者互补。MCP 配置可参考 mcp_tools.md。Q一个 Agent 能加载多个 Skill 吗可以。skills_paths是列表支持多个路径父目录下的所有技能会被自动发现。Q技能加载后 Agent 会自动全部读完吗不会。Agent 先看description判断相关性再按路由表按需读取具体文档这就是渐进式披露的设计意图。Q本地模型如 LiteRT/Gemma也能用 Skill 吗技能加载与模型无关本地模型配置见 local_models.md。 下一步建议打开 examples/getting_started/agent_skills.py 运行一遍再对照 skills/README.md 安装官方技能十分钟即可体验文件系统喂知识的完整闭环。【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考