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name: VeADK 技能集合
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description: 根据用户的功能需求，完成与 VeADK 相关的功能。
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# VeADK Agent 生成
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本技能可以根据用户的需求，生成符合要求的 VeADK Agent 代码，或完成 VeADK 相关功能。
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## 触发条件
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1. 用户简要描述了其功能需求，并希望构建一个 Agent 来完成；
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2. 用户希望可以将已有的 Langchain/Langgraph 代码转化为 VeADK Agent 代码
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3. 用户希望可以将已有的 Dify 工作流转化为 VeADK Agent 代码
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## 具体步骤
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下面是本技能不同的组件能力。
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### 直接根据需求生成 Agent
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请你遵循以下步骤：
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1. 分析用户需求，生成对应的 Agent 系统结构，参考 `references/generator/analyze.md`
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2. 提示词优化，参考 `references/generator/refine_prompt.md`
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3. 生成 Agent 代码，参考 `references/generator/coding.md`
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### Langchain 代码转换为 VeADK Agent
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请你遵循以下步骤：
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1. 分析原有 Langchain 或 Langgraph 代码
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2. 将原有代码改为 VeADK Agent，对应关系详见 `references/converter/langchain_rules.md`
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3. 参照 `references/common/` 目录内的文档来生成 VeADK 代码
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### Dify 工作流转换为 VeADK Agent
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请你遵循以下步骤：
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1. 分析原有 Dify 工作流 DSL（一般为一个 Yaml 格式文件）
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2. 将原有代码改为 VeADK Agent，对应关系详见 `references/converter/dify_rules.md`
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3. 参照 `references/common/` 目录内的文档来生成 VeADK 代码
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## 后续工作
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在完成 Agent 代码编写后，调用脚本保存代码产物：
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- `agent_name/__init__.py`: 固定内容为 `from . import agent # noqa`
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- `agent_name/agent.py`：包含所有智能体的代码
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其中，`agent_name` 是你认为合适的 Agent 的名称。
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脚本调用方法为：
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```bash
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python save_file.py --path ... --content ...
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```
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