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Skills Sandbox 沙箱模板

预置 Skills 使用示例

预置 Skills 使用示例

本文以 VeADK 为例，展示如何在 Agent 代码中集成预置 skill。

前提条件

已安装 Python，且版本不低于 3.10。

已创建 Skills Sandbox 工具并获取工具 ID。

创建并获取 Access Key ID 和 Secret Access Key，详细操作请参见获取 AK/SK。

操作步骤

配置环境变量。

export VOLCENGINE_ACCESS_KEY=<your_access_key>
export VOLCENGINE_SECRET_KEY=<your_secret_key>
# AgentKit平台创建的Skills Sandbox的Tool ID。
export AGENTKIT_TOOL_ID=t-yebe3edjwgntl8dn****

安装Python依赖。

pip install --upgrade veadk-python

集成示例。

from veadk import Agent, Runner
from veadk.tools.builtin_tools.execute_skills import execute_skills

root_agent = Agent(
name="skill_agent",
instruction="根据用户的需求，调用 execute_skills 工具执行 skills。",
tools=[execute_skills],
)

runner = Runner(agent=root_agent)

async def main(prompt: str) -> str:
response = await runner.run(messages=prompt)
return response

if __name__ == "__main__":
import asyncio

# 使用内置的 skill-creator skill 实现一个简单的 pdf 处理 skill
your_bucket_name = "agentkit-platform-xxxx" #请使用agentkit自动生成的对象存储桶，格式为agentkit-platform-xxxx*
user_input = f"""
请运行以下工作流程：
1. 使用 skill-creator skill，帮我写一个简单的pdf处理的skill，能够支持加载pdf和编辑pdf即可。
2. 将写好的 skill 使用 tos-file-access skill 把这个目录上传到存储桶 {your_bucket_name}。
"""

response = asyncio.run(main(user_input))
print(response)

后续操作

在完成本地开发和测试后，您可以将集成工具后的Agent部署到智能体运行时。详细操作，请参见部署到云上生产环境。

最近更新时间：2026.10.26 20:25:51

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