Skill Weave Chains 技能链路由引擎

在多智能体工作流中，开发者常面临技能路由复杂、状态管理困难以及跨技能链路缺乏容错机制的痛点。从零搭建底层的 Router/Learner/Verifier 引擎不仅耗时，还难以保证高召回率与运行可靠性。

核心能力与工作机制

Skill Weave Chains 定位为 skill-weave 底层引擎的开箱即用层（类比 scikit-learn 与 NumPy 的关系）。它屏蔽了复杂的路由逻辑，让 Agent 开发者能以极低的代码成本跑通完整链路。核心能力包括：

• 13 条预设链：覆盖 search-to-fetch（搜索与爬取）、requirements-to-code（需求到代码）、mlops-pipeline（模型部署）等典型场景，直接调度 exa-web-search-free、plan、vllm 等核心技能。
• 高级编排与容错：支持 SAD/DAG 编排、熔断机制与遥测，实现故障隔离，确保链路在节点异常时不崩溃。
• 中文原生支持：内置 CJK 分词三级降级策略，在 TRACE 评测中取得 4.4/5 的均分，其中 recall@10 达到 96.97%。

适用边界与注意点

• 用户定位：本技能面向 Agent 开发者，用于快速集成标准化工作流；若需构建自定义的底层路由系统，应使用其基础包 skill-weave。
• 链路固定性：提供的 13 条链是预设的编排路径，适用于常见业务场景；对于高度定制的跨域逻辑，仍需结合底层 API 进行二次开发。