文档问答方案助手

要解决什么问题

维护文档问答机器人时,开发者往往要在多个系统间来回切换:确认 Docsbot AI 连接是否生效、翻找当前可用的工具清单、手动拼装请求参数、处理分页和上下文传递。工具 schema 一旦变更,硬编码的调用逻辑就会失效,排查成本高。这个技能把这套流程收敛为一条可重复执行的编排链路,让 agent 能在单个工作流内完成「发现工具 → 校验连接 → 执行操作」的闭环,而不必关心各步骤之间的胶水代码。

核心能力与工作流程

技能基于 Rube MCP 暴露的原语构建,核心分为三层:

• 工具发现:执行任何工作流之前,先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前可用的工具 slug、输入 schema、推荐执行计划和已知陷阱,避免凭记忆调用过期接口。
• 连接管理:通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 指定 docsbot_ai 工具包,确认连接状态为 ACTIVE;未激活时按返回的授权链接完成一次配置即可,整个过程不需要单独申请 API Key。
• 批量执行:拿到 schema 后,用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 按发现的 slug 执行操作;批量任务交给 RUBE_REMOTE_WORKBENCH 里的 run_composio_tool();对携带 schemaRef 的工具,用 RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS 拉取完整定义。

标准流程固定为三步:先发现工具、再检查连接、最后执行。这个顺序不是形式主义——schema 和连接状态都会随上游变化,跳过前两步直接执行是最常见的失败原因。

适用边界与注意点

• 不要硬编码:工具 slug 和参数会随上游更新而变化,每次会话都应以 RUBE_SEARCH_TOOLS 的结果为准。
• 状态先行:执行前确认 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 返回 ACTIVE,否则失败会落在授权环节而非工具本身。
• 字段严格匹配:照抄搜索结果中的字段名和类型,不要凭直觉改写。
• memory 不可省:调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 时即使没有上下文,也要传空对象 {}。
• 会话复用:同一工作流内复用 session ID,新工作流生成新的。
• 翻页要拉完:检查响应中的分页 token,持续请求直到数据完整。

需要明确的是,这个技能本质上是一个适配器层,适合需要频繁操作 Docsbot AI 文档问答场景的自动化编排;它不改变 Docsbot AI 本身的功能边界,也没有独立的问答生成能力。