2025年以后，前端开发的边界早已不再是单纯的页面渲染。随着 LLM（大语言模型）的爆发，AI Agent（智能体） 和 Skills（技能/插件系统） 已经成为前端中后台系统的“标配”。
很多同学觉得 Agent 只是后端的业务逻辑，其实不然。Agent 的本质是交互逻辑的重构，而 Skills 则是前端能力的“协议化输出”。 本文将从实际工程方案出发，深度解析 Agent 的运行机制以及如何设计一个高可扩展的 Skill 系统。
一、 什么是 Agent？（别再把它当成单纯的 Chatbot）
这里用最通俗易懂的方式给大家解释一下agent和skill的关系
1. Agent (智能体) —— “大脑”与“决策者”
- 是什么：它不仅仅是一个会聊天的机器人，而是一个能独立思考、规划任务的虚拟员工。
- 干什么：它负责听懂你的话，然后拆解任务，最后决定该去调用哪个工具来帮你解决问题。
- 比喻：像是一个全能私人助理。你告诉他“帮我安排明天的会议”，他会自己去想需要查日历、发邮件、订会议室。
2. Skills (技能/插件) —— “手脚”与“工具箱”
- 是什么：Agent 本身只懂文字，无法直接操作真实世界。Skills 就是赋予它操作能力的具体功能接口 (API) 。
- 干什么：它是具体干活的。比如“查询天气”、“发送邮件”、“读取数据库”、“生成报表”，这些都是一个个独立的 Skill。
- 比喻：像是给这个助理配备的工具包或手机 App。助理（Agent）本身不会预知天气，但他可以使用“天气 App”（Skill）来查到结果告诉你。
一句话总结关系： Agent 负责“想”（根据意图做决策），Skills 负责“做”（执行具体操作）。
在前端视野里，一个合格的 Agent = LLM（大脑） + Planning（规划） + Memory（记忆） + Tools/Skills（工具/手脚） 。
1. 从“确定性”到“模糊性”
传统的 UI 交互是确定的：用户点击 Button -> 触发 onClick -> 调用 API。
Agent 的交互是模糊的：用户输入“帮我汇总上周的面试情况” -> Agent 分析意图 -> 拆解任务 -> 自行决定调用哪个 Skill。
2. Agent 的核心循环：ReAct 模式
大多数 Agent 遵循 ReAct (Reason + Act) 模式。
- Thought: 大脑分析当前状态。
- Action: 决定调用哪个 Skill。
- Observation: 观察 Skill 执行后的结果（比如接口返回的数据）。
- Response: 最终给出用户反馈。
二、 核心重头戏：如何设计 Skill（技能）系统？
如果把 Agent 比作操作系统，那么 Skill 就是驱动程序。在前端工程中，一个 Skill 绝不是一个简单的 API 调用，它是一套标准的协议。
1. Skill 的结构定义
一个标准的 Skill 应该包含以下三部分：
A. 说明文档（Manifest/JSON Schema）
这是给 LLM 看的。LLM 并不是通过代码运行 Skill，而是通过阅读说明书来判断什么时候该用它。
{
"name": "get_interview_record",
"description": "获取特定候选人的面试记录详情",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"candidateId": { "type": "string", "description": "候选人唯一ID" },
"startTime": { "type": "string", "format": "date", "description": "起始时间" }
},
"required": ["candidateId"]
}
}
B. 执行逻辑（Executor）
这是给程序看的。可以是前端的一段函数，也可以是后端的一个 API。
async function get_interview_record(params) {
const res = await fetch(`/api/records?id=${params.candidateId}`);
return await res.json();
}
C. 渲染逻辑（UI Adapter/Renderer）
这是前端 Agent 的灵魂。 传统的聊天机器人只能回文字，但真正的 Agent 应该能回“卡片”、“图表”甚至“操作表单”。
三、 实战：前端如何集成 Agent 联动？
在实际项目中，我们经常遇到 iframe 嵌套或微前端集成的场景。如何让 Agent 真正“操纵”页面？
1. 跨域联动流（基于 postMessage）
正如我们在处理 Chathub 类似项目时遇到的问题，Agent 运行在 iframe 中，而业务数据在宿主页面。我们需要一套严谨的通信流程：
- INIT_CONFIG: 宿主页面动态创建
iframe，加载完成后发送配置，建立通信握手。 - SKILL_CALL: Agent 决定调用“发送消息”技能。
- POST_MESSAGE:
iframe发出指令。 - UI_UPDATE: 宿主页面接收指令，更新原生 DOM 或业务状态。
2. 避免“水合”与“竞态”坑
在开发 Agent 页面时，最忌讳的是 iframe 还没加载完就发消息。**“监听在前，注入在后”**是金科玉律。
- 错误写法：
<iframe src="..." @load="init">（Vue 的异步钩子极大概率错失 load 事件）。 - 正确写法：通过
document.createElement动态创建，手动绑定onload后再给src赋值。
四、 为什么你的 Agent 会在生产环境“逃逸” Bug？
复盘近期的技术缺陷（如：安卓端滑动反向、ID 协议冲突、性能劣化），我们发现 Agent 系统的 Bug 逃逸通常有以下三个痛点：
1. 协议的“向前兼容性”
案例：新需求规定 id < 0 是数字员工，结果撞车了旧版逻辑中 id = -1 表示“所有人”。
教训：在设计 Skill 的参数协议时，必须进行“影响面评估”。新老协议打架，受灾的一定是无法强制更新的旧版客户端。
2. 性能“暗礁”：解析库的开销
案例：为了让 Agent 支持 Markdown 公式和高亮，接入了沉重的解析库，导致页面加载耗时增加。
优化建议：
- Lazy Load: 只有当 Agent 确实返回了代码块时，再动态加载高亮库。
- Worker 化: 将复杂的 Markdown 解析丢到 Web Worker 中，避免阻塞主线程交互。
3. 环境差异：旧版 WebView 的背刺
案例：重构滚动方案后，旧版安卓端交互反向。
反思：Agent 往往涉及复杂的手势和 DOM 变换，开发不能只盯着最新的 Chrome，必须有一台“老破小”安卓机做基准测试。
五、 未来展望：从“搬砖”到“设计 Agent”
前端开发者的角色正在发生转变。过去我们是在实现“功能”，现在我们是在设计“技能”。
- 原子化能力：将业务逻辑拆解成一个个独立的 Skill。
- 协议化通信：定义一套全公司通用的
json-rpc消息规范。 - 体验闭环：不仅要让 Agent 跑得通，还要通过“骨架屏”和“流式输出”解决水合过程中的焦虑感。
结语
Agent 时代，前端不再是 UI 的搬运工，而是 AI 能力的最后一步交付者。理解 Agent 的思考链路，设计健壮的 Skill 协议，处理好跨端兼容性，才能在这一波 AI 浪潮中稳立潮头。
希望这篇文章能给正在探索 AI 集成的你带来一些启发。
