开源工程观察 · 周报 002

Agent 能力正在被封装为 Skill、Plugin 与 Contract

可复用能力正在离开隐藏 Prompt，进入显式 Package、Interface、Workflow Node 与 Event。

EW002发布于 2026-08-02English →

Summary

第二个开源工程信号，是 Agent 能力的表达方式正在改变。早期系统常把能力藏在一段长 Prompt 和一个无限制 Tool List 中；当前系统越来越多地把能力封装为可检查的显式组件。

OpenHands 使用 Skill、Hook、MCP Configuration、Specialized Agent、Command 与 Plugin；CrewAI 分离 Agent、Task、Tool、Crew、Flow、Guardrail、Memory、Knowledge 和 Structured Output；AutoGen 将 AgentChat Team 与 Event-driven Core 分开，并要求应用定义 Message Contract；LangGraph 将 Node、State、Edge、Interrupt 和 Persistence 作为显式编排组件。

本周判断是：

可复用 Agent 能力正在成为受治理的能力包，需要名称、范围、激活规则、接口、版本、Runtime 依赖、Event Surface 和证据链。单独一段 Prompt 不能构成完整 Skill Contract。

Source

本周选择以下官方资料，覆盖四个互补方向：

1. OpenHands Skills 与 Plugins：SKILL.md、Always-on Context、Triggered Skill、Plugin Package、Hook、MCP Server、Agent 与 Command。
2. CrewAI Agents 与 Flows：岗位化 Agent、Tool、Memory、Knowledge、Structured Output、Persistent Flow、Guardrail、Callback 与 Observability。
3. AutoGen Teams 与 Core：团队模式、Handoff、Event-driven Runtime、Message Protocol、Memory Interface、State Serialization 与 Structured Logging。
4. LangGraph Orchestration：显式 State、Node、Transition、Interrupt、Persistence 与 Human Decision Point。

这些资料揭示了工程模式，但尚不能证明存在一个统一 Skill Packaging 标准。

Weekly Highlights

1. Skill 正从 Prompt 文本转向可加载 Artifact

OpenHands 把 Skill 定义为增强 Agent 的专门知识和工作方式，但通过文件和明确加载行为进行封装。Always-on Context 与 On-demand Skill 分开；Keyword Trigger 或 Agent 自主选择支持 Progressive Disclosure；组织、用户和仓库级 Scope 也被区分。

这比把所有规则复制进每次 System Prompt 更容易维护和审计。

2. Plugin 正在成为能力组合包

OpenHands Plugin 可以同时包含 Skill、Hook、MCP Configuration、Specialized Agent 与 Command。重要变化是：一个能力包可以同时携带知识和 Runtime Integration。

能力包
  ├── Skill 指令
  ├── Tool / MCP Binding
  ├── Lifecycle Hook
  ├── Specialized Agent Definition
  ├── Command
  └── Versioned Package Metadata

图：joinwell52 Research Center 根据 OpenHands Plugin 文档整理。

3. Workflow 系统正在分离能力与编排

CrewAI 将 Agent 与 Tool 同负责 Route、Persist 和 Resume 的 Flow 分开；LangGraph 将 Node Behavior 与 State、Transition 分开；AutoGen 将 Agent 与 Team Pattern、Event-driven Runtime 分开。

这让同一 Skill 或 Tool 可以在不同 Workflow 中复用，而不需要重新定义完整数字员工。

4. Message 与 Event Contract 正变得重要

AutoGen Application Stack 要求开发者把 Message Type 定义为 Behavior Contract，并把 Trace Log 与 Structured Event 分离。这表明 Agent Interaction 需要 Machine-readable Interface，而不仅是自由文本。

当其他组件无法判断以下内容时，一个能力在工程上仍不完整：

• 接受什么 Input；
• 承诺什么 Output；
• 发出什么 Event；
• 可以返回什么 Error 或 Hold；
• 需要什么 Authority；
• 如何进行 Versioning。

Cross Analysis

能力表达矩阵

维度	OpenHands	CrewAI	AutoGen	LangGraph
主要能力单元	Skill / Plugin / Agent / Command	Agent / Tool / Task / Crew	Agent / Team / Message Handler	Node / Runnable / Graph
激活方式	Always-on、用户触发、关键词或 Agent 选择	Task/Process/Flow Invocation	Runtime Message、Team Selection、Handoff	Edge、Condition、Interrupt、Command
Tool 集成	Plugin 与 MCP Configuration	Agent Tool 与 Integration Tool	Tool-capable Agent 与 Extension	Tool Node 与应用代码
State	Conversation 与 Workspace Context	Flow 与 Crew State	Agent/Team State 与 Memory Protocol	显式 Graph State 与 Checkpoint
Interface Contract	Skill Format 与 Plugin Structure	Structured Input/Output 与 Pydantic Model	Message Protocol 与 Event Type	State Schema 与 Node Transition Contract
Observability	Runtime/Plugin Log 与 Hook	Trace、Callback、Monitoring	Trace Logger 与 Structured Event Logger	State History 与 Trace Integration
分发方式	Registry / Repository Package	Project Package 与托管平台	Python Component 与 Distributed Runtime	Library、Deployment 与 Runtime Service

说明： 本表比较官方抽象，不代表功能等价或质量评测。

建议的最小 Skill Contract

skill:
  id:
  version:
  purpose:
  activation:
  input_contract:
  output_contract:
  allowed_tools:
  required_authority:
  runtime_dependencies:
  emitted_events:
  failure_states:
  evidence_requirements:
  owner:

这是 Research Center 的研究投影，不是冻结产品 Schema。

New Architecture Judgment

1. Skill 应是显式 Artifact。 隐藏 Prompt 无法可靠发现、版本化、激活和审计。
2. 能力与 Workflow 必须分开。 Skill 说明可以做什么；Workflow 决定何时以及按什么顺序使用。
3. Plugin 可以把知识绑定 Runtime 基础设施。 这很强，但扩大了安全与审查边界。
4. Message 与 Event Contract 是多 Agent 组合的必要条件。 自由文本不足以支持可靠编排。
5. 激活状态必须可观察。 Installed、Loaded、Selected、Executed 与 Verified 是不同状态。

Engineering Impact

TMPA

本报告不修改 TMPA 正式出版物。作为研究输入，它支持在 Capability Activation 与 Execution 中明确 Role、Authority、Message、Event、Lifecycle 和 Integrity 之间的 Reference。

Digital Employee

数字员工应拥有受治理的 Capability Catalog。每个 Skill 需要 Scope、Version、Owner、Authority Requirement、Runtime Binding、Evidence Expectation 与 Evaluation History。

CodeFlowMu

CodeFlowMu 当前已经加载 Skill 并记录 Tool Usage，但产品需要明确区分：

available
→ installed
→ activated
→ invoked
→ completed
→ verified

Runtime 应记录每个 WorkOrder 实际启用了哪个 Skill Version，以及产生了哪些 Structured Event 与 Evidence。

Next Week Research

1. 比较 AgentSkills、Claude Code Plugin、MCP Server 与 Framework-specific Tool。
2. 为 CodeFlowMu 定义可移植 Skill Contract。
3. 研究第三方能力包的签名、信任和权限模型。
4. 测试同一 Skill 在不同 Agent Provider 下能否保持一致行为。

References

1. OpenHands，Skills overview：https://docs.openhands.dev/overview/skills
2. OpenHands，Organization and User Skills：https://docs.openhands.dev/overview/skills/org
3. OpenHands，Adding New Skills：https://docs.openhands.dev/overview/skills/adding
4. OpenHands，Plugins：https://docs.openhands.dev/sdk/guides/plugins
5. CrewAI，Documentation：https://docs.crewai.com/
6. CrewAI，CrewAI AMP：https://docs.crewai.com/enterprise/introduction
7. Microsoft AutoGen，Teams：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/tutorial/teams.html
8. Microsoft AutoGen，Application Stack：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/core-user-guide/core-concepts/application-stack.html
9. Microsoft AutoGen，Memory and RAG：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/memory.html
10. Microsoft AutoGen，Logging：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/core-user-guide/framework/logging.html
11. LangChain，LangGraph overview：https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview