agentspecs Skill 技能

agentspecs 是 Datalayer 维护的、用于声明式描述 AI agents、MCP servers、skills 等的 YAML 规范仓库，是 Agent Runtimes 代码生成的「事实之源」。同一份源同时编译为 Python 与 TypeScript 目录，供运行时与 UI 层共享，覆盖 28 种规范类型与 360+ 已发布规格。

核心能力

• 28 种规范类型支持：agents / teams / frames / cogs / ops / guards / gates / tracks / apps / fragments / mcp-servers / skills / tools / frontend-tools / envvars / models / model-providers / guardrails / evals / benchmarks / strategies / triggers / events / outputs / notifications / ui-plugins 等
• 版本化引用：跨规范引用采用 id:version 格式（如 data-acquisition:0.0.1），自动处理默认版本
• 多语言目录生成：同一份 YAML 同时产出 Python 与 TypeScript 类型化目录
• Frame 继承：支持 parent Frame 链式继承、scope（org / dept / team / project / role / relationship）与 owner 强制字段
• 必需 Guard 字段：guards / gates / tracks 提供证据保留与触发响应机制

安装配置

• pip install agentspecs — 安装 Python 目录与 compose_frames / render_frames 工具函数
• 在 TypeScript / React 项目通过 @datalayer/agentspecs 安装类型目录
• 修改源 YAML 后用 scripts/codegen/versioning.py 重新生成目录

使用步骤

1. pip install agentspecs 获取已编译的 Python 目录
2. 通过 compose_frames(["sales-pipeline", "team-onboarding"]) 合成多 Frame 上下文
3. 在 agent spec 中通过 agent_spec_id: comprehensive-sales-analytics:0.0.1 引用版本化规格
4. 跨规范引用 MCP server / skill / env var 时使用 mcp_servers: [tavily:0.0.1] 语法
5. 运行时通过 get_* / get*Spec 访问器消费（自动剥离 :0.0 后缀）

适用场景

• 多协议统一的数据存储 / 处理类 Agent 设计（销售分析 / 数据获取 / 文档审阅）
• 团队多 Agent 协作编排（Teams / Ops 规范）
• 跨项目共享 MCP server、skill、guardrail 配置
• 评估套件与基准（Benchmarks / Evals 规范）
• UI 插件与前端工具的统一注册

适用人群

• Agent 平台架构师
• 多智能体系统研发工程师
• 需要声明式管理 AI 资产的企业团队
• 跨 Python / TypeScript 栈的 agent 产品技术负责人

工作原理

仓库根目录 agentspecs/agentspecs/ 下的 YAML 文件被 scripts/codegen/versioning.py 等脚本编译为 Python 与 TypeScript 目录。运行时可通过 id:version 精确引用，也可省略版本使用默认版本 0.0.1。规范支持 extends（Frame 继承）、versioned 引用、required Guard 字段等结构化能力。代码生成器强制版本声明，未声明 version 字段的 spec 在 codegen 阶段会被拒绝。

官方链接

• PyPI：https://pypi.org/project/agentspecs/
• 源码：https://github.com/datalayer/agentspecs