快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个智能Agent技能开发助手，能够根据自然语言描述自动生成技能代码框架。功能包括：1. 理解用户对Agent技能的需求描述 2. 自动生成Python/Java技能代码框架 3. 提供API集成建议 4. 生成测试用例 5. 支持与主流Agent平台对接。要求使用Kimi-K2模型，输出包含完整代码结构和关键实现逻辑。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在开发智能Agent的过程中，我发现传统的手工编码方式效率较低，特别是当需要快速迭代多个技能时。最近尝试用AI辅助开发后，整个流程变得轻松多了。下面分享几个关键环节的实践经验：
需求理解与拆解以前需要花大量时间分析需求文档，现在通过自然语言描述就能让AI快速理解意图。比如直接输入"开发一个天气查询技能，能根据用户位置返回未来三天预报"，AI能准确识别出需要地理位置识别、天气API调用、时间处理等核心模块。
代码框架生成使用Kimi-K2模型时，它会自动生成包含类结构、方法定义和基础逻辑的代码骨架。对于天气查询案例，生成的Python代码会包含：
- 主技能类继承基础Agent类
- 初始化方法配置API密钥
- 核心处理方法解析位置参数
数据格式化返回方法
API集成建议AI会推荐合适的第三方服务，比如对于天气功能可能建议OpenWeatherMap或和风天气API，并给出具体的调用示例。更智能的是，它会根据描述自动判断是否需要异步调用、错误处理等细节。
测试用例生成自动生成的测试用例覆盖了常规场景和边界情况。比如针对天气技能会包含：
- 正常城市名称查询
- 经纬度坐标查询
- 无效位置处理
网络异常情况
平台对接适配不同Agent平台有各自的SDK规范，AI能根据目标平台(如Dialogflow、Rasa等)自动调整代码结构。比如在Rasa中会生成符合其actionserver规范的端点代码。
实际开发中还发现几个优化点：
- 对复杂技能可以采用分步生成，先让AI输出设计思路，确认后再生成具体代码
- 生成的代码需要人工检查关键业务逻辑，特别是涉及安全校验的部分
- 定期用新需求测试模型，保持技能模板的时效性
整个过程在InsCode(快马)平台上体验特别流畅，不需要配置本地环境就能直接运行和调试生成的Agent代码。他们的在线编辑器支持实时预览，调试API调用结果特别方便。最省心的是部署环节，完成开发后点个按钮就能把技能发布成可访问的服务，自动处理好服务器配置和域名分配这些琐事。
对于想尝试Agent开发的同行，建议先从简单技能开始，逐步增加复杂度。AI辅助不是完全替代开发，而是帮我们省去重复劳动，把精力集中在核心逻辑和创新点上。现在用这种方式，原本需要两天的工作量压缩到了几小时，效率提升非常明显。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个智能Agent技能开发助手，能够根据自然语言描述自动生成技能代码框架。功能包括：1. 理解用户对Agent技能的需求描述 2. 自动生成Python/Java技能代码框架 3. 提供API集成建议 4. 生成测试用例 5. 支持与主流Agent平台对接。要求使用Kimi-K2模型，输出包含完整代码结构和关键实现逻辑。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
