chat_to_agents — 智能路由与调用#

功能描述#

本 Skill 提供两个工具函数，配合宿主智能体的 LLM 完成路由与调用：

函数作用list_agents返回所有已发布智能体的 name 和 desc，供 LLM 判断选择chat_to_agent按 LLM 指定的 agent_name 调用对应智能体，返回回答

推荐调用流程#

text

用户提问
   │
   ▼
LLM 调用 list_agents()          ← 获取智能体列表
   │  返回 [{"name":..., "desc":...}, ...]
   ▼
LLM 根据问题选出最合适的 agent_name
   │
   ▼
LLM 调用 chat_to_agent(question, agent_name)  ← 发起对话
   │  返回 {"agent_name":..., "answer":...}
   ▼
将 answer 返回给用户

list_agents#

bash

python3 scripts/main.py

无需参数，返回 JSON 数组：

json

[
  {"name": "客服助手", "desc": "处理用户常见问题"},
  {"name": "代码助手", "desc": "辅助编写和审查代码"}
]

chat_to_agent#

bash

python3 scripts/main.py <question> <agent_name>

参数类型说明questionstring用户的问题文本agent_namestring由 LLM 从 list_agents 结果中选定的名称

返回 JSON 字符串：

字段类型说明agent_namestring实际调用的智能体名称answerstring智能体的回答内容

示例：

json

{
  "agent_name": "客服助手",
  "answer": "您好，有什么可以帮助您的？"
}

环境变量#

变量说明默认值MAXKB_DOMAINMaxKB 服务地址<maxkb_domain>``MAXKB_TOKENBearer Token（管理员 API Key）—MAXKB_WORKSPACE_ID工作空间 IDdefault``MAXKB_USERNAME登录用户名（优先于 TOKEN）—MAXKB_PASSWORD登录密码（优先于 TOKEN）—