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一个 Core Skill 怎么伺候所有租户?Agent 持续进化架构拆解
子木聊出海 · 2026-07-23 · via 博客园 - 子木聊出海

Agent Skill 写完就过时了咋办?这套多租户架构说清楚了

有点晚上,我在想一个事情:现在开源 200 多万个,现在应该更多!2330640 这么多个 Agent Skills,多少会过时?多少会死去成为历史的尘埃!

为啥要有 Agent Skills?大家都明白:Agent Skill 的本质,是动手能力,好的 Skills 目的是让 Agent 更好的做对。基础模型负责,越来越做得更好

这里我就思考未来大家 Agent 应用可以这样设计!

一、方案概述

本方案设计一种可持续进化的多租户 Agent 应用架构。

核心思想:

Agent 应用 = Shared Core Agent Skill + Tenant Wrapper Skill + Tenant Context + Feedback Loop

通过共享通用能力与租户业务能力分层,实现:

  • 通用能力统一升级,所有租户共享收益
  • 租户业务逻辑独立演进,适配不同业务场景
  • 基于真实业务反馈持续优化 Agent 能力

图03:分层架构-核心能力与租户业务分层

图:四层堆叠 - 共享核心能力在底,租户业务、上下文、反馈闭环依次向上搭建


二、整体架构

负责沉淀跨业务通用能力,包括:

  • 通用任务执行流程
  • 基础推理能力
  • 工具调用能力
  • 通用策略框架
  • 质量评估机制
  • Agent Workflow

例如:

ads.png

Ads Agent:

  • 用户与市场分析
  • 投放策略生成
  • 效果分析
  • 数据归因
  • 优化建议

seo.png

SEO Agent:

  • 搜索意图分析
  • 内容策略生成
  • SEO 质量评估
  • 内容优化流程

Shared Core Agent Skill 由平台统一维护,通过 Evaluation 验证后进行版本升级。Agent Skill 升级流程大概如下:

→ 收到能力优化
→ Offline Evaluation
→ 小流量验证
→ 正式发布
→ 所有租户 Agent 获取升级能力

三、Tenant Wrapper Skill(租户业务能力层)

每个租户拥有自己的业务 Wrapper Skill。

Wrapper Skill 基于 Shared Core Agent Skill 扩展业务逻辑,包括:

  • 行业规则
  • 业务目标
  • 执行策略
  • 优化偏好
  • 决策规则

Wrapper Skill 会根据租户自身反馈持续优化。

例如 Ads Agent:

客户 A:

  • 更关注 ROAS
  • 偏好高转化素材
  • 特定受众策略

客户 B:

  • 更关注品牌曝光
  • 偏好长期增长
  • 不同预算策略

不同租户拥有独立业务演进路径,不互相影响。

图04:同核不同包装-租户业务定制

图 :同一个 Core,客户 A 套 ROAS 外壳,客户 B 套品牌曝光外壳,各自演进。

四、Tenant Context & Private Data(租户业务上下文层)

每个租户拥有独立业务资产:

  • 产品信息
  • 用户画像
  • 历史数据
  • 业务目标
  • 配置规则
  • 品牌偏好
  • 长期记忆

这些数据用于驱动 Agent 生成符合业务需求的决策。

五、Feedback Loop(持续学习闭环)

Agent 执行过程中持续收集反馈:

数据来源:

  • 业务指标
  • 用户行为
  • 执行结果
  • 人工修改
  • 转化数据

反馈作用:

租户级优化

影响当前租户:

  • 策略调整
  • 参数优化
  • Workflow 调整
  • 业务规则更新

通用能力优化

当多个租户出现共性需求:

  • 提交候选能力升级
  • 进入 Evaluation
  • 验证有效性
  • 升级 Shared Core Agent Skill

升级后,所有租户获得能力提升。

图05:反馈闭环-持续学习

图 :反馈像水流回流,一路浇灌租户策略,一路汇入核心能力池,形成闭环。

六、核心价值

1. 能力复用

一次建设 Shared Core Agent Skill,多租户共享。

2. 业务适配

每个租户通过 Wrapper Skill 实现业务定制。

3. 持续进化

租户反馈推动业务能力升级,共性经验沉淀到通用能力层。

4. 规模化扩展

新增业务场景时,只需要创建新的 Tenant Wrapper Skill,无需重新开发完整 Agent。


七、核心公式

图06:核心公式-四合一Agent

Agent 应用

= Shared Core Agent Skill

+ Tenant Wrapper Skill(业务逻辑与反馈学习)

+ Tenant Context(业务数据、配置、记忆)

+ Feedback Loop(持续优化)