O que é uma skill?

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Autoria: LangChain · Assistir no YouTube

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Idioma original: inglês

Vídeo original: What is a Skill? · Canal: LangChain · 01:32 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Engenharia de prompts e contexto, Ferramentas de desenvolvimento com IA

Resumo

Skills são pastas com o contexto de que um agent precisa para realizar uma tarefa específica, incluindo instruções, scripts e documentos de referência. Para poupar a context window, o agent recebe inicialmente apenas o nome e a descrição de cada skill, e carrega o conteúdo completo quando necessário. Assim, informações específicas de uma tarefa não ficam ocupando espaço nem interferem em tarefas posteriores. Skills são uma das formas pelas quais um agent harness pode gerenciar a context window.

Pontos-chave

• Erros de um agent durante tarefas longas podem ser causados pelo excesso de conteúdo na context window.
• Uma skill é uma pasta com o contexto necessário para uma tarefa específica.
• Uma skill pode conter instruções, scripts e documentos de referência.
• No início, o agent recebe apenas o nome e a descrição da skill.
• O agent carrega a skill quando a tarefa torna seu conteúdo relevante.
• Separar as preferências e instruções em skills evita sobrecarregar o system prompt e desperdiçar tokens.
• Informações específicas de uma tarefa deixam de ocupar a context window quando a tarefa termina.
• Skills permitem carregar informações em camadas, mantendo o contexto pequeno até que elas sejam úteis.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	O que são skills	Skills organizam o contexto de uma tarefa em uma pasta e carregam inicialmente apenas seu nome e sua descrição.
00:30	Skills para preferências e tarefas específicas	Um agent de produtividade pode recorrer a skills para instruções como escrever emails, enviar despesas e preparar reuniões.
01:00	Carregamento de contexto em camadas	O agent carrega os detalhes de uma skill quando precisa deles, mantendo pequeno o contexto das tarefas seguintes.

Citações

Uma skill é uma pasta com o contexto de que um agent precisa para concluir determinada tarefa. — 00:00

É como conhecer os resumos no verso de todos os livros de uma biblioteca sem abrir cada livro. — 00:30

O agent recebe apenas uma descrição curta de cada skill, para saber qual usar e quando. — 01:00

Com skills, as informações são carregadas em camadas, não todas de uma vez. — 01:32

Conceitos e entidades

• skill (conceito): Pasta que reúne o contexto, as instruções, os scripts ou os documentos de referência necessários para uma tarefa.
• context window (conceito): Espaço de contexto disponível para o agent, que pode ser preservado carregando informações apenas quando forem necessárias.
• agent harness (conceito): Estrutura que pode usar recursos como skills para gerenciar a context window de um agent.
• system prompt (conceito): Instrução inicial do agent que não precisa conter todo o contexto específico de cada tarefa.
• LangChain (empresa): Empresa mencionada como responsável pelo canal e pela LangChain Academy.
• LangChain Academy (ferramenta): Plataforma que oferece o curso gratuito de deep agents indicado no vídeo.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Já se perguntou por que um agent que está trabalhando há muito tempo começa a cometer erros no meio de uma tarefa? Geralmente, o problema não é o modelo, mas tudo o que foi amontoado no context e está sobrecarregando-o. Skills são uma forma de resolver isso. Uma skill é uma pasta com o context de que um agent precisa para concluir determinada tarefa. Essa pasta pode incluir instruções, scripts e documentos de referência. Para proteger o context window de um agent, a skill inteira não é carregada na inicialização. Apenas o nome e a descrição. Isso basta para o agent saber que a skill existe e quando usá-la. É como conhecer os

00:30 resumos na contracapa de cada livro de uma biblioteca sem abrir o livro e lê-lo até que seja relevante. Por exemplo, digamos que eu tivesse um agent de produtividade pessoal que personalizo com as minhas preferências. Coisas como: é assim que gosto de escrever e-mails. É exatamente assim que se envia um relatório de despesas. É assim que sintetizo informações quando me preparo para reuniões. Colocar todo esse context no system prompt do agent seria um desperdício de tokens. Nem sempre estou escrevendo e-mails, e isso também poderia deixar mais lentas as respostas do meu agent. Em vez disso, reúno esse context em skills e forneço ao

01:00 agent apenas uma breve descrição de cada uma, para que ele saiba qual escolher e quando. Agora, se eu pedir que envie um relatório de despesas em meu nome, ele poderá abrir a skill de envio de relatório de despesas, que contém instruções sobre como gosto de formatar minhas planilhas. Nessa skill, eu também poderia incluir uma função para ajudá-lo a enviar recibos ou um link para a página de documentação da nossa plataforma de gestão de despesas. Quando passo para outra coisa, esses detalhes sobre despesas não me acompanham na tarefa seguinte. Eles só ficam no context porque esta tarefa exige isso. Com skills, as informações são carregadas em camadas, não todas de uma vez. Assim, o context

01:32 permanece pequeno até que seja realmente útil. Skills são apenas uma das muitas coisas que um agent harness pode usar para gerenciar o próprio context window. Se quiser saber mais, confira nosso curso gratuito sobre agents profundos na LangChain Academy.

Transcrição original

[00:00] Ever wonder why a long-running agent starts making mistakes halfway through a task? It’s usually not the model, but everything crammed into its context and overloading it. Skills are one way to fix that. So, a skill is a folder filled with the context an agent needs to complete a certain task. This folder can include instructions, scripts, and reference docs. To protect an agent’s context window, the entire skill isn’t loaded in its startup. Just the name and description. This is just enough for the agent to know that the skill exists and when to use it. Kind of like knowing the

[00:30] summaries on the back of every book in a library without actually opening the book and reading it until it’s relevant. For example, let’s say I had a personal productivity agent that I customize with my own preferences. Things like, this is how I like to sound when I write emails. This is exactly how to submit an expense. This is how to distill information when I prep for meetings. Putting all of this context in the agent system prompt would be a waste of tokens. I’m not always writing emails and it could also slow down my agent’s response times. Instead, I collect this context into skills and provide the

[01:00] agent with only a short description of each, so it knows which one to grab and when. Now, if I ask it to submit an expense on my behalf, it can open the submit expense skill, which contains instructions on how I like to format my spreadsheets. In this skill, I could also include a function to help it upload receipts or a link to the docs page of our expense management platform. When I move on to something else, that expense detail doesn’t follow me to the next task. It was only ever in context because this task called for it. With skills, information is loaded in layers, not all at once. So, context

[01:32] stays small until it’s actually useful. Now, skills are just one of the many things that an agent harness can use to manage its own context window. If you’d like to learn more, you should check out our free deep agents course on LangChain Academy.