用途：该技能帮助设计框架无关、声明式的 AI 智能体。核心思路是把智能体设计与执行解耦，用 JSON/YAML 描述结构与行为，再由兼容运行时执行，从而减少重复开发。
主要能力：规范提供可序列化的组件模型，包括 LLMNode（文本生成）、APINode（外部 API 调用）、AgentNode（多轮对话智能体）、WorkflowNode（编排节点序列）等；还包含 SequentialNode、ParallelNode、ConditionalNode、LoopNode 等编排节点，以及 MCPNode、DatabaseNode 等集成节点。支持单智能体与多智能体系统定义，并给出 Triage and Route、Research-Analyze-Report、Parallel Processing with Synthesis 等设计模式。
使用方式：以 YAML/JSON 编写规范，例如定义 version、agent、components、entry_point；多智能体系统则定义 agents 与 workflow。可通过 PyAgentSpec 使用，安装命令为 pip install pyagentspec，并可用 from pyagentspec import validate_spec 进行校验。规范可编译到不同目标运行时，如 spec.compile(target="langgraph")、target="autogen"、target="oracle_adk"。
适用场景：需要跨框架移植、声明式版本控制、可复用组件、可复现部署以及团队协作设计智能体的场合；可与 Oracle ADK、LangGraph、Claude SDK、MCP、A2A 等结合。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据；实际可用的运行时与编译目标取决于对应实现，需以官方文档为准。