对于Agent的价值，一直抱有怀疑态度，甚至认为未来会不会像大前端一样
别看现在火爆得不行，其实再走到下一个节点，就如前端一样，在裁员批次里面是第一梯队
因为它只是个连接器，一端是大脑LLM，另一端是承载业务的平台或专业软件，它自己本身对业务没有任何承载。
或者说它只是LLM的一个外延，也许未来会有其它的形式
之前想到的一个价值，就类似客服一样，可以帮助客户或者实施更快捷地接入产品，使用产品。
像一个垂直类专业软件，需要花费很多的资源去培训客户，但如果有了agnet，通过自然语言直接对话，都不需要去学习软件的使用，就能产出相应的结果
有点类似后端程序，可能都不清楚产品前端界面是什么样，开发一个个接口逻辑就行了。
但还不够具象。
在看到arthas也出品了agent，这感觉具象化了，对于arthas 我是实实在在的使用客户。
以前你需要去学习arthas的各种命令，会安装一下IDEA 的插件，直接能复制生成出相应完整命令行，再去执行。
但有了agent 那就更方便了，什么都不需要，把碰到的问题直接使用自然语言抛给agent，它能帮你分析，帮你执行命令。相当方便
本来打算学习一下arthas agent，结果agent也没对外开源，只是阿里内部使用。
不过对外开源了mcp server，自己搭agent
https://arthas.aliyun.com/doc/mcp-server.html
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| mcp:
client:
enabled: true
type: sync
name: north-agent
version: 1.0.0
request-timeout: 15s
toolcallback:
enabled: true
streamable-http:
connections:
arthas-mcp:
url: http://localhost:8563
endpoint: /mcp
|
直接创建一个SKILL.md
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name: arthas-diagnosis
description: 用于 Arthas MCP 诊断任务，包括 JVM 信息查看、线程分析、类加载器排查、方法跟踪、性能采样和文件结果读取。
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# Arthas 诊断技能
这是面向运行时诊断与排障的专用技能。
## 什么时候使用
- 用户明确提到 `Arthas`、`JVM`、`线程`、`堆`、`类加载器`、`trace`、`watch`、`profiler`
- 用户要做运行时排障、性能分析、线程阻塞分析、类加载问题诊断
- 用户希望读取 Arthas 导出的诊断结果文件
## 核心原则
- 这是诊断域技能，不要和 Lot / CPE 业务操作混用
- 当前环境中的诊断能力来自 **arthas-mcp 已注册工具**，不要假设存在本地 Arthas CLI、`arthas-boot.jar`、JVM attach 权限或 shell 执行能力
- 只能调用当前 skill 已挂载的 MCP 工具；不要编造不存在的工具名，例如 `run_arthas_command`
- 不要读取或引用不存在的示例文件；若用户没有提供真实文件路径，不要假设如 `dashboard_sample_output.txt` 之类的本地样例文件存在
- 先做只读诊断，再做可能影响运行时状态的动作
- 如果用户目标不明确，先澄清要排查的是：线程、内存、类、方法调用、还是性能
- 优先使用风险更低、范围更小的工具
## 可直接使用的工具类型
本技能应直接使用 arthas-mcp 暴露出来的工具，例如：
- 概览：`dashboard`、`jvm`、`memory`、`thread`
- 类诊断：`sc`、`sm`、`classloader`、`jad`
- 方法诊断：`stack`、`trace`、`watch`、`monitor`、`tt`
- 性能分析：`profiler`
- 文件读取：`viewfile`
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效果还可以，后面分析一下arthas相关源码，里面的实现很是精巧，有意思！