YOLO 插件开发深度解析：为何弃用 LangChain 自研 Agent 及 Lite Skills 系统设计

本文详细介绍了 Obsidian AI 插件 YOLO 的 1.5.1 版本更新，重点解析了其自研的 Agent 系统和 Lite Skills 模块。作者阐述了为何在 Vercel AI SDK 和 LangGraph 等主流方案之外选择自研 Agent Loop，核心在于”少即是多”的理念，即通过简单的核心循环配合 Web Worker 实现高效响应。文章深入剖析了工具网关的安全边界设计，以及受 Anthropic 启发但大幅简化的 Lite Skills 系统，该系统通过元数据常驻与内容延迟加载策略，在有限的 Token 预算内实现了高效的技能调度。