fractale (Converged Computing)

分形

支持MCP工具和科学的代理状态机编排器

](https://badge.fury.io/py/fractale-mcp) 

设计

我们为科学工作负载创建了一个强大的异步编排器。它与一个 mcp服务器 注册和加载感兴趣的工具。感兴趣的工具来自：

• 通量mcp：Flux框架的MCP工具
• hpc-mcp：用于更大范围的HPC和融合计算用例的HPC工具。

抽象

这里的库有以下抽象。

• 计划：一个YAML，人工生成的清单，任何代理都可以读取和部署。 (分形/核心/平面图)
• 步骤：计划中的工作单位。步骤的类型可以是：

- 计划：指示经理制定更大的计划 - 代理t： 一个子代理任务，是特定功能的专业专家。子代理调用工具、提示和其他子代理（并且可以重复） - 工具：一个包含输入和输出的显式工具调用。 - 提示：包含输入的显式提示端点，以及LLM的输出提示

• 发动机：实例化代理的编排引擎（本机状态机）(分形/引擎/原生)
• 代理：是状态机的独立单元，是可以在主编排（状态机）代理下运行的子代理或辅助代理。作为可能的步骤，暴露于LLM的可选试剂如下(分形/代理)，对顶级编排至关重要的代理是 分形/引擎/原生/代理.

客户

客户端（高级）包括以下调用：

# Run a specific, human generated plan
fractale run ./examples/plans/

# Run a specific sub-agent, first discovering and inspecting the environment to generate a more detailed prompt for it.
fractale agent optimize 

# Ask a random task (not necessarily an expert at anything, but access to all tools)
# This is a convenience wrapper to calling fractale agent ask_question
fractale prompt 

# Show all sub-agents available
fractale list
fractale list --json

环境

可以在环境中设置以下变量。

请注意，对于提供者，您还可以在命令行上指定。默认设置为Gemini(gemini).要更改：

fractale run --backend openai ./examples/plans/transform-retry.yaml

代理

这 fractale agent 命令提供了请求子代理编排的方法。子代理是一个独立的专家，可以访问所有MCP端点，并可以协调呼叫和用户交互以达到预期的结果。目前，子代理调用通过一个管理器传递，该管理器首先检查环境以发现资源（计算、软件等），并提出一个范围计划。这在未来可能会改变。

用法

服务器

让我们安装 mcp服务器 使用我们需要的功能启动服务器。

pip install --break-system-packages git+https://github.com/converged-computing/mcp-server.git#egg=mcp-serve

依赖项

要使用Flux进行原型制作，请在devcontainer中打开代码。安装库并启动flux实例。

pip install -e .[all] --break-system-packages
pip install flux-mcp hpc-mcp[all] IPython --break-system-packages
flux start

请注意，这需要在带有Flux的环境中运行。我在DevContainer中运行这两个。在另一个终端中，导出相同的 FLUX_URI 从您的服务器运行的位置。确保您的凭据已导出。

export GEMINI_API_TOKEN=xxxxxxxxxx

笑话示例

让双子座给我们讲个笑话。在一个终端中：

mcpserver start --config ./examples/servers/run-job.yaml

fractale prompt Tell me a joke, and give me choices about the category.

结果解析器

让我们做一个例子，添加一个一次性的即时工具，就像本地注册表一样。我们可以在一个终端中启动mcpserver：

mcpserver start --config ./examples/servers/run-job.yaml

然后使用我们定义的局部工具运行fractale(-r 指注册表添加）：

fractale prompt -r ./examples/registry/parser-agents.yaml Write me a flux job that tells a joke, and then ask the result parser tool to derive a regular expression for the punchline.

LAMMPS运行

这需要安装LAMMPS（或类似工具），并运行一组工具，其中包括数据库和优化代理。

mcpserver start --config ./examples/servers/run-job.yaml
fractale prompt -r ./examples/registry/analysis-agents.yaml Discover resources and run a LAMMPS job "lmp" with Flux using data in /code. Use the optimization agent step to optimize lammps, and keep retrying the run until the agent decides to stop.

Flux JobSpec翻译

我们需要启动服务器并添加验证函数和提示。使用我们需要的函数和提示启动服务器：

mcpserver start --config ./examples/servers/flux-gemini.yaml

然后：

fractale agent ./examples/plans/transform-retry.yaml

Spack安装并运行

git clone --depth 1 https://github.com/spack/spack /tmp/spack
export PATH=/tmp/spack/bin:$PATH
mcpserver start --config ./examples/servers/run-spack.yaml

fractale prompt Install cowsay with spack, load it, and use it to tell a joke.

Docker构建

让我们测试一下构建。我在安装了Docker的本地机器上运行这个，我使用的是Gemini。

export GEMINI_API_TOKEN=xxxxxxxxxx

同时安装以下功能 hpc-mcp:

pip install hpc-mcp --break-system-packages
pip install -e . --break-system-packages

使用我们需要的函数和提示启动服务器：

mcpserver start --config ./examples/servers/docker-build.yaml

# In the other, run a plan explicitly, or do the same with a command line prompt
fractale run ./examples/plans/build-lammps.yaml
fractale prompt Build a container for lammps with an ubuntu 24.04 base

这在Google Cloud（Gemini）中非常有效。我不相信我们的本地模型会轻易选择合适的工具。

Kubernetes

请注意，我有一个kind集群正在运行。

mcpserver start --config ./examples/servers/kubernetes-job.yaml

fractale prompt Deploy a basic hello world job to Kubernetes and get the output log.

待办事项

• 添加图形和转换到状态机的保存以供研究。
• 我们在哪里添加算法（作为工具！）？
• 获取作业日志/信息需要为代理提供更好的反馈

许可证

HPCIC DevTools根据MIT许可证的条款进行分发。 所有新的贡献都必须根据此许可证进行。

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