多Agents协作与通信机制 - 基于MCP协议的文章自动编写系统
项目概述
本项目实现了一个基于MCP (Model Context Protocol) 的多代理系统，能够协作完成文章写作任务。系统包含四个专业化代理，按顺序协作完成从研究到最终成稿的完整流程。
核心功能
- 输入: 用户问题（如"帮我写一篇关于 AI Agent 的文章"）
- 输出: 完成的文章文档和执行过程记录
系统架构
四个专业化代理
- 研究代理 (Research Agent)
- 使用搜索工具收集相关信息 - 输出结构化的研究资料
- 撰写代理 (Writing Agent)
- 基于研究结果生成文章初稿 - 支持调整文章风格和长度
- 审核代理 (Review Agent)
- 检查内容质量和逻辑一致性 - 提供修改建议
- 润色代理 (Polishing Agent)
- 优化语言表达和文章结构 - 确保风格一致性
技术特性
MCP协议集成
- 基于MCP协议实现代理间通信
- 支持结构化消息传递
- 实现上下文保持和状态管理
三级重试策略
- 一级: 相同代理重新执行（最多2次）
- 二级: 切换至备用代理执行
- 三级: 向用户请求补充信息
实时协作展示
- 终端实时展示协作过程
- 完整的执行过程记录
- 异常处理日志
快速开始
安装依赖
pip install -r requirements.txt运行系统
python main.py使用示例
# 启动文章编写系统
python main.py "帮我写一篇关于AI Agent的文章"项目结构
multi-agent/
├── main.py # 主入口文件
├── report.md # 示例输出文档
├── agents/ # 代理实现
│ ├── research_agent.py # 研究代理
│ ├── writing_agent.py # 撰写代理
│ ├── review_agent.py # 审核代理
│ └── polishing_agent.py # 润色代理
├── mcp/ # MCP协议实现
│ ├── server.py # MCP服务器
│ ├── client.py # MCP客户端
│ └── protocol.py # 协议定义
├── tools/ # 工具函数
│ ├── search_tools.py # 搜索工具
│ ├── writing_tools.py # 写作工具
│ └── review_tools.py # 审核工具
├── workflows/ # 工作流定义
│ └── article_workflow.py # 文章编写工作流
└── utils/ # 工具函数
├── retry_strategy.py # 重试策略
└── logger.py # 日志系统核心特性
1. 多代理协作
- 四个专业化代理按顺序协作
- 基于LangGraph的工作流管理
- 实时状态同步和通信
2. MCP协议支持
- 标准化的代理间通信协议
- 上下文保持和状态管理
- 支持异步消息传递
3. 智能重试机制
- 三级重试策略
- 自动故障恢复
- 完整的异常处理日志
4. 实时监控
- 终端实时展示协作过程
- 详细的执行日志
- 性能监控和统计
使用场景
- 技术文章自动编写
- 研究报告生成
- 内容创作辅助
- 多代理协作研究
技术栈
- LangChain: 代理框架
- LangGraph: 工作流管理
- MCP: 代理通信协议
- OpenAI: 语言模型
- Rich: 终端界面
- Pydantic: 数据验证
许可证
MIT License