基于MCP和A2A协议的多智能体客户服务系统,用于处理客户数据查询、更新、创建工单和解决支持问题。
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pip install -r requirements.txt
基于MCP和A2A协议的多智能体客户服务系统,用于处理客户数据查询、更新、创建工单和解决支持问题。
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一个企业级、生产就绪的多智能体AI系统,用于自动化客户支持操作,具有智能路由、升级和自动化功能,显著提高支持效率。
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python -m venv venv
一个基于LangGraph和MCP的多智能体客服系统,通过共享状态和条件边实现智能体间的协调,访问客户数据并提供支持服务。
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python run_servers.py mcp --transport http
一个基于多智能体协作的客户服务平台,通过A2A协议和LangGraph SDK实现智能路由、数据检索和工单管理。
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python -m venv venv
一个中央监督代理通过A2A消息管理多个专业代理(数据、机器学习、可视化等)的多智能体编排系统,支持分布式执行和单一命令启动关闭。
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一个支持AI智能体(如Claude Desktop、GitHub Copilot、Gemini)之间通过HTTP API和文件协议进行无缝通信的服务,具有合约保护功能。
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一个基于多智能体架构、Groq大语言模型和模型上下文协议(MCP)的全自动产品需求文档生成系统,能够根据用户想法自动生成开发计划、竞争对手分析、专业PRD文档和经过QA审核的最终PRD文档。
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一个基于模型上下文协议(MCP)的生产级多智能体任务自动化平台,通过异步消息传递协调研究、总结和验证工作流,显著减少人工工作时间。
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一个基于Google的Agent-to-Agent (A2A)协议和Model Context Protocol (MCP)数据访问层的端到端多智能体客户服务系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,适用于客户服务自动化场景。
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python -m venv venv
一个基于多智能体系统的实时空域监控解决方案,通过OpenSky Network API监测实时飞行数据,提供智能化的空域监控和个人飞行监控功能。
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一个基于多智能体架构和MCP协议的娱乐行业智能分析平台,提供内容发现、市场分析和安全防护功能。
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uv run python mcp_server/mcp_server.py
基于Model Context Protocol (MCP)和Ollama的本地多智能体AI编排系统,通过主导编排器将请求分解为依赖感知的任务图,委派给领域专用代理,自动提交结果到Git,并通过对话式REPL全程在本地硬件上运行。
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python -m venv mcp-env
Oracle Monitor是一个专为多智能体AI系统设计的实时可观测性平台,提供统一状态快照、实时智能、历史时间旅行、智能体自省和成本智能等功能。
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一个分层的多智能体系统,用于软件开发、研究和分析,具有前端开发、机器学习、R分析等专业智能体,集成了向量存储和全面验证功能。
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python -m venv venv
ProtoForge是一个生产就绪的多智能体协调器,支持计划优先架构、上下文窗口管理和平台无关的LLM支持,适用于复杂的任务分解和执行。
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pip install -e ".[dev]"
一个结合多智能体协作规划和动态动作空间共演化的框架,用于复杂任务执行。
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一个基于多智能体和模型上下文协议(MCP)的实时新闻监控与分析系统,能够从多个来源收集、分类和总结新闻,为决策者提供及时且可操作的洞察。
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Rift是一个基于DigitalOcean Gradient AI和模型上下文协议(MCP)的自主基础设施编排与修复系统,能够自动检测、诊断并修复基础设施问题。
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python3 -m venv venv
一个完整的多智能体AIOps系统,通过AI驱动的智能体持续监控微服务,分析日志和指标,检测异常并触发自动修复行动,由监督智能体协调。
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Stigmergy-mcp是一个共享信号层,允许多个AI编码代理在不直接通信的情况下协调工作,解决了多代理系统中令牌使用量随代理数量二次增长的问题。
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