当前位置：首页 > news >正文

基于共享上下文和自主协作的 RD Agent 生态系统

news 2025/11/1 8:54:42

在llm+angent+mcp这个框架中：

LLM： 依然是智能体的“大脑”，赋予它们理解、推理、生成和规划的能力，并且也用于处理和利用共享上下文。
Agent： 具备特定 R&D 职能的自主单元，它们感知共享上下文，根据内置逻辑和 LLM 的推理决定自己的行动，并通过调用工具和更新共享上下文来执行任务。
MCP (Master Context Protocol) Service： 一个提供 API 的服务，用于：
* 存储和检索所有 Agent 在特定任务或会话中的交互历史（对话、思考、行动、观察）。
* 存储和更新共享的工作状态、关键变量、中间结果、需要共同关注的标记（如“需要人类审批”、“遇到冲突”）。
* 将相关的长期记忆（Vector DB, KG）和当前任务上下文关联起来。
* 可能还负责事件通知，当共享上下文的某个关键部分更新时通知相关 Agent。

基于 LLM+Agent+MCP (Context Protocol) 的 R&D 自动化平台

架构分层：

用户/输入层 (User/Input Layer): 用户输入 R&D 目标。一个 Task Initiator 接收输入并创建一个新的任务会话，初始化 MCP Context。
Task Orchestration (Simplified): 不再是复杂的中心 Planner 生成详细 DAG。而是由 Task Initiator 或一个简单的 Session Manager 启动一个初始 Agent 或一组 Agent，并将它们指向新创建的 MCP Context。后续的流程推进主要依靠 Agent 之间的自主协作和对共享上下文的响应。
Agent 层 (Agent Layer):
- 各种 R&D Agent 实例。
- 每个 Agent 内部结构：
  - LLM Core: Agent 的大脑。
  - Memory Module: 访问长期记忆 (Vector DB, KG)。
  - Tool Use Module: 调用外部工具。
  - MCP Interaction Module: 通过 API 调用 MCP Service，进行以下操作：
    - GetContext(task_id): 获取当前任务的完整或过滤后的共享上下文。
    - AppendMessage(task_id, message_type, content): 添加新的消息到历史（如自己的思考、行动、观察）。
    - UpdateSharedState(task_id, key, value): 更新共享工作状态。
    - GetSharedState(task_id, key): 获取共享状态。
    - NotifyContextUpdate(task_id, key): (Optional) 通知 MCP Service 某个关键状态已更新。
- Agent 的决策循环 (LLM 驱动)：感知上下文 (通过 MCP Service) -> LLM 推理 -> 决定行动 (工具调用或更新上下文) -> 执行行动 -> 观察结果 -> 更新上下文 (通过 MCP Service) -> 重复。
Tools & Environment 层 (Tools & Environment Layer): 外部 R&D 工具封装为 Agent 可调用的服务。
Data & Knowledge 层 (Data & Knowledge Layer): 存储数据和长期知识。Agent 通过 Memory Module 与此层交互。MCP Service 也可能需要访问此层来 enriquecer 上下文。
MCP (Master Context Protocol) Service Layer: 专门的服务层，提供上述 MCP Interaction Module 使用的 API，管理底层存储。
- Context Storage: 数据库 (如支持 JSONB 的 PostgreSQL, MongoDB) 存储任务历史和共享状态。
- Knowledge Linking: 可能与 Vector DB/KG 集成，根据上下文关联相关知识片段。
- Event System (Optional): Kafka/RabbitMQ 用于 Context 更新通知。
Observability Layer: 收集日志、指标、追踪。在 MCP (Context Protocol) 模式下，追踪尤其重要，通过追溯 Agent 之间的交互和上下文变化来理解流程。
Global State Monitoring & Human-in-the-Loop: 一个独立的服务或 UI，监控 MCP Service 中存储的全局任务状态和关键标记（如“需要人类审批”）。当检测到特定状态时，通知人类。人类通过 UI 查看上下文，并可以通过 UI 修改共享状态或直接与 Agent 交互（通过向 Context 中添加特定消息）。
Learning & Evolution Layer: 分析 MCP Service 中存储的丰富的交互历史和任务结果，用于学习 Agent 协作模式、优化 Prompt、改进工具使用、训练迭代策略。

LLM 在各层的具体作用 (Refined):

Task Initiator: 使用 LLM 简单解析初始目标，决定启动哪些初始 Agent 并初始化 MCP Context。
Agent (Core Logic):
- Contextual Reasoning: LLM 接收从 MCP Service 获取的当前上下文（历史、状态），结合自身角色和长期记忆，进行推理。Prompt 会包含：“你是一个 [Agent Role]。当前任务目标是 X。以下是迄今为止的讨论和状态：[从 MCP Service 获取的历史和状态]。你的下一步行动是什么？思考过程和行动请记录到上下文中。”
- Self-Planning: LLM 在当前上下文中生成自己的行动计划。
- Tool Parameter Generation: LLM 根据上下文和计划生成工具调用的具体参数。
- Observation Interpretation: LLM 解释工具执行结果或从 MCP Service 获取的其他 Agent 的更新。
- Context Formatting: LLM 生成要添加到共享上下文中的结构化或非结构化内容（思考、行动、观察、总结、发现）。
Global State Monitoring / HITL: LLM 可以辅助分析共享上下文，提取关键摘要或检测潜在问题，呈现给人类。

技术栈与实现思路 (基于 MCP Service):

MCP (Master Context Protocol) Service 实现：
- Backend Framework: FastAPI 或 Spring Boot 构建 RESTful API。
- Context Storage: PostgreSQL with JSONB column 或 MongoDB 存储 Context Document。每个任务一个 Document，包含 history (array of messages) 和 shared_state (JSON object)。
- API Endpoints:
  - /tasks/{task_id}/context: GET - 获取上下文
  - /tasks/{task_id}/messages: POST - 添加消息到历史
  - /tasks/{task_id}/state: GET/POST/PUT - 获取/更新共享状态
  - /tasks: POST - 创建新任务上下文
- Knowledge Linking: 内部逻辑根据 Context 中的关键词或实体，查询 Vector DB 或 KG，并将相关知识片段添加到 Context 中（或提供链接）。
Agent Layer 实现：
- Agent Framework: AutoGen (非常适合多 Agent 对话，只需调整其通信机制使用 MCP Service) 或 LangChain (构建单个 Agent)。
- MCP Interaction Module: Agent 代码内部封装对 MCP Service API 的调用。
- Agent Reasoning Prompt: 核心 Prompt 引导 Agent 使用 MCP API 获取和更新上下文。
- Deployment: Kubernetes 容器化部署。
Task Initiator & Global State Monitor:
- 一个简单的 Web 服务或命令行工具作为 Initiator，调用 MCP Service 创建新任务，启动初始 Agent。
- Global State Monitor 是一个后台服务，定期查询 MCP Service 的任务状态，或监听 Context 更新事件，并在 UI 上展示。
Workflow Engine (Optional / Simplified Role): 如果需要更强的流程控制（如顺序执行、条件分支），Workflow Engine 仍有用武之地，但它的任务步骤不再是“调用一个 Agent 完成所有工作”，而是“等待 MCP Context 中的某个状态达到特定值”、“向 Context 添加一条消息触发某个 Agent”。或者，一个“流程管理 Agent”可以利用 MCP 协调其他 Agent 完成一个流程。
其他层： 与之前方案类似 (Kubernetes, Kafka/RabbitMQ, Databases, Observability Stack)。

实现流程概念伪代码：

1. MCP (Master Context Protocol) Service (Simplified FastAPI Example)

# Pseudo-code for MCP Service using FastAPI
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Dict, Any
import uuid
import timeapp = FastAPI()# In-memory storage for simplicity, replace with DB in production
contexts: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}class Message(BaseModel):sender_id: strsender_type: str # e.g., "agent", "human", "system"type: str # e.g., "thought", "action", "observation", "tool_call", "tool_result", "human_input", "status_update"content: Anytimestamp: float = Field(default_factory=time.time)class TaskContext(BaseModel):task_id: strcreated_at: float = Field(default_factory=time.time)messages: List[Message] = [] # History of interactionsshared_state: Dict[str, Any] = {} # Key-value pairs for shared state# Add fields for linked knowledge, relevant documents etc.@app.post("/tasks", response_model=TaskContext)
def create_task(initial_goal: str):task_id = str(uuid.uuid4())new_context = TaskContext(task_id=task_id, shared_state={"status": "CREATED", "initial_goal": initial_goal})contexts[task_id] = new_context.model_dump() # Store as dict for mutationprint(f"Task {task_id} created.")return new_context@app.get("/tasks/{task_id}/context", response_model=TaskContext)
def get_context(task_id: str):if task_id not in contexts:raise HTTPException(status_code=404, detail="Task not found")return TaskContext(**contexts[task_id]) # Return as Pydantic model@app.post("/tasks/{task_id}/messages")
def add_message(task_id: str, message: Message):if task_id not in contexts:raise HTTPException(status_code=404, detail="Task not found")contexts[task_id]['messages'].append(message.model_dump())# Optional: Trigger event notification hereprint(f"Task {task_id}: Added message from {message.sender_id} ({message.type})")return {"status": "success"}@app.put("/tasks/{task_id}/state")
def update_shared_state(task_id: str, state_update: Dict[str, Any]):if task_id not in contexts:raise HTTPException(status_code=404, detail="Task not found")contexts[task_id]['shared_state'].update(state_update)# Optional: Trigger event notification if specific keys updatedprint(f"Task {task_id}: Updated shared state: {state_update}")return {"status": "success"}@app.get("/tasks/{task_id}/state", response_model=Dict[str, Any])
def get_shared_state(task_id: str):if task_id not in contexts:raise HTTPException(status_code=404, detail="Task not found")return contexts[task_id]['shared_state']# Run with: uvicorn mcp_service:app --reload

2. Agent Layer: Example Agent (Literature Review Agent) - Interacting with MCP

# Pseudo-code for a Literature Review Agent's internal logic (Simplified)
from agent_core_base import AgentCore # Base class handles LLM, Memory, Tools
from tools import SearchPubMedTool, SummarizeTextTool
from mcp_client import MCPClient # Custom client for MCP Service APIclass LiteratureReviewAgent(AgentCore): # Inherit from base Agent classdef __init__(self, id, llm, memory, tools, mcp_client: MCPClient, task_id: str):super().__init__(id, llm, memory, tools)self.mcp_client = mcp_clientself.task_id = task_id # Agent is initialized for a specific task contextdef run(self):# Agent starts its execution loopprint(f"Agent {self.id}: Starting execution for task {self.task_id}")try:while True:# 1. Get current context from MCPcontext = self.mcp_client.get_context(self.task_id)current_history = context['messages']shared_state = context['shared_state']# Check if task is already completed or requires human interventionif shared_state.get('status') == 'COMPLETED' or shared_state.get('status') == 'NEEDS_HUMAN_REVIEW':print(f"Agent {self.id}: Task status is {shared_state.get('status')}. Exiting.")break # Exit loop# 2. LLM Reasoning based on context# Craft a prompt that includes the history and state from contextprompt = self.generate_reasoning_prompt(current_history, shared_state)llm_response = self.llm.chat(prompt) # Assuming chat modelthought = extract_thought_from_llm_response(llm_response) # Needs parsingaction = extract_action_from_llm_response(llm_response) # Needs parsing (tool call or update_state)# 3. Log thought to MCPself.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "thought", thought)if action:action_type = action['type']action_details = action['details']# 4. Log action to MCPself.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "action", action)if action_type == "tool_call":tool_name = action_details['tool_name']tool_params = action_details['tool_params']print(f"Agent {self.id}: Calling tool {tool_name} with {tool_params}")try:tool_result = self.use_tool(tool_name, tool_params)print(f"Agent {self.id}: Tool {tool_name} returned {tool_result}")# 5. Log observation/tool result to MCPself.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "observation", tool_result)self.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "tool_result", tool_result)# 6. Based on result, maybe update shared state?if self.check_if_literature_complete(tool_result): # Agent's own logicself.mcp_client.update_shared_state(self.task_id, {"literature_review_status": "COMPLETED", "literature_summary": tool_result['summary']})print(f"Agent {self.id}: Literature review task completed.")# Agent might choose to exit here, or LLM might decide the next step# break # Example: Exit after completionexcept Exception as tool_error:error_msg = f"Tool {tool_name} failed: {tool_error}"print(error_msg)# 5. Log error to MCPself.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "observation", {"error": error_msg})self.mcp_client.update_shared_state(self.task_id, {"status": "ERROR_IN_LIT_REVIEW", "error_details": error_msg})# Agent might decide to stop or seek helpbreak # Example: Exit on major errorelif action_type == "update_state":state_updates = action_details['updates']self.mcp_client.update_shared_state(self.task_id, state_updates)print(f"Agent {self.id}: Updated shared state with {state_updates}")elif action_type == "delegate": # Example: Agent decides to delegate to another agent typetarget_agent_type = action_details['agent_type']delegation_task = action_details['task_description']# Log this delegation to the context so other agents can see itself.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "delegation", {"to_agent_type": target_agent_type, "description": delegation_task})# The Session Manager or another Agent might pick this up and launch the new agent# This requires other components monitoring the contextelif action_type == "report_completion": # Agent signals its part is donefinal_summary = action_details['summary']self.mcp_client.update_shared_state(self.task_id, {"literature_review_status": "FINALIZED", "final_summary": final_summary})self.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "status_update", {"status": "Literature review finalized"})print(f"Agent {self.id}: Reported finalization.")# break # Agent might exit after its specific sub-task is done# ... other action types (e.g., ask_human_for_help)else: # LLM didn't generate a valid action or signaled completion implicitly# Needs logic to detect if LLM is stuck or implicitly finishedprint(f"Agent {self.id}: LLM returned no valid action or finished.")# Maybe update state to signal potential stagnation or sub-task completion?# self.mcp_client.update_shared_state(self.task_id, {"status": "LIT_REVIEW_AGENT_STALLED"})break # Example: Exit looptime.sleep(5) # Prevent tight loop, allow other agents to potentially actexcept Exception as e:print(f"Agent {self.id} encountered fatal error: {e}")# Log fatal error and update global stateself.mcp_client.add_message(self.task_id, self.id, "system_error", {"error": str(e)})self.mcp_client.update_shared_state(self.task_id, {"status": "FATAL_ERROR", "error_source": self.id, "error_details": str(e)})def generate_reasoning_prompt(self, history, shared_state):# Craft the core prompt for the LLM, injecting relevant history and statehistory_text = "\n".join([f"{msg['sender_type']} ({msg['sender_id']}) [{msg['type']}]: {msg['content']}" for msg in history])state_text = json.dumps(shared_state, indent=2)prompt = f"""You are a {self.agent_type} with ID {self.id}. Your current task context (ID: {self.task_id}) is managed by the Master Context Protocol Service.Review the task history and shared state below. Determine your next step to contribute to the overall R&D goal defined in the shared state ('initial_goal').Your actions should be one of the following types: 'tool_call', 'update_state', 'delegate', 'report_completion', 'ask_human_for_help'.Output your thought process first, then your chosen action in JSON format. If no action is needed now, explain why.Current Shared State:{state_text}Task History:{history_text}Available Tools: {list(self.tools.keys())}Think step-by-step. What is the current situation? What needs to be done next based on the goal and state? Which action is most appropriate?"""return promptdef check_if_literature_complete(self, tool_result):# Agent-specific logic to determine if its sub-task is done# E.g., check if a summary is generated, if enough papers were reviewed, etc.pass # Placeholder# use_tool method would be similar to previous examples, calling external services# class AgentCoreBase would handle the LLM interaction and basic structure

3. Task Initiator & Global State Monitor (Simplified)

# Pseudo-code for Task Initiator (e.g., a simple script or service)
from mcp_client import MCPClientmcp_client = MCPClient(mcp_service_url="http://mcp_service:8000") # Point to MCP Servicedef start_new_rnd_task(user_goal: str):print(f"Initiating R&D task with goal: {user_goal}")# 1. Create a new context for the tasknew_context = mcp_client.create_task(user_goal)task_id = new_context['task_id']print(f"New task created with ID: {task_id}")# 2. Start initial Agent(s) and provide them with the task_id# This requires knowing which agent(s) should start based on the initial goal# This logic could be hardcoded, rule-based, or even LLM-decided by the Initiator.initial_agent_types = ["Literature Review Agent", "Hypothesis Generation Agent"] # Examplefor agent_type in initial_agent_types:# Assume a way to launch an agent instance (e.g., calling a Kubernetes API to create a Pod,# or calling an Agent Management Service)launch_agent_instance(agent_type, task_id) # This function starts the Agent processprint(f"Launched initial agent: {agent_type} for task {task_id}")print("Initial agents launched. Monitoring task state via MCP.")# Pseudo-code for Global State Monitor (e.g., a background process or UI component)
def monitor_rnd_tasks():mcp_client = MCPClient(mcp_service_url="http://mcp_service:8000")while True:# 1. Get overview of tasks (e.g., list all tasks or recent ones)tasks_overview = mcp_client.list_tasks() # Needs a list_tasks endpoint in MCP Servicefor task_summary in tasks_overview:task_id = task_summary['task_id']current_state = mcp_client.get_shared_state(task_id)print(f"Task {task_id}: Status - {current_state.get('status', 'N/A')}, Goal - {current_state.get('initial_goal', 'N/A')}")# Check for specific conditions needing human attentionif current_state.get('status') == 'NEEDS_HUMAN_REVIEW':print(f"ALERT: Task {task_id} needs human review!")# Trigger notification (email, slack) and provide link to UI showing contextif current_state.get('status') == 'FATAL_ERROR':print(f"ALERT: Task {task_id} encountered FATAL ERROR!")# Trigger notificationtime.sleep(60) # Check every minute# launch_agent_instance(agent_type, task_id) pseudo-code:
# This function is part of the Agent Management layer, not MCP itself.
# It would typically interact with Kubernetes to deploy a pod,
# passing task_id and MCP Service endpoint as environment variables or arguments
# so the Agent knows which context to join.
def launch_agent_instance(agent_type, task_id):# Example: Call Kubernetes API to create a Podk8s_client = get_kubernetes_client()pod_manifest = {"apiVersion": "v1","kind": "Pod","metadata": {"generateName": f"{agent_type.lower().replace(' ', '-')}-"},"spec": {"containers": [{"name": "agent","image": f"your_agent_image:{agent_type.lower().replace(' ', '-')}", # Need different images or config for each type"env": [{"name": "AGENT_ID", "value": str(uuid.uuid4())},{"name": "AGENT_TYPE", "value": agent_type},{"name": "TASK_ID", "value": task_id},{"name": "MCP_SERVICE_URL", "value": "http://mcp_service:8000"},# ... other env vars for LLM endpoint, DBs, etc.]}],"restartPolicy": "Never" # Or OnFailure depending on desired behavior}}k8s_client.create_namespaced_pod("default", pod_manifest)print(f"Requested Kubernetes to launch {agent_type} pod for task {task_id}")

与 Dify / AutoGen 的结合：

Dify: Dify 的 Agent 能力和 Workflow 可以在这个框架中用于构建单个具备复杂工具使用或 RAG 能力的 Agent 类型。您可以将一个 Dify Agent App 或 Workflow 视为一个黑盒的、可通过 API 调用的服务，这个服务内部可能集成了 LLM 和工具。然后，您的定制 Agent 代码（如上面伪代码中的 LiteratureReviewAgent）在需要时，不是直接调用底层工具，而是调用这个 Dify Agent 的 API 来完成一个子任务。Dify 的 RAG 和 Prompt 管理能力依然非常有用。
AutoGen: AutoGen 本身就是一个多 Agent 框架，它有自己的基于消息传递的协作机制。您可以选择不使用 AutoGen 内置的群聊或工作流，而是将 AutoGen 的 Agent 类用作构建单个 Agent 实例（它负责自身的 LLM、Tool Use 等）的基础，然后修改 AutoGen Agent 的通信层，使其通过调用您的 MCP Service API 来发送和接收消息（即 send 方法写入 MCP，receive 方法从 MCP 读取相关消息）。或者，更简单地，将 整个 AutoGen GroupChat 视为一个复杂的 Agent 类型，通过 MCP Service 接收任务，然后它在内部使用 AutoGen 的机制完成任务，最后将最终结果和关键过程总结更新到 MCP Context 中。

优势 (与中心控制程序相比):

更去中心化/自主性： Agent 更多地基于共享上下文和自身逻辑行动，理论上更灵活。
潜在的更强的韧性： 某个 Agent 失败不一定导致整个系统停滞（如果其他 Agent 能感知到并接管或寻求帮助）。
协作模式的灵活性： 不局限于预设的 DAG，可以通过 Agent 在 Context 中的对话和状态更新发展出更动态的协作。
易于调试和理解 (如果 MCP 实现得好)： 整个任务的执行过程和 Agent 交互记录在共享 Context 中，方便回溯。

挑战 (与中心控制程序相比):

协调的复杂性： 确保所有 Agent 对任务目标和当前状态有共同理解，避免冲突、重复工作或遗漏关键步骤，需要更精巧的 Agent 设计和 Prompt Engineering。
收敛性： 没有一个强中心的协调者来强制流程推进，如何确保 Agent 团队最终能够收敛到完成任务的状态，而不是陷入僵局或无效循环？需要 Agent 内置强大的自我纠错和寻求帮助（人类或特定管理 Agent）的能力。
Context 管理： 共享上下文可能变得非常庞大且包含噪音。如何让 Agent (LLM) 有效地从大量历史和状态信息中提取 relevant 信息进行决策，并避免 Context Window 限制？需要先进的 Context Management 技术（如 RAG on Context, summarization）。
全局优化难度： 难以进行全局最优的资源分配和调度，因为决策是分布在各个 Agent 中的。

总结：

LLM + Agent + MCP (Master Context Protocol) 模式提供了一种构建 R&D 自动化平台的可行且更具自主性的思路。核心是将共享上下文作为 Agent 协作的中心媒介。MCP Service 负责管理这个共享上下文，而 Agent 则通过与 MCP Service 交互，感知环境、执行任务并影响环境。

实现的关键在于设计健壮的 MCP Service API、编写能够有效利用共享上下文进行推理和协作的 Agent Prompt 与内部逻辑、以及构建一套能够监控共享状态并适时介入的 Global State Monitor 和 Human-in-the-Loop 机制。

这个模式尤其适合需要更灵活、更接近人类团队协作模式的 R&D 任务，但对 Agent 设计的自主性和鲁棒性提出了更高的要求，并且需要解决共享上下文管理和任务收敛性等复杂问题。

查看全文

http://www.dtcms.com/a/156966.html