MCP智能体多Agent协作系统设计（Multi-Agent Cooperation）
目录
🚀 MCP智能体多Agent协作系统设计（Multi-Agent Cooperation）
🌟 为什么需要多Agent协作？
🧠 多Agent协作系统架构设计
🛠️ 1. 构建基础智能体基类（Agent Base）
🛠️ 2. 定义各专属子智能体（Specialized Agents）
文件专家智能体（FileAgent）
知识专家智能体（KnowledgeAgent）
总结专家智能体（SummaryAgent）
🛠️ 3. 构建总控智能体（OrchestratorAgent）
🧪 4. 多Agent协作示范运行
🧠 技术总结
🎯 预告：下一篇挑战
🚀 MCP智能体多Agent协作系统设计（Multi-Agent Cooperation）
在前面，我们完成了：
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单智能体（Single Agent）动态链路规划与执行
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工具链串行调用与动态调度
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错误恢复与动态适配
但在真实世界中，一个复杂业务（比如智能客服、科研助手、自动办公系统）通常需要：
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多个智能体并行协作
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分工明确，各自负责不同子任务
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统一协调调度，聚合结果
本篇，我们正式开启：
MCP + Multi-Agent = 真正可扩展的超级智能体系统！
🌟 为什么需要多Agent协作？
| 单智能体 | 多智能体协作 |
|---|---|
| 功能集中，负载重 | 职责划分，负载分散 |
| 任务处理串行 | 可并行加速任务执行 |
| 难以动态扩展 | 易于模块化扩展 |
| 单点故障风险高 | 容错与弹性更好 |
多Agent意味着：
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系统更智能
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响应更快
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扩展性更强
🧠 多Agent协作系统架构设计
整体结构示意：
用户输入↓
总控智能体（Orchestrator Agent）↓
意图识别↓
子智能体分配任务↓
各子智能体调用 MCP 工具执行↓
总控智能体聚合各子任务结果↓
最终输出
主要角色分工：
| 智能体角色 | 职责 |
|---|---|
| 总控智能体（Orchestrator） | 解析用户意图，规划任务，分配子任务，聚合结果 |
| 文件专家智能体（FileAgent） | 文件检索与内容分析 |
| 知识专家智能体（KnowledgeAgent） | 知识库搜索与推理 |
| 总结专家智能体（SummaryAgent） | 多内容综合总结 |
🛠️ 1. 构建基础智能体基类（Agent Base）
定义所有 Agent 统一继承的基础类：
class AgentBase:def __init__(self, name: str):self.name = nameself.client = Nonedef connect_server(self, server_address="http://localhost:8000"):from mcp.client import MCPClientself.client = MCPClient(server_address=server_address)self.client.connect()def close_connection(self):if self.client:self.client.disconnect()def handle(self, task: str) -> str:"""子类需要实现具体任务处理逻辑"""raise NotImplementedError
🛠️ 2. 定义各专属子智能体（Specialized Agents）
文件专家智能体（FileAgent）
class FileAgent(AgentBase):def handle(self, task: str) -> str:# 文件相关任务if "列出" in task and "txt" in task:return self.client.call_tool("list_txt_files", {"directory": "."})if "读取" in task:filename = task.split("读取")[-1].strip()return self.client.call_tool("read_file_content", {"file_path": filename})
知识专家智能体（KnowledgeAgent）
class KnowledgeAgent(AgentBase):def handle(self, task: str) -> str:# 知识库相关任务if "搜索" in task or "知识" in task:keyword = task.split("关键词")[-1].strip()return self.client.call_tool("search_knowledge_base", {"keyword": keyword})
总结专家智能体（SummaryAgent）
class SummaryAgent(AgentBase):def handle(self, task: str) -> str:# 总结相关任务return self.client.call_tool("summarize_text", {"text": task})
🛠️ 3. 构建总控智能体（OrchestratorAgent）
class OrchestratorAgent(AgentBase):def __init__(self):super().__init__(name="Orchestrator")self.file_agent = FileAgent("FileAgent")self.knowledge_agent = KnowledgeAgent("KnowledgeAgent")self.summary_agent = SummaryAgent("SummaryAgent")def distribute_tasks(self, user_query: str) -> list:"""简单规则拆解任务，实际可以用更复杂规划器"""tasks = []if "txt" in user_query or "文件" in user_query:tasks.append((self.file_agent, user_query))if "知识" in user_query or "搜索" in user_query:tasks.append((self.knowledge_agent, user_query))if "总结" in user_query or "报告" in user_query:tasks.append((self.summary_agent, user_query))return tasksdef handle(self, user_query: str) -> str:self.connect_server()self.file_agent.connect_server()self.knowledge_agent.connect_server()self.summary_agent.connect_server()tasks = self.distribute_tasks(user_query)results = []for agent, task in tasks:print(f"[{agent.name}] 开始处理任务：{task}")result = agent.handle(task)results.append(f"[{agent.name}结果] {result}")self.file_agent.close_connection()self.knowledge_agent.close_connection()self.summary_agent.close_connection()self.close_connection()return "\n".join(results)
🧪 4. 多Agent协作示范运行
if __name__ == "__main__":orchestrator = OrchestratorAgent()user_input = input("请输入你的需求：")final_output = orchestrator.handle(user_input)print("最终综合结果：")print(final_output)
示例对话：
用户输入：请帮我列出txt文件并总结每个文件内容，同时搜索合同相关知识点。系统处理：
- FileAgent负责列出txt文件并读取内容
- SummaryAgent负责总结每个文件内容
- KnowledgeAgent负责检索知识库中合同相关内容
- Orchestrator聚合全部结果，输出最终综合报告
🧠 技术总结
通过本篇内容，我们完成了：
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✅ 多智能体体系构建
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✅ 各智能体分工明确
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✅ 总控智能体任务拆分与结果聚合
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✅ 支持并发处理、扩展更大规模任务
这标志着 MCP 智能体正式从单体阶段，
迈向了多Agent协同智能体系统（Multi-Agent System）！
🎯 预告：下一篇挑战
下一篇，我们将挑战：
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Agent之间消息传递机制（Message Passing）
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动态智能体生成（Agent Spawn）
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多Agent协同中的角色扮演（Role Playing）
让你的智能体系统，真正迈向：
自组织、自沟通、自决策、自成长的超级智能体社会！