从混乱到清晰：mcp-agent自然语言生成优化全指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mc/mcp-agent 引言：AI输出质量的痛点与解决方案
你是否遇到过这样的情况：AI生成的报告结构混乱难以阅读？客户投诉自动回复语气生硬？团队成员因AI文档格式不统一而效率低下？mcp-agent的增强型大语言模型（Augmented LLMs）技术通过模型优化、结构化输出和工作流控制三大核心手段，彻底解决这些问题。本文将系统介绍如何利用mcp-agent框架提升AI输出的可读性，让普通用户也能轻松获得专业级自然语言生成效果。
核心技术：增强型大语言模型（Augmented LLMs）
增强型大语言模型是mcp-agent框架的核心智能层，它扩展了标准语言模型的能力，包括工具访问、持久内存、代理集成和结构化输出生成。简单来说，增强型LLM = 基础LLM + 工具 + 内存 + 代理集成 + 结构化输出。
多轮对话能力
增强型LLM能够在多次交互中保持对话历史和上下文：
from mcp_agent.agents.agent import Agent
from mcp_agent.workflows.llm.augmented_llm_openai import OpenAIAugmentedLLM
# 创建具有对话能力的代理
agent = Agent(
name="conversational_agent",
instruction="你是一个能记住我们对话的助手。",
server_names=["filesystem", "fetch"]
)
async with agent:
llm = await agent.attach_llm(OpenAIAugmentedLLM)
# 第一轮对话
response1 = await llm.generate_str("当前目录中有哪些文件？")
# 第二轮对话 - 引用先前上下文
response2 = await llm.generate_str("能读取第一个文件的内容吗？")
# 第三轮对话 - 保持完整对话历史
response3 = await llm.generate_str("总结一下我们目前了解到的信息")
工具集成能力
增强型LLM能自动发现和使用来自连接的MCP服务器的工具：
# 具有多工具源的代理
agent = Agent(
name="tool_user",
instruction="你可以访问文件、获取网页内容和分析数据。",
server_names=["filesystem", "fetch", "database"]
)
async with agent:
# 列出可用工具
tools = await agent.list_tools()
print(f"可用工具: {[tool.name for tool in tools.tools]}")
llm = await agent.attach_llm(OpenAIAugmentedLLM)
# LLM自动使用适当的工具
result = await llm.generate_str(
"读取README.md文件并从GitHub API获取最新发布说明"
)
结构化输出：提升可读性的关键
结构化输出是提升AI内容可读性的核心技术，它允许LLM生成符合特定格式的数据，如报告、表格、列表等。mcp-agent通过Pydantic模型实现结构化输出，确保生成内容的一致性和可解析性。
基本结构化输出示例
from pydantic import BaseModel
from typing import List
class TaskAnalysis(BaseModel):
priority: str
estimated_hours: float
dependencies: List[str]
risk_factors: List[str]
# 生成结构化输出
analysis = await llm.generate_structured(
message="分析此项目任务: '实现用户认证系统'",
response_model=TaskAnalysis
)
print(f"优先级: {analysis.priority}")
print(f"估计小时数: {analysis.estimated_hours}")
内容生成流水线
通过结合多个结构化输出步骤，可以构建完整的内容生成流水线：
from pydantic import BaseModel
class ContentPlan(BaseModel):
title: str
outline: List[str]
target_length: int
keywords: List[str]
class BlogPost(BaseModel):
title: str
content: str
meta_description: str
tags: List[str]
# 内容规划
plan = await llm.generate_structured(
message="为一篇关于可持续技术的博客文章创建内容计划",
response_model=ContentPlan
)
# 内容生成
blog_post = await llm.generate_structured(
message=f"""根据以下计划撰写博客文章:
标题: {plan.title}
大纲: {plan.outline}
目标长度: {plan.target_length} 字
关键词: {plan.keywords}""",
response_model=BlogPost
)
评估器-优化器模式：质量控制的终极解决方案
评估器-优化器模式通过LLM作为判断器（LLM-as-assessor）的评估实现质量控制，迭代优化响应直到满足指定的质量阈值。这一模式特别适合需要高质量输出的场景，如专业文档、客户沟通和重要报告。
实现原理
评估器-优化器工作流包含两个核心代理：
- 优化器（Optimizer）：负责生成初始内容
- 评估器（Evaluator）：负责评估内容质量并提供改进建议
系统会反复迭代，直到内容达到预设质量标准。
代码实现
from mcp_agent.app import MCPApp
from mcp_agent.agents.agent import Agent
from mcp_agent.workflows.llm.augmented_llm_openai import OpenAIAugmentedLLM
from mcp_agent.workflows.evaluator_optimizer.evaluator_optimizer import (
EvaluatorOptimizerLLM,
QualityRating,
)
app = MCPApp(name="cover_letter_writer")
async with app.run() as cover_letter_app:
# 创建用于内容生成的优化器代理
optimizer = Agent(
name="optimizer",
instruction="""你是一位专业求职信撰写专家。
根据职位描述、公司信息和候选人详情，生成有说服力的求职信。
针对公司和职位要求进行定制化调整。""",
server_names=["fetch"],
)
# 创建用于质量评估的评估器代理
evaluator = Agent(
name="evaluator",
instruction="""根据以下标准评估求职信:
1. 清晰度: 语言是否清晰、简洁且语法正确？
2. 针对性: 是否包含与职位描述相关的具体细节？
3. 相关性: 内容是否与提示一致，避免不必要的信息？
4. 语气和风格: 语气是否专业且适合上下文？
5. 说服力: 是否有效突出候选人的价值？
6. 语法和格式: 是否有拼写或语法问题？
7. 反馈整合: 是否解决了之前迭代的反馈？
对每个标准:
- 提供评级 (优秀、良好、一般或较差)
- 提供具体反馈或改进建议。"""
)
# 创建评估器-优化器工作流
evaluator_optimizer = EvaluatorOptimizerLLM(
optimizer=optimizer,
evaluator=evaluator,
llm_factory=OpenAIAugmentedLLM,
min_rating=QualityRating.EXCELLENT, # 要求"优秀"评级
)
# 生成并优化求职信
result = await evaluator_optimizer.generate_str(
message=f"为以下职位撰写求职信: {job_posting}\n\n"
f"候选人详情: {candidate_details}\n\n"
f"公司信息: {company_information}"
)
print(result) # 高质量、优化后的求职信
执行引擎选择
mcp-agent提供两种执行引擎，可根据需求选择：
- asyncio引擎：使用Python原生async/await功能在内存中运行工作流，适合开发和简单部署。
execution_engine: asyncio
- Temporal引擎：提供持久化工作流执行，具有自动状态持久化，适合生产环境和长期运行的工作流。
execution_engine: temporal
temporal:
server_url: "localhost:7233"
namespace: "default"
完整的评估器-优化器实现示例可在workflow_evaluator_optimizer目录中找到。
最佳实践与高级技巧
模型选择与配置
根据任务需求选择合适的模型，并通过配置参数优化输出质量：
from mcp_agent.workflows.llm.augmented_llm import RequestParams
from mcp_agent.workflows.llm.llm_selector import ModelPreferences
# 配置模型选择偏好
request_params = RequestParams(
modelPreferences=ModelPreferences(
costPriority=0.3, # 30% 权重在成本
speedPriority=0.4, # 40% 权重在速度
intelligencePriority=0.3 # 30% 权重在智能
),
maxTokens=4096,
temperature=0.7, # 控制输出随机性，0.7为适中值
max_iterations=10
)
多代理协作
通过多代理协作提升复杂任务的处理质量：
# 研究代理
research_agent = Agent(
name="researcher",
instruction="你负责研究主题并收集信息。",
server_names=["fetch", "database"]
)
# 分析代理
analysis_agent = Agent(
name="analyst",
instruction="你负责分析数据并创建见解。",
server_names=["filesystem", "visualization"]
)
async with research_agent, analysis_agent:
# 研究阶段
research_llm = await research_agent.attach_llm(OpenAIAugmentedLLM)
research_data = await research_llm.generate_str(
"研究可再生能源的最新趋势"
)
# 分析阶段
analysis_llm = await analysis_agent.attach_llm(AnthropicAugmentedLLM)
analysis = await analysis_llm.generate_str(
f"分析此研究数据并创建可操作见解: {research_data}"
)
内存管理
合理管理对话历史，在保持上下文连续性的同时避免信息过载：
# 访问对话历史
last_message = await llm.get_last_message()
last_message_text = await llm.get_last_message_str()
# 必要时清除内存
llm.history.clear()
# 设置特定历史
from mcp_agent.workflows.llm.augmented_llm import SimpleMemory
llm.history = SimpleMemory()
llm.history.extend(previous_messages)
总结与下一步
通过mcp-agent的增强型LLM技术，普通用户也能轻松实现高质量的自然语言生成。核心优势包括：
- 结构化输出：通过Pydantic模型确保输出格式一致
- 评估器-优化器模式：自动迭代提升内容质量至预设标准
- 多代理协作：分工明确的代理网络处理复杂任务
- 灵活执行引擎：根据需求选择开发或生产级执行环境
要进一步提升AI输出质量，可以：
- 探索mcp-agent SDK文档了解高级功能
- 学习工作流模式实现复杂业务逻辑
- 参考配置指南优化模型参数
通过这些技术和最佳实践，mcp-agent不仅解决了AI输出可读性问题，更为普通用户打开了专业级自然语言生成的大门。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
