Agent 开发笔记-优快云博客

Agent 结构

Ai Agent 是基于 LLM 的能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能体。
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规划 Planning + 记忆 Memory + 工具 Tools

规划 Planning

规划：一项复杂任务通常包括多个子步骤，Agent 需要提前将一项任务分解为多个子任务。

子目标与分解（Subgoal and decomposition）：Agent 将复杂任务分解为更小、更易于处理的子目标，从而实现对复杂任务的高效处理。
反思与完善（Reflection and refinement）：Agent 可以对历史的动作进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并为未来的步骤进行改进，从而提高最终结果的质量。

实现：通过 prompt engine 来引导 LLM 实现规划（即步骤分解），通过 Prompt 提示词，Prompt 里面包含关于 Tools 的描述，最后 AI Agent 智能体就可以根据模型的输出使用外部 Tools（例如计算器，搜索API，数据库，程序接口，各种模型的API）能使用外部 API 或者知识库。最常见的规划是任务分解 Task Decomposition 与自我反思 Self Reflection。

记忆 Memory

短期记忆（Short-term memory）：所有上下文学习（In-context Learning），都是利用模型的短期记忆来学习。
长期记忆（Long-term memory）：为 Agent 提供长时间保留和回忆信息的能力，这个时候需要借助外部向量存储和快速检索来实现。其实复刻的就是人类的记忆模式。

实现：短期记忆实现上主要利用 Prompt Engineering；长期记忆实现上，主要利用向量数据库。

工具 Tool

Agent 会调用外部提供好的 API，补充 LLM 输出中缺失的额外信息，包括当前状态信息、具体的代码执行能力、访问专有信息源等，都需要借助外部的工具组件。

A2A

MCP 协议

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，旨在实现大型语言模型（LLM）应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成，类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议。

MCP 协议通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。

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MCP 通过标准化人工智能应用生态系统中的通信规则，为开发者提供了一个统一、高效且可互操作的开发环境。

MCP 的核心设计

MCP 的核心是模型上下文，即 LLM 在运行过程中所需的所有外部信息和工具。

MCP 通过定义标准化的接口和协议，使 LLM 能够动态访问和集成以下内容：

外部数据源：如数据库、API、文档库等，为 LLM 提供实时或历史数据。
工具和服务：如计算工具、搜索引擎、第三方服务等，扩展 LLM 的功能。
上下文管理：动态维护 LLM 的对话上下文，确保连贯性和一致性。

MCP 的核心设计可以用三句话概括：

通过统一的接口和标准化的工具注册机制，实现了 AI 模型与外部工具的无缝连接
采用智能的资源管理和安全的数据传输机制，确保了系统运行的高效和安全
基于上下文感知的智能调度，提供了流畅的用户交互体验和精准的工具调用

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MCP 工作流程

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工作流程说明：

工具发现：MCP Client 获取可用工具列表及其功能描述

查询处理：Client 将工具转换为标准格式并发送给 LLM

{
     
     
    "name":"search_weather",
	"description":"获取指定城市的天气信息",
	"parameters":{
     
     
	    "city":"城市名称",
	    "days":"天数预报（1-7天）"
	}
}

决策分析：LLM 根据用户需求选择合适的工具
工具调用：通过 MCP Server 执行工具调用并获取结果
结果处理：将工具执行结果返回给 LLM 进行分析
响应生成：LLM 生成自然语言响应
结果展示：向用户展示结果并维护对话上下文

MCP 的架构

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总共分为了下面五个部分：

MCP Hosts : Hosts 是指 LLM 启动连接的应用程序，像 Cursor, Claude Desktop、Cline 这样的应用程序。
MCP Clients : 客户端是用来在 Hosts 应用程序内维护与 Server 之间 1:1 连接。
MCP Servers : 通过标准化的协议，为 Client 端提供上下文、工具和提示。
Local Data Sources : 本地的文件、数据库和 API。
Remote Services : 外部的文件、数据库和 API

MCP 的架构由四个关键部分组成：

主机（Host）：主机是期望从服务器获取数据的人工智能应用，例如一个集成开发环境（IDE）、聊天机器人等。主机负责初始化和管理客户端、处理用户授权、管理上下文聚合等。
客户端（Client）：客户端是主机与服务器之间的桥梁。它与服务器保持一对一的连接，负责消息路由、能力管理、协议协商和订阅管理等。客户端确保主机和服务器之间的通信清晰、安全且高效。
服务器（Server）：服务器是提供外部数据和工具的组件。它通过工具、资源和提示模板为大型语言模型提供额外的上下文和功能。例如，一个服务器可以提供与Gmail、Slack等外部服务的API调用。
基础协议（Base Protocol）：基础协议定义了主机、客户端和服务器之间如何通信。它包括消息格式、生命周期管理和传输机制等。

MCP 就像 USB-C 一样，可以让不同设备能够通过相同的接口连接在一起。

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MCP 通信机制

MCP 协议支持两种主要的通信机制：基于标准输入输出的本地通信和基于SSE（Server-Sent Events）的远程通信。

这两种机制都使用 JSON-RPC 2.0 格式进行消息传输，确保了通信的标准化和可扩展性。

本地通信：通过 stdio （基于操作系统标准输入输出的本地进程间通信机制）传输数据，适用于在同一台机器上运行的客户端和服务器之间的通信。
远程通信：利用 SSE 与 HTTP 结合，实现跨网络的实时数据传输，适用于需要访问远程资源或分布式部署的场景。

MCP 的工作原理

MCP 通过定义标准化的数据格式和通信协议，实现 LLM 与外部资源的交互。

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作为消息格式，通过标准的请求、响应和通知消息进行通信。

MCP 支持多种传输机制，包括本地的标准输入/输出（Stdio）和基于 HTTP 的服务器发送事件（SSE）。

MCP的生命周期包括初始化、运行和关闭三个阶段，确保连接的建立、通信和终止都符合协议规范。

以下是其工作流程：

上下文请求
LLM 应用向外部资源发送上下文请求，包含所需的数据或服务类型。
- LLM 应用根据任务需求，向外部资源发送请求。
- 外部资源返回所需的数据或服务结果。
上下文集成

LLM 应用将外部资源返回的上下文数据集成到模型中，用于生成响应或执行任务。
- LLM 应用将外部数据与模型内部知识结合，生成更准确或更丰富的响应。
上下文管理

MCP 支持动态管理 LLM 的对话上下文，确保多轮对话的连贯性。
- 上下文管理器维护对话的历史记录和状态。
- LLM 应用根据上下文生成连贯的响应。

MCP 的应用场景

MCP 广泛应用于以下场景：

增强型问答系统：通过集成外部数据源，提供实时、准确的答案。
智能助手：通过集成工具和服务，执行复杂任务（如预订、计算、搜索等）。
知识管理：通过集成文档库和数据库，提供专业领域的知识支持。
多轮对话：通过上下文管理，实现连贯的多轮对话。

MCP 与 Function Calling 的区别?

类别	MCP (Model Context Protocol)	Function Calling
性质	协议	功能扩展机制
功能范围	通用（支持多数据源、多功能整合）	特定场景（单一数据源或功能）
目标	提供统一接口，实现跨系统互操作	扩展模型的基础能力（如查询、计算）
实现方式	基于标准协议（如REST/GraphQL）	依赖特定模型的API或SDK实现
开发复杂度	低：通过统一协议兼容多源	高：需为每个任务单独开发函数
复用性	高：一次开发可适配多场景	低：函数通常为单一任务设计
灵活性	高：支持动态适配和扩展（如动态加载数据源）	低：功能扩展需修改代码或重新开发
常见场景	复杂场景（如跨平台数据整合、多模型协同）	简单任务（如天气查询、数学计算）

关键差异总结

MCP 是协议层的抽象，解决跨系统协作问题；
Function Calling 是模型能力的扩展，解决单一功能实现问题。

function calling 的流程示意圖：

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“通过 stdio 传输数据”指的是利用操作系统的**标准输入输出（Standard Input/Output，简称 stdio）**作为通信通道，在同一台机器上运行的客户端和服务器之间直接交换数据。具体解析如下：

stdio

1. 什么是 stdio？

• 标准输入（stdin）：程序接收数据的默认通道（如键盘输入或管道输入）。
• 标准输出（stdout）：程序输出结果的默认通道（如打印到终端或重定向到文件）。
• 标准错误（stderr）：输出错误信息的通道。

在本地通信中，客户端和服务器通过 stdin/stdout 直接读写数据，无需网络协议或额外接口。

2. 如何通过 stdio 传输数据？

通信方式：
• 客户端将请求（JSON-RPC 2.0 格式）写入服务器的 stdin。
• 服务器从 stdin 读取请求，处理后将响应写入 stdout，客户端再从 stdout 读取结果。

技术实现：
• 通常通过管道（Pipe）或重定向实现进程间通信。
例如：

 # 客户端通过管道发送数据到服务端
echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"example","params":{}}' | server_program

• 编程语言中（如 Python、Node.js）可直接调用子进程并读写其 stdio。

3. 为什么适合本地通信？

• 高效：省去网络序列化/反序列化开销，速度更快。
• 简单：无需配置 IP、端口或协议（如 HTTP）。
• 隔离性：同一机器上的进程间通信，安全性较高。

4. 对比远程通信（SSE）

特性	stdio 本地通信	SSE 远程通信
适用场景	单机进程间通信	跨网络实时数据传输（如浏览器与服务器）
协议依赖	无（直接读写字节流）	依赖 HTTP/SSE 协议
复杂度	低（操作系统原生支持）	高（需处理网络延迟、断连等）
数据格式	均使用 JSON-RPC 2.0 标准化格式