链载Ai

标题: 企业新基建：MCP LLM Agent 8大架构，将打通AI Agent的“神经中枢”落地实操！ [打印本页]

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作者: 链载Ai    时间: 4 小时前
标题: 企业新基建：MCP LLM Agent 8大架构，将打通AI Agent的“神经中枢”落地实操！

随着AI智能体技术的快速发展，如何高效构建和管理多Agent系统成为开发者关注的焦点。本文将深入解析8种当前最受欢迎的LLM Agents开发框架，并详细演示如何为每种框架集成MCP Server，让你的智能体拥有强大的外部工具调用能力，本文上一篇文章的实操篇企业新基建：MCP + LLM + Agent架构，将打通AI Agent的“神经中枢”。

一、什么是MCP Server？

MCP（Model Context Protocol）Server是一个标准化的工具接口协议，它允许AI Agent通过统一的方式调用各种外部工具和服务。无论是搜索引擎、数据库查询，还是API调用，MCP Server都能提供标准化的接入方式。

MCP Server支持两种主要连接模式：

• Stdio模式：通过命令行进程通信，适合本地开发

• SSE模式：通过HTTP连接，适合生产环境部署

二、OpenAI Agents SDK - 轻量级多Agent协作

OpenAI Agents SDK是官方推出的轻量级框架，特别适合构建多Agent协作系统。

快速开始

# 安装依赖pip install openai-agents-sdk mcp-client-python
# 基础Agent设置fromopenai_agentsimportAgent, create_agentfrommcp_clientimportMCPClientimportasyncio
asyncdefsetup_openai_agent_with_mcp(): # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient()
 # 连接Tavily搜索工具 awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 获取工具列表  tools =awaitmcp_client.get_tools()
 # 创建Agent  agent = create_agent(    name="搜索助手",    instructions="你是一个专业的搜索助手，能够帮助用户获取最新信息",    tools=tools,    model="gpt-4"  )
 returnagent, mcp_client
# 运行Agentasyncdefmain():  agent, mcp_client =awaitsetup_openai_agent_with_mcp()
 # 与Agent对话  response =awaitagent.run(   "帮我搜索一下2025年AI领域的重要进展"  )
 print(response.content)
 # 清理连接 awaitmcp_client.disconnect()
# 执行if__name__ =="__main__":  asyncio.run(main())

多Agent协作示例

asyncdefcreate_agent_team(): # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
  tools =awaitmcp_client.get_tools()
 # 创建研究员Agent  researcher = create_agent(    name="研究员",    instructions="负责信息搜集和分析",    tools=tools,    model="gpt-4"  )
 # 创建写手Agent  writer = create_agent(    name="写手",    instructions="负责将研究结果整理成文章",    model="gpt-4"  )
 # 创建协作工作流 fromopenai_agentsimportHandoffs
 # 配置Agent间的任务转交  handoffs = Handoffs()  handoffs.add_handoff(    from_agent=researcher,    to_agent=writer,    condition="完成信息收集后转交给写手"  )
 returnresearcher, writer, handoffs
# 运行协作任务asyncdefrun_team_task():  researcher, writer, handoffs =awaitcreate_agent_team()
 # 启动协作任务  result =awaitresearcher.run(   "研究量子计算的最新突破，并整理成一篇科普文章",    handoffs=handoffs  )
 print(result.content)

三、LangGraph - 有状态图工作流

LangGraph是基于图结构的工作流框架，特别适合复杂的多步骤任务。

安装和基础设置

pipinstalllanggraphlangchain-openaimcp-client-python

fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agentfromlangchain_openaiimportChatOpenAIfrommcp_clientimportMCPClient, load_mcp_toolsimportasyncio
asyncdefcreate_langgraph_agent(): # 方法1：使用load_mcp_tools  tools =awaitload_mcp_tools(    server_config={     "command":"npx",     "args": ["@tavily/mcp-server"]    }  )
 # 初始化LLM  llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
 # 创建ReactAgent  agent = create_react_agent(    llm=llm,    tools=tools,    state_modifier="你是一个专业的AI助手，能够使用各种工具帮助用户解决问题"  )
 returnagent
# 运行Agentasyncdefrun_langgraph_agent():  agent =awaitcreate_langgraph_agent()
 # 执行任务  config = {"configurable": {"thread_id":"1"}}
  result =awaitagent.ainvoke(    {"messages": [("user","帮我搜索并总结Python 3.12的新特性")]},    config=config  )
 print(result["messages"][-1].content)
# 多Server集成示例asyncdefcreate_multi_server_agent(): fromlanggraph.mcpimportMultiServerMCPClient
 # 创建多Server客户端  mcp_client = MultiServerMCPClient()
 # 添加搜索工具 awaitmcp_client.add_server(   "search",    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 添加数据库工具（示例） awaitmcp_client.add_server(   "database",    command="npx",    args=["@example/database-mcp-server"]  )
 # 获取所有工具  all_tools =awaitmcp_client.get_all_tools()
  llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")  agent = create_react_agent(llm=llm, tools=all_tools)
 returnagent, mcp_client
if__name__ =="__main__":  asyncio.run(run_langgraph_agent())

复杂工作流示例

fromlanggraph.graphimportStateGraph, START, ENDfromtypingimportTypedDictimportjson
classAgentState(TypedDict):  messages:list  research_data:dict  final_report:str
asyncdefcreate_research_workflow(): # 创建MCP工具  tools =awaitload_mcp_tools(    server_config={     "command":"npx",     "args": ["@tavily/mcp-server"]    }  )
  llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
 # 定义工作流节点 asyncdefresearch_node(state: AgentState):   """研究节点"""    messages = state["messages"]    last_message = messages[-1]
    research_agent = create_react_agent(      llm=llm,      tools=tools,      state_modifier="你是一个专业的研究员，负责收集和分析信息"    )
    result =awaitresearch_agent.ainvoke(      {"messages": [("user",f"深入研究：{last_message}")]},      config={"configurable": {"thread_id":"research"}}    )
   return{     "messages": messages + [result["messages"][-1]],     "research_data": {"raw_data": result["messages"][-1].content}    }
 asyncdefanalysis_node(state: AgentState):   """分析节点"""    research_data = state["research_data"]
    analysis_prompt =f"""    基于以下研究数据，进行深入分析：   {research_data['raw_data']}
    请提供：    1. 关键发现    2. 趋势分析    3. 潜在影响    """
    analysis_agent = create_react_agent(      llm=llm,      tools=[], # 分析阶段不需要外部工具      state_modifier="你是一个专业的数据分析师"    )
    result =awaitanalysis_agent.ainvoke(      {"messages": [("user", analysis_prompt)]},      config={"configurable": {"thread_id":"analysis"}}    )
   return{     "messages": state["messages"] + [result["messages"][-1]],     "research_data": {        **research_data,       "analysis": result["messages"][-1].content      }    }
 asyncdefreport_node(state: AgentState):   """报告生成节点"""    research_data = state["research_data"]
    report_prompt =f"""    基于研究和分析结果，生成最终报告：
    原始研究：{research_data['raw_data']}    分析结果：{research_data['analysis']}
    请生成一份结构化的专业报告。    """
    report_agent = create_react_agent(      llm=llm,      tools=[],      state_modifier="你是一个专业的报告撰写专家"    )
    result =awaitreport_agent.ainvoke(      {"messages": [("user", report_prompt)]},      config={"configurable": {"thread_id":"report"}}    )
   return{     "messages": state["messages"] + [result["messages"][-1]],     "research_data": research_data,     "final_report": result["messages"][-1].content    }
 # 构建工作流图  workflow = StateGraph(AgentState)
 # 添加节点  workflow.add_node("research", research_node)  workflow.add_node("analysis", analysis_node)  workflow.add_node("report", report_node)
 # 定义边  workflow.add_edge(START,"research")  workflow.add_edge("research","analysis")  workflow.add_edge("analysis","report")  workflow.add_edge("report", END)
 # 编译工作流  app = workflow.compile() returnapp
# 运行复杂工作流asyncdefrun_research_workflow():  app =awaitcreate_research_workflow()
  result =awaitapp.ainvoke({   "messages": [("user","人工智能在医疗领域的应用前景")],   "research_data": {},   "final_report":""  })
 print("最终报告：") print(result["final_report"])

四、LlamaIndex - 企业级RAG+Agent

LlamaIndex专注于企业级RAG和Agent系统，特别适合需要处理大量文档和知识库的场景。

安装和基础设置

pipinstallllama-indexllama-index-agent-openaimcp-client-python

fromllama_index.coreimportSettingsfromllama_index.llms.openaiimportOpenAIfromllama_index.agent.openaiimportOpenAIAgentfromllama_index.tools.mcpimportMcpToolSpecfrommcp_clientimportBasicMCPClientimportasyncio
asyncdefcreate_llamaindex_agent(): # 配置全局设置  Settings.llm = OpenAI(model="gpt-4")
 # 创建MCP客户端  mcp_client = BasicMCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 使用McpToolSpec包装MCP工具  mcp_tool_spec = McpToolSpec(mcp_client)  tools = mcp_tool_spec.to_tool_list()
 # 创建Agent  agent = OpenAIAgent.from_tools(    tools=tools,    system_prompt="""    你是一个专业的AI助手，具备以下能力：    1. 使用搜索工具获取最新信息    2. 分析和整理信息    3. 提供专业建议
    请始终基于可靠的信息源进行回答。    """,    verbose=True  )
 returnagent, mcp_client
# 运行Agentasyncdefrun_llamaindex_agent():  agent, mcp_client =awaitcreate_llamaindex_agent()
 try:   # 执行查询    response =awaitagent.achat(     "帮我搜索并分析2024年大语言模型的发展趋势"    )
   print("Agent回复：")   print(response.response)
   # 查看工具调用历史   print("\n工具调用历史：")   fori, sourceinenumerate(response.source_nodes):     print(f"调用{i+1}:{source.node.text[:100]}...")
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
# RAG + Agent 集成示例asyncdefcreate_rag_agent(): fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex, Document fromllama_index.embeddings.openaiimportOpenAIEmbedding
 # 设置嵌入模型  Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-large")
 # 创建文档（示例）  documents = [    Document(text="人工智能是计算机科学的一个分支，致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。"),    Document(text="机器学习是人工智能的一个子领域，专注于开发能够从数据中学习的算法。"),    Document(text="深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。")  ]
 # 创建向量索引  index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
 # 创建查询引擎作为工具  query_engine = index.as_query_engine()
 # 创建MCP工具  mcp_client = BasicMCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
  mcp_tool_spec = McpToolSpec(mcp_client)  mcp_tools = mcp_tool_spec.to_tool_list()
 # 创建RAG工具 fromllama_index.core.toolsimportQueryEngineTool
  rag_tool = QueryEngineTool.from_defaults(    query_engine=query_engine,    name="knowledge_base",    description="查询内部知识库，获取AI相关的基础信息"  )
 # 组合所有工具  all_tools = [rag_tool] + mcp_tools
 # 创建Agent  agent = OpenAIAgent.from_tools(    tools=all_tools,    system_prompt="""    你是一个专业的AI知识助手，具备以下能力：    1. 使用内部知识库查询基础概念    2. 使用搜索工具获取最新信息    3. 结合两者提供全面的回答
    请优先使用内部知识库，必要时使用搜索工具获取最新信息。    """,    verbose=True  )
 returnagent, mcp_client
# 运行RAG Agentasyncdefrun_rag_agent():  agent, mcp_client =awaitcreate_rag_agent()
 try:    response =awaitagent.achat(     "什么是深度学习？它在2025年有哪些最新进展？"    )
   print("RAG Agent回复：")   print(response.response)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
if__name__ =="__main__": # 运行基础Agent  asyncio.run(run_llamaindex_agent())
 # 运行RAG Agent print("\n"+"="*50+"\n")  asyncio.run(run_rag_agent())

五、AutoGen 0.4+ - 分布式多Agent系统

AutoGen是微软开发的多Agent协作框架，0.4版本开始引入了更强大的分布式能力。

安装和基础设置

pipinstallautogen-agentchatmcp-client-python

importasynciofromautogen_agentchat.agentsimportAssistantAgentfromautogen_agentchat.teamsimportRoundRobinGroupChatfromautogen_agentchat.uiimportConsolefrommcp_clientimportStdioServerParams, SseServerParamsfrommcp_client.integrations.autogenimportAutoGenMCPClient
asyncdefcreate_autogen_agents(): # 创建MCP客户端  mcp_client = AutoGenMCPClient()
 # 配置Stdio Server  stdio_params = StdioServerParams(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 连接MCP Server awaitmcp_client.connect_server("search_tools", stdio_params)
 # 获取工具列表  tools =awaitmcp_client.get_tools("search_tools")
 # 创建研究员Agent  researcher = AssistantAgent(    name="研究员",    model_client=OpenAI(model="gpt-4"),    tools=tools,    system_message="""    你是一个专业的研究员，负责：    1. 收集和分析信息    2. 使用搜索工具获取最新数据    3. 提供准确的研究结果    """  )
 # 创建分析师Agent  analyst = AssistantAgent(    name="分析师",    model_client=OpenAI(model="gpt-4"),    system_message="""    你是一个专业的数据分析师，负责：    1. 分析研究员提供的数据    2. 识别趋势和模式    3. 提供深入见解    """  )
 # 创建报告员Agent  reporter = AssistantAgent(    name="报告员",    model_client=OpenAI(model="gpt-4"),    system_message="""    你是一个专业的报告撰写专家，负责：    1. 整理研究和分析结果    2. 生成结构化报告    3. 确保内容准确易懂    """  )
 returnresearcher, analyst, reporter, mcp_client
asyncdefrun_autogen_team():  researcher, analyst, reporter, mcp_client =awaitcreate_autogen_agents()
 try:   # 创建团队    team = RoundRobinGroupChat([researcher, analyst, reporter])
   # 执行任务    result =awaitConsole(      team.run_stream(        task="请研究、分析并报告区块链技术在2024年的最新发展趋势"      )    )
   print("团队协作结果：")   print(result.messages[-1].content)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect_all()
# 分布式Agent示例asyncdefcreate_distributed_system(): fromautogen_agentchat.baseimportTaskResult fromautogen_agentchat.messagesimportChatMessage
 # 创建多个MCP客户端（模拟分布式环境）  search_client = AutoGenMCPClient()
 # 使用SSE连接远程MCP Server  sse_params = SseServerParams(    url="http://localhost:8000/mcp",    headers={"Authorization":"Bearer your-token"}  )
 awaitsearch_client.connect_server("remote_search", sse_params)
 # 创建专门的搜索Agent  search_agent = AssistantAgent(    name="搜索专家",    model_client=OpenAI(model="gpt-4"),    tools=awaitsearch_client.get_tools("remote_search"),    system_message="你专门负责信息搜索和数据收集"  )
 # 创建本地分析Agent  local_analyst = AssistantAgent(    name="本地分析师",    model_client=OpenAI(model="gpt-4"),    system_message="你负责分析从搜索Agent获得的数据"  )
 # 创建分布式团队  distributed_team = RoundRobinGroupChat([search_agent, local_analyst])
 returndistributed_team, search_client
if__name__ =="__main__":  asyncio.run(run_autogen_team())

自定义MCP工具集成

fromautogen_agentchat.baseimportToolfromtypingimportAny,Dictimportjson
classCustomMCPTool(Tool): """自定义MCP工具包装器"""
 def__init__(self, mcp_client, tool_name:str):    self.mcp_client = mcp_client    self.tool_name = tool_name
 asyncdefrun(self, **kwargs) ->Any:   """执行MCP工具"""   try:      result =awaitself.mcp_client.call_tool(        self.tool_name,        kwargs      )     returnresult   exceptExceptionase:     returnf"工具调用失败:{str(e)}"
  @property defschema(self) ->Dict[str,Any]:   """工具schema"""   return{     "type":"function",     "function": {       "name": self.tool_name,       "description":f"调用{self.tool_name}工具",       "parameters": {         "type":"object",         "properties": {           "query": {             "type":"string",             "description":"查询参数"            }          },         "required": ["query"]        }      }    }
asyncdefcreate_custom_tools_agent(): # 创建MCP客户端  mcp_client = AutoGenMCPClient()
 # 连接多个MCP服务 awaitmcp_client.connect_server(   "search",    StdioServerParams(command="npx", args=["@tavily/mcp-server"])  )
 # 创建自定义工具  search_tool = CustomMCPTool(mcp_client,"tavily_search")
 # 创建Agent  agent = AssistantAgent(    name="多工具专家",    model_client=OpenAI(model="gpt-4"),    tools=[search_tool],    system_message="你是一个能够使用多种工具的专家"  )
 returnagent, mcp_client
# 运行自定义工具Agentasyncdefrun_custom_tools():  agent, mcp_client =awaitcreate_custom_tools_agent()
 try:   # 创建单Agent对话   fromautogen_agentchat.teamsimportSwarm
    team = Swarm([agent])
    result =awaitteam.run(     "使用搜索工具查找Python asyncio的最佳实践"    )
   print("自定义工具结果：")   print(result.messages[-1].content)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect_all()

六、Pydantic AI - 结构化输出框架

Pydantic AI结合了Pydantic的类型验证能力，特别适合需要结构化输出的场景。

安装和基础设置

pipinstallpydantic-aimcp-client-python

frompydantic_aiimportAgent, ModelRetryfrompydanticimportBaseModel, Fieldfrommcp_clientimportMCPServerStdio, MCPServerHTTPfromtypingimportList,Optionalimportasyncio
# 定义结构化输出模型classSearchResult(BaseModel):  title:str= Field(description="搜索结果标题")  content:str= Field(description="搜索结果内容")  url:str= Field(description="搜索结果链接")  relevance_score:float= Field(description="相关度评分", ge=0.0, le=1.0)
classResearchReport(BaseModel):  topic:str= Field(description="研究主题")  executive_summary:str= Field(description="执行摘要")  key_findingsist[str] = Field(description="关键发现")  search_resultsist[SearchResult] = Field(description="搜索结果")  conclusion:str= Field(description="结论")  confidence_level:float= Field(description="置信度", ge=0.0, le=1.0)
asyncdefcreate_pydantic_agent(): # 创建MCP Server连接  mcp_server = MCPServerStdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 获取工具  tools =awaitmcp_server.get_tools()
 # 创建Agent  agent = Agent(    model="openai:gpt-4",    tools=tools,    system_prompt="""    你是一个专业的研究助手，能够：    1. 使用搜索工具获取信息    2. 分析和整理搜索结果    3. 生成结构化的研究报告
    请确保输出符合指定的数据结构。    """,    result_type=ResearchReport  )
 returnagent, mcp_server
asyncdefrun_pydantic_agent():  agent, mcp_server =awaitcreate_pydantic_agent()
 try:   # 执行结构化查询    result =awaitagent.run(     "研究人工智能在教育领域的应用现状，生成详细的研究报告"    )
   print("结构化研究报告：")   print(f"研究主题:{result.data.topic}")   print(f"执行摘要:{result.data.executive_summary}")   print(f"置信度:{result.data.confidence_level}")
   print("\n关键发现：")   fori, findinginenumerate(result.data.key_findings,1):     print(f"{i}.{finding}")
   print("\n搜索结果：")   fori, search_resultinenumerate(result.data.search_results,1):     print(f"{i}.{search_result.title}(相关度:{search_result.relevance_score})")     print(f"  链接:{search_result.url}")     print(f"  摘要:{search_result.content[:100]}...")
   print(f"\n结论:{result.data.conclusion}")
 finally:   awaitmcp_server.disconnect()
# 高级结构化Agent示例classAnalysisStep(BaseModel):  step_name:str= Field(description="分析步骤名称")  description:str= Field(description="步骤描述")  tools_usedist[str] = Field(description="使用的工具")  findings:str= Field(description="发现内容")  confidence:float= Field(description="步骤置信度", ge=0.0, le=1.0)
classMultiStepAnalysis(BaseModel):  query:str= Field(description="原始查询")  analysis_stepsist[AnalysisStep] = Field(description="分析步骤")  final_answer:str= Field(description="最终答案")  overall_confidence:float= Field(description="整体置信度", ge=0.0, le=1.0)  sources_cited:int= Field(description="引用源数量")
asyncdefcreate_advanced_pydantic_agent(): # 创建HTTP MCP Server连接  mcp_server = MCPServerHTTP(    base_url="http://localhost:8000/mcp",    headers={"Authorization":"Bearer your-token"}  )
  tools =awaitmcp_server.get_tools()
 # 创建多步骤分析Agent  agent = Agent(    model="openai:gpt-4",    tools=tools,    system_prompt="""    你是一个专业的分析师，能够进行多步骤深度分析。
    分析流程：    1. 信息收集 - 使用搜索工具收集相关信息    2. 数据验证 - 验证信息的准确性    3. 深度分析 - 分析数据的含义和影响    4. 结论综合 - 整合所有发现得出结论
    每个步骤都要记录使用的工具、发现的内容和置信度。    """,    result_type=MultiStepAnalysis  )
 returnagent, mcp_server
asyncdefrun_advanced_analysis():  agent, mcp_server =awaitcreate_advanced_pydantic_agent()
 try:    result =awaitagent.run(     "分析区块链技术在供应链管理中的应用前景和挑战"    )
   print("多步骤分析结果：")   print(f"查询:{result.data.query}")   print(f"整体置信度:{result.data.overall_confidence}")   print(f"引用源数量:{result.data.sources_cited}")
   print("\n分析步骤：")   fori, stepinenumerate(result.data.analysis_steps,1):     print(f"步骤{i}:{step.step_name}")     print(f" 描述:{step.description}")     print(f" 使用工具:{', '.join(step.tools_used)}")     print(f" 发现:{step.findings}")     print(f" 置信度:{step.confidence}")     print()
   print(f"最终答案:{result.data.final_answer}")
 finally:   awaitmcp_server.disconnect()
if__name__ =="__main__": # 运行基础结构化Agent  asyncio.run(run_pydantic_agent())
 # 运行高级分析Agent print("\n"+"="*50+"\n")  asyncio.run(run_advanced_analysis())

七、SmolAgents - 轻量级代码生成

SmolAgents是Hugging Face开发的轻量级框架，基于代码生成进行工具调用。

安装和基础设置

pipinstallsmolagentsmcp-client-python

fromsmolagentsimportCodeAgent, ToolCollectionfrommcp_clientimportMCPClientimportasyncio
asyncdefcreate_smol_agent(): # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 使用ToolCollection导入MCP工具  tools = ToolCollection.from_mcp(mcp_client)
 # 创建CodeAgent  agent = CodeAgent(    tools=tools,    model="gpt-4",    system_prompt="""    你是一个专业的代码生成助手，能够：    1. 理解用户需求    2. 生成Python代码调用工具    3. 执行代码并返回结果
    请总是生成清晰、可执行的代码。    """  )
 returnagent, mcp_client
asyncdefrun_smol_agent():  agent, mcp_client =awaitcreate_smol_agent()
 try:   # 执行代码生成任务    result =awaitagent.run(     """      请帮我搜索"ython异步编程最佳实践"，      然后分析搜索结果，提取关键要点。      """    )
   print("SmolAgent生成的代码：")   print(result.code)   print("\n执行结果：")   print(result.output)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
# 自定义工具集成示例asyncdefcreate_custom_smol_tools(): fromsmolagentsimportTool
 # 创建自定义工具 classCustomSearchTool(Tool):    name ="custom_search"    description ="自定义搜索工具，支持高级搜索选项"
   def__init__(self, mcp_client):      self.mcp_client = mcp_client     super().__init__()
   asyncdefforward(self, query:str, max_results:int=5) ->str:     """执行自定义搜索"""     try:       # 调用MCP工具        result =awaitself.mcp_client.call_tool(         "tavily_search",          {           "query": query,           "max_results": max_results          }        )       returnresult     exceptExceptionase:       returnf"搜索失败:{str(e)}"
    @property   definputs(self):     return{       "query": {"type":"string","description":"搜索查询"},       "max_results": {"type":"integer","description":"最大结果数","default":5}      }
    @property   defoutput_type(self):     return"string"
 # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 创建自定义工具  custom_tool = CustomSearchTool(mcp_client)
 # 创建工具集合  tools = ToolCollection([custom_tool])
 # 创建Agent  agent = CodeAgent(    tools=tools,    model="gpt-4",    system_prompt="""    你是一个专业的搜索分析师，能够：    1. 使用自定义搜索工具    2. 分析搜索结果    3. 生成洞察报告    """  )
 returnagent, mcp_client
asyncdefrun_custom_smol_agent():  agent, mcp_client =awaitcreate_custom_smol_tools()
 try:    result =awaitagent.run(     """      使用自定义搜索工具搜索"机器学习模型部署"相关内容，      限制结果数量为3个，然后分析这些结果的共同点。      """    )
   print("自定义SmolAgent结果：")   print(result.code)   print("\n输出：")   print(result.output)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
# 批量任务处理示例asyncdefcreate_batch_processing_agent(): # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
  tools = ToolCollection.from_mcp(mcp_client)
 # 创建批量处理Agent  agent = CodeAgent(    tools=tools,    model="gpt-4",    system_prompt="""    你是一个批量任务处理专家，能够：    1. 处理多个搜索任务    2. 并行执行工具调用    3. 汇总和分析结果
    请使用Python的asyncio来实现并行处理。    """  )
 returnagent, mcp_client
asyncdefrun_batch_processing():  agent, mcp_client =awaitcreate_batch_processing_agent()
 try:   # 批量搜索任务    queries = [     "人工智能在金融领域的应用",     "区块链技术发展趋势",     "云计算市场分析",     "物联网安全挑战"    ]
    result =awaitagent.run(     f"""      对以下查询进行批量搜索和分析：     {queries}
      请：      1. 并行执行所有搜索      2. 分析每个查询的结果      3. 生成综合报告      """    )
   print("批量处理结果：")   print(result.code)   print("\n综合报告：")   print(result.output)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
if__name__ =="__main__": # 运行基础SmolAgent  asyncio.run(run_smol_agent())
 # 运行自定义工具Agent print("\n"+"="*50+"\n")  asyncio.run(run_custom_smol_agent())
 # 运行批量处理Agent print("\n"+"="*50+"\n")  asyncio.run(run_batch_processing())

八、Camel - 多Agent角色扮演

Camel专为多Agent角色扮演和协作任务设计，特别适合需要不同专业角色协作的场景。

安装和基础设置

pipinstallcamel-aimcp-client-python

fromcamel.agentsimportChatAgentfromcamel.messagesimportBaseMessagefromcamel.typesimportRoleType, ModelTypefromcamel.toolkitsimportMCPToolkitfrommcp_clientimportMCPClientimportasyncio
asyncdefcreate_camel_agents(): # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
 # 创建MCP工具包  mcp_toolkit = MCPToolkit(mcp_client)  tools = mcp_toolkit.get_tools()
 # 创建研究员Agent  researcher = ChatAgent(    system_message=BaseMessage.make_assistant_message(      role_name="研究员",      content="""      你是一个专业的研究员，具备以下特点：      1. 善于信息收集和分析      2. 能够使用各种搜索工具      3. 注重数据的准确性和可靠性      4. 擅长发现趋势和模式
      你的任务是为团队提供准确、全面的研究数据。      """    ),    model_type=ModelType.GPT_4,    tools=tools  )
 # 创建策略师Agent  strategist = ChatAgent(    system_message=BaseMessage.make_assistant_message(      role_name="策略师",      content="""      你是一个资深的策略师，具备以下能力：      1. 基于研究数据制定策略      2. 分析市场趋势和机会      3. 识别风险和挑战      4. 提供可行的行动建议
      你的任务是将研究结果转化为实际的策略建议。      """    ),    model_type=ModelType.GPT_4  )
 # 创建执行官Agent  executor = ChatAgent(    system_message=BaseMessage.make_assistant_message(      role_name="执行官",      content="""      你是一个经验丰富的执行官，专长包括：      1. 将策略转化为具体行动计划      2. 评估资源需求和时间安排      3. 识别执行风险和解决方案      4. 制定关键指标和里程碑
      你的任务是确保策略能够有效执行。      """    ),    model_type=ModelType.GPT_4  )
 returnresearcher, strategist, executor, mcp_client
asyncdefrun_camel_collaboration():  researcher, strategist, executor, mcp_client =awaitcreate_camel_agents()
 try:   # 定义协作任务    task ="制定一个关于人工智能在零售业应用的完整商业策略"
   # 第一阶段：研究员收集信息    research_prompt = BaseMessage.make_user_message(      role_name="项目经理",      content=f"""      请对以下主题进行全面研究：{task}
      需要重点关注：      1. 当前市场状况      2. 技术发展趋势      3. 成功案例分析      4. 潜在挑战和机遇      """    )
    research_result =awaitresearcher.step(research_prompt)   print("研究员报告：")   print(research_result.msg.content)   print("\n"+"="*50+"\n")
   # 第二阶段：策略师制定策略    strategy_prompt = BaseMessage.make_user_message(      role_name="项目经理",      content=f"""      基于研究员的报告，请制定详细的商业策略：
      研究报告：     {research_result.msg.content}
      请提供：      1. 市场定位策略      2. 技术实施方案      3. 竞争优势分析      4. 风险评估和应对      """    )
    strategy_result =awaitstrategist.step(strategy_prompt)   print("策略师方案：")   print(strategy_result.msg.content)   print("\n"+"="*50+"\n")
   # 第三阶段：执行官制定执行计划    execution_prompt = BaseMessage.make_user_message(      role_name="项目经理",      content=f"""      基于策略师的方案，请制定详细的执行计划：
      策略方案：     {strategy_result.msg.content}
      请提供：      1. 具体行动步骤      2. 资源需求和预算      3. 时间表和里程碑      4. 关键指标和评估方法      """    )
    execution_result =awaitexecutor.step(execution_prompt)   print("执行官计划：")   print(execution_result.msg.content)
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
# 动态角色分配示例asyncdefcreate_dynamic_role_system(): fromcamel.societiesimportRolePlaying
 # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
  mcp_toolkit = MCPToolkit(mcp_client)  tools = mcp_toolkit.get_tools()
 # 创建角色扮演系统  role_play = RolePlaying(    assistant_role_name="AI专家",    user_role_name="企业顾问",    assistant_agent_kwargs={     "model_type": ModelType.GPT_4,     "tools": tools    },    user_agent_kwargs={     "model_type": ModelType.GPT_4    }  )
 returnrole_play, mcp_client
asyncdefrun_dynamic_roles():  role_play, mcp_client =awaitcreate_dynamic_role_system()
 try:   # 初始化对话    task_prompt ="""    我需要为我的制造业公司制定一个AI转型战略。    请AI专家研究当前的AI技术趋势，    企业顾问则基于实际业务需求提供建议。
    让我们开始这个协作过程。    """
   # 运行角色扮演对话    input_msg = BaseMessage.make_user_message(      role_name="项目发起人",      content=task_prompt    )
   print("开始角色扮演协作：")   print(f"任务:{task_prompt}")   print("\n"+"="*50+"\n")
   # 运行多轮对话   foriinrange(3): # 进行3轮对话      assistant_msg, user_msg =awaitrole_play.step(input_msg)
     print(f"第{i+1}轮对话：")     print(f"AI专家:{assistant_msg.content}")     print(f"企业顾问:{user_msg.content}")     print("\n"+"-"*30+"\n")
     # 准备下一轮输入      input_msg = user_msg
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
# 专业团队协作示例asyncdefcreate_professional_team(): # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient() awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["@tavily/mcp-server"]  )
  mcp_toolkit = MCPToolkit(mcp_client)  tools = mcp_toolkit.get_tools()
 # 定义专业角色  roles = {   "数据科学家": {     "description":"专注于数据分析、机器学习模型开发和数据洞察",     "tools": tools    },   "产品经理": {     "description":"负责产品规划、用户需求分析和市场策略",     "tools": tools    },   "技术架构师": {     "description":"设计系统架构、技术选型和实施方案",     "tools": []    },   "业务分析师": {     "description":"分析业务流程、需求分析和效益评估",     "tools": []    }  }
 # 创建Agent团队  team = {} forrole_name, role_configinroles.items():    team[role_name] = ChatAgent(      system_message=BaseMessage.make_assistant_message(        role_name=role_name,        content=f"""        你是一个专业的{role_name}，职责是：{role_config['description']}
        请以专业的角度参与团队协作，        提供你领域内的专业建议和见解。        """      ),      model_type=ModelType.GPT_4,      tools=role_config.get('tools', [])    )
 returnteam, mcp_client
asyncdefrun_professional_team():  team, mcp_client =awaitcreate_professional_team()
 try:   # 团队协作任务    project_brief ="""    项目：开发一个基于AI的客户服务聊天机器人
    需求：    1. 能够理解客户问题并提供准确回答    2. 支持多语言交互    3. 具备学习和优化能力    4. 集成现有客服系统
    请各位专家从自己的角度提供专业建议。    """
   print("专业团队协作开始：")   print(f"项目简介:{project_brief}")   print("\n"+"="*50+"\n")
   # 让每个角色分别提供建议   forrole_name, agentinteam.items():      prompt = BaseMessage.make_user_message(        role_name="项目经理",        content=f"""        项目简介：{project_brief}
        请从{role_name}的角度，提供专业的建议和方案。        """      )
      result =awaitagent.step(prompt)     print(f"{role_name}的建议：")     print(result.msg.content)     print("\n"+"-"*30+"\n")
   # 生成综合方案   print("团队协作完成，各专家已提供专业建议。")
 finally:   awaitmcp_client.disconnect()
if__name__ =="__main__": # 运行基础协作  asyncio.run(run_camel_collaboration())
 # 运行动态角色系统 print("\n"+"="*70+"\n")  asyncio.run(run_dynamic_roles())
 # 运行专业团队 print("\n"+"="*70+"\n")  asyncio.run(run_professional_team())

九、CrewAI - 结构化Agent团队

CrewAI专注于构建结构化的Agent团队（Crew），强调明确的角色分工和任务流程。

安装和基础设置

pipinstallcrewaimcp-client-python

# 安装第三方MCP适配器pip install crewai-mcp-adapterfromcrewaiimportAgent, Task, Crew, Processfromcrewai.toolsimportBaseToolimportasyncioimportjsonimportsubprocessimportsysfromtypingimportDict,Any,Optionalimportos
# 简化的MCP客户端实现classMCPClient: def__init__(self):    self.process =None    self.connected =False
 asyncdefconnect_stdio(self, command:str, args:list, env:Optional[Dict[str,str]] =None):   """连接到MCP服务器"""   try:     # 设置环境变量      full_env = os.environ.copy()     ifenv:        full_env.update(env)
     # 启动MCP服务器进程      self.process =awaitasyncio.create_subprocess_exec(        command, *args,        stdin=asyncio.subprocess.PIPE,        stdout=asyncio.subprocess.PIPE,        stderr=asyncio.subprocess.PIPE,        env=full_env      )
     # 发送初始化请求      init_request = {       "jsonrpc":"2.0",       "id":1,       "method":"initialize",       "params": {         "protocolVersion":"2024-11-05",         "capabilities": {           "tools": {}          },         "clientInfo": {           "name":"CrewAI-MCP-Client",           "version":"1.0.0"          }        }      }
     awaitself._send_request(init_request)      response =awaitself._receive_response()
     ifresponse.get("result"):        self.connected =True       print("MCP客户端连接成功")       returnTrue     else:       print(f"MCP连接失败:{response}")       returnFalse
   exceptExceptionase:     print(f"MCP连接错误:{e}")     returnFalse
 asyncdef_send_request(self, requestict[str,Any]):   """发送请求到MCP服务器"""   ifnotself.process:     raiseException("MCP客户端未连接")
    request_str = json.dumps(request) +"\n"    self.process.stdin.write(request_str.encode())   awaitself.process.stdin.drain()
 asyncdef_receive_response(self) ->Dict[str,Any]:   """接收来自MCP服务器的响应"""   ifnotself.process:     raiseException("MCP客户端未连接")
    line =awaitself.process.stdout.readline()   ifline:     try:       returnjson.loads(line.decode().strip())     exceptjson.JSONDecodeErrorase:       print(f"JSON解析错误:{e}")       return{"error":"JSON解析失败"}   return{"error":"无响应"}
 asyncdefcall_tool(self, tool_name:str, paramsict[str,Any]) ->str:   """调用MCP工具"""   ifnotself.connected:     return"MCP客户端未连接"
   try:     # 发送工具调用请求      request = {       "jsonrpc":"2.0",       "id":2,       "method":"tools/call",       "params": {         "name": tool_name,         "arguments": params        }      }
     awaitself._send_request(request)      response =awaitself._receive_response()
     if"result"inresponse:        content = response["result"].get("content", [])       ifcontent:         returncontent[0].get("text","无内容")       return"工具调用成功但无返回内容"     else:       returnf"工具调用失败:{response.get('error','未知错误')}"
   exceptExceptionase:     returnf"工具调用异常:{str(e)}"
 asyncdefdisconnect(self):   """断开MCP连接"""   ifself.process:      self.process.terminate()     awaitself.process.wait()      self.connected =False     print("MCP客户端已断开连接")
# 创建MCP工具适配器classMCPSearchTool(BaseTool):  name:str="MCP搜索工具"  description:str="使用MCP协议进行网络搜索，获取最新信息"
 def__init__(self, mcp_client):   super().__init__()    self.mcp_client = mcp_client
 def_run(self, query:str) ->str:   """执行搜索"""   try:     # 在新的事件循环中运行异步代码     importasyncio     try:        loop = asyncio.get_event_loop()       ifloop.is_running():         # 如果事件循环正在运行，创建一个新的事件循环         importthreading          result = [None]          exception = [None]
         defrun_in_thread():            new_loop = asyncio.new_event_loop()            asyncio.set_event_loop(new_loop)           try:              result[0] = new_loop.run_until_complete(                self.mcp_client.call_tool("tavily_search", {"query": query})              )           exceptExceptionase:              exception[0] = e           finally:              new_loop.close()
          thread = threading.Thread(target=run_in_thread)          thread.start()          thread.join()
         ifexception[0]:           raiseexception[0]         returnresult[0]       else:          result = loop.run_until_complete(            self.mcp_client.call_tool("tavily_search", {"query": query})          )         returnresult     exceptRuntimeError:       # 如果没有事件循环，创建一个新的        result = asyncio.run(          self.mcp_client.call_tool("tavily_search", {"query": query})        )       returnresult   exceptExceptionase:     returnf"搜索失败:{str(e)}"
asyncdefcreate_crew_with_mcp(): """创建带有MCP工具的Crew""" # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient()
 # 连接到Tavily搜索服务 # 注意：需要设置TAVILY_API_KEY环境变量  success =awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["-y","@tavily/mcp-server"],    env={"TAVILY_API_KEY": os.getenv("TAVILY_API_KEY","your_api_key_here")}  )
 ifnotsuccess:   print("警告：MCP连接失败，将使用模拟数据")   # 创建模拟工具   classMockSearchTool(BaseTool):      name:str="模拟搜索工具"      description:str="模拟搜索工具，用于演示"
     def_run(self, query:str) ->str:       returnf"模拟搜索结果：关于'{query}'的信息 - 这是一个模拟搜索结果，包含了相关的基础信息。"
    search_tool = MockSearchTool() else:   # 创建MCP搜索工具    search_tool = MCPSearchTool(mcp_client)
 # 创建研究员Agent  researcher = Agent(    role='资深研究员',    goal='收集和分析相关信息，提供准确的研究报告',    backstory="""    你是一个经验丰富的研究员，擅长从各种来源收集信息，    进行深入分析，并提供有价值的洞察。你总是确保信息的准确性和相关性。    """,    tools=[search_tool],    verbose=True,    allow_delegation=False  )
 # 创建分析师Agent  analyst = Agent(    role='数据分析师',    goal='分析研究数据，识别趋势和模式，提供专业见解',    backstory="""    你是一个专业的数据分析师，善于从复杂的数据中提取有意义的信息，    识别趋势和模式，并提供基于数据的专业建议。    """,    verbose=True,    allow_delegation=False  )
 # 创建内容创作者Agent  content_creator = Agent(    role='内容创作专家',    goal='将分析结果转化为易于理解的内容',    backstory="""    你是一个专业的内容创作专家，擅长将复杂的分析结果    转化为清晰、有吸引力的内容，确保读者能够轻松理解。    """,    verbose=True,    allow_delegation=False  )
 returnresearcher, analyst, content_creator, mcp_client
asyncdefcreate_crew_tasks(researcher, analyst, content_creator): """创建任务""" # 定义研究任务  research_task = Task(    description="""    对"人工智能在医疗保健中的应用"进行全面研究。
    需要研究的方面：    1. 当前应用现状    2. 主要技术和解决方案    3. 成功案例和失败教训    4. 未来发展趋势    5. 面临的挑战和机遇
    请提供详细的研究报告。    """,    expected_output="一份包含当前状况、技术方案、案例分析和趋势预测的详细研究报告",    agent=researcher  )
 # 定义分析任务  analysis_task = Task(    description="""    基于研究报告，进行深入的数据分析。
    分析要点：    1. 市场规模和增长趋势    2. 技术成熟度分析    3. 竞争格局评估    4. 投资机会识别    5. 风险因素评估
    请提供专业的分析报告。    """,    expected_output="一份包含市场分析、技术评估、竞争分析和投资建议的专业分析报告",    agent=analyst  )
 # 定义内容创作任务  content_task = Task(    description="""    基于研究和分析报告，创作一篇高质量的科普文章。
    内容要求：    1. 通俗易懂，适合普通读者    2. 结构清晰，逻辑性强    3. 包含实际案例和数据    4. 提供实用的建议    5. 字数控制在1500-2000字
    请创作一篇引人入胜的科普文章。    """,    expected_output="一篇1500-2000字的高质量科普文章，内容准确、易懂、有趣",    agent=content_creator  )
 returnresearch_task, analysis_task, content_task
asyncdefcreate_advanced_crew(): """创建高级Crew配置""" # 创建MCP客户端  mcp_client = MCPClient()  success =awaitmcp_client.connect_stdio(    command="npx",    args=["-y","@tavily/mcp-server"],    env={"TAVILY_API_KEY": os.getenv("TAVILY_API_KEY","your_api_key_here")}  )
 ifsuccess:    search_tool = MCPSearchTool(mcp_client) else:   # 使用模拟工具   classMockSearchTool(BaseTool):      name:str="模拟搜索工具"      description:str="模拟搜索工具，用于演示"
     def_run(self, query:str) ->str:       returnf"模拟搜索结果：关于'{query}'的专业信息和最新数据。"
    search_tool = MockSearchTool()
 # 创建专业化的Agent团队  market_researcher = Agent(    role='市场研究专家',    goal='专注于市场趋势和竞争分析',    backstory='你是一个资深的市场研究专家，对各行业的市场动态有深入了解。',    tools=[search_tool],    verbose=True,    max_iter=3, # 最大迭代次数    memory=True# 启用记忆功能  )
  tech_analyst = Agent(    role='技术分析师',    goal='专注于技术发展和创新分析',    backstory='你是一个技术分析专家，对新兴技术和创新趋势有敏锐的洞察力。',    tools=[search_tool],    verbose=True,    max_iter=3,    memory=True  )
  strategy_consultant = Agent(    role='战略咨询师',    goal='提供战略建议和实施方案',    backstory='你是一个经验丰富的战略咨询师，擅长将研究和分析转化为可执行的战略方案。',    verbose=True,    max_iter=3,    memory=True  )
 returnmarket_researcher, tech_analyst, strategy_consultant, mcp_client
asyncdefrun_crew_ai(): """运行CrewAI任务""" try:   print("开始创建CrewAI团队...")
   # 创建Agents    researcher, analyst, content_creator, mcp_client =awaitcreate_crew_with_mcp()
   # 创建任务    research_task, analysis_task, content_task =awaitcreate_crew_tasks(      researcher, analyst, content_creator    )
   # 创建Crew    crew = Crew(      agents=[researcher, analyst, content_creator],      tasks=[research_task, analysis_task, content_task],      process=Process.sequential, # 顺序执行      verbose=2    )
   print("📋 开始执行CrewAI任务...")
   # 执行任务    result = crew.kickoff()
   print("\nCrewAI任务完成！")   print("\n最终结果：")   print("="*50)   print(result)   print("="*50)
   returnresult
 exceptExceptionase:   print(f"执行过程中出现错误:{str(e)}")   returnNone finally:   # 清理资源   if'mcp_client'inlocals():     awaitmcp_client.disconnect()
asyncdefrun_advanced_crew(): """运行高级Crew配置""" try:   print("开始创建高级CrewAI团队...")
   # 创建高级Agents    market_researcher, tech_analyst, strategy_consultant, mcp_client =awaitcreate_advanced_crew()
   # 创建高级任务    market_task = Task(      description="""      对人工智能医疗保健市场进行深入的市场研究。      重点关注：      1. 全球市场规模和增长预测      2. 主要参与者和竞争格局      3. 区域市场差异      4. 监管环境影响      """,      expected_output="详细的市场研究报告，包含数据分析和竞争格局",      agent=market_researcher    )
    tech_task = Task(      description="""      分析人工智能在医疗保健中的技术发展趋势。      重点关注：      1. 关键技术栈和解决方案      2. 技术成熟度评估      3. 创新突破点      4. 技术实施挑战      """,      expected_output="技术分析报告，包含技术路线图和实施建议",      agent=tech_analyst    )
    strategy_task = Task(      description="""      基于市场研究和技术分析，制定战略建议。      重点关注：      1. 投资机会识别      2. 风险评估和缓解      3. 实施路径规划      4. 成功因素分析      """,      expected_output="战略建议报告，包含可执行的行动方案",      agent=strategy_consultant    )
   # 创建高级Crew    advanced_crew = Crew(      agents=[market_researcher, tech_analyst, strategy_consultant],      tasks=[market_task, tech_task, strategy_task],      process=Process.sequential,      verbose=2    )
   print("📋 开始执行高级CrewAI任务...")
   # 执行任务    result = advanced_crew.kickoff()
   print("\n高级CrewAI任务完成！")   print("\n最终结果：")   print("="*50)   print(result)   print("="*50)
   returnresult
 exceptExceptionase:   print(f"❌ 执行过程中出现错误:{str(e)}")   returnNone finally:   # 清理资源   if'mcp_client'inlocals():     awaitmcp_client.disconnect()
defmain(): """主函数""" print("CrewAI + MCP 集成演示") print("="*50)
 # 检查环境变量 ifnotos.getenv("TAVILY_API_KEY"):   print(" 警告：未设置TAVILY_API_KEY环境变量")   print("  将使用模拟数据进行演示")   print("  要获取真实搜索结果，请设置环境变量：")   print("  export TAVILY_API_KEY=your_api_key_here")   print()
 print("请选择运行模式：") print("1. 基础CrewAI演示") print("2. 高级CrewAI演示")
  choice =input("请输入选择 (1 或 2): ").strip()
 ifchoice =="1":    asyncio.run(run_crew_ai()) elifchoice =="2":    asyncio.run(run_advanced_crew()) else:   print("无效选择，运行基础演示...")    asyncio.run(run_crew_ai())
if__name__ =="__main__":  main()

十、总结与最佳实践

通过以上8种框架的深入解析，我们可以看到每种框架都有其独特的优势和适用场景：

1、框架选择建议

• 快速原型开发：选择 OpenAI Agents SDK 或 SmolAgents

• 复杂工作流：选择 LangGraph 或 CrewAI

• 企业级RAG应用：选择 LlamaIndex

• 多Agent协作：选择 AutoGen 或 Camel

• 类型安全要求：选择 Pydantic AI

• 团队协作管理：选择 CrewAI

2、MCP集成最佳实践

• 统一工具管理：使用MCP Server统一管理所有外部工具

• 错误处理：始终包含完整的错误处理机制

• 异步操作：优先使用异步操作提高性能

• 资源管理：及时关闭MCP连接避免资源泄漏

• 环境变量：使用环境变量管理API密钥等敏感信息

3、技术发展趋势

• 标准化：MCP协议将成为Agent工具集成的标准

• 多模态：框架将支持更多模态的输入输出

• 分布式：Agent系统将更加分布式和可扩展

• 企业级：更多企业级特性如权限管理、审计日志等

随着AI技术的不断发展，这些框架也在快速演进。建议开发者根据具体需求选择合适的框架，并关注其发展动态。通过合理使用MCP Server，你的Agent系统将具备更强大的外部工具调用能力，为用户提供更丰富的功能体验。

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