MCP智能体多Agent协作系统设计（Multi-Agent Cooperation）

[🚀 MCP智能体多Agent协作系统设计（Multi-Agent Cooperation）](#🚀 MCP智能体多Agent协作系统设计（Multi-Agent Cooperation）)

[🌟 为什么需要多Agent协作？](#🌟 为什么需要多Agent协作？)

[🧠 多Agent协作系统架构设计](#🧠 多Agent协作系统架构设计)

[🛠️ 1. 构建基础智能体基类（Agent Base）](#🛠️ 1. 构建基础智能体基类（Agent Base）)

[🛠️ 2. 定义各专属子智能体（Specialized Agents）](#🛠️ 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）](#🛠️ 3. 构建总控智能体（OrchestratorAgent）)

[🧪 4. 多Agent协作示范运行](#🧪 4. 多Agent协作示范运行)

[🧠 技术总结](#🧠 技术总结)

[🎯 预告：下一篇挑战](#🎯 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：

单智能体（Single Agent）动态链路规划与执行
工具链串行调用与动态调度
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：

多个智能体并行协作
分工明确，各自负责不同子任务
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：

系统更智能
响应更快
扩展性更强

🧠 多Agent协作系统架构设计

整体结构示意：

复制代码

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：

复制代码

class AgentBase:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name
        self.client = None

    def connect_server(self, server_address="http://localhost:8000"):
        from mcp.client import MCPClient
        self.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）

复制代码

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）

复制代码

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）

复制代码

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）

复制代码

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 tasks

    def 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

复制代码

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：

复制代码

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：

✅ 多智能体体系构建
✅ 各智能体分工明确
✅ 总控智能体任务拆分与结果聚合
✅ 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：

Agent之间消息传递机制（Message Passing）
动态智能体生成（Agent Spawn）
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！