多智能体协作协议（MCP）：LLM 系统中合作智能的未来
大型语言模型 (LLM) 的快速发展为能够执行复杂任务的智能系统铺平了道路，这些任务包括编写代码、汇总文档、规划项目，甚至模拟人类对话。虽然单智能体 LLM 系统取得了令人瞩目的成就，但在面对复杂、多步骤推理或涉及多种领域知识的任务时，它们往往会遇到限制。这时，多智能体协作协议 (MCP)应运而生——这是一种全新的范式，它使多个 LLM 智能体能够以结构化的方式协同工作，共同解决复杂问题。
MCP 使 LLM 代理能够进行交互、交换消息、委派任务并进行集体推理，从而比任何单个代理更高效、更智能地完成目标。这就像将一个聪明的个体转变为一个智能团队。本文深入探讨了 MCP 的架构、设计模式、挑战和未来，使其成为开发人员构建下一代 AI 系统的基础概念。如果你想了解更多关于LLM的相关内容，可以阅读以下这些文章：
大语言模型：AI如何改变医疗现状
为什么大语言模型不适合编码？
AI驱动的财务分析：多代理LLM系统将数据转化为见解
2024年打造生产级LLM应用的最佳技术栈
1.什么是MCP（多代理协作协议）
多智能体协作协议 (MCP)是一种框架或架构模式，它定义了多个基于 LLM 的智能体如何通信、协调和协作以解决任务。MCP 并非依赖于单一的 LLM 来解决所有问题，而是允许开发者创建模块化智能体，每个智能体负责特定的角色（例如研究、编码、测试、规划），并让它们在受控的结构化工作流程中协同工作。
MCP 的核心遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：
- MCP 主机：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序，需要通过 MCP 访问数据
- 与服务器保持 1:1连接的协议客户端
- MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能
- 本地数据源：MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务
- 远程服务：MCP 服务器可以通过互联网（例如通过 API）连接到的外部系统
MCP 引入了一种协议驱动的方式来：
- 定义代理角色和职责
- 异步或同步地在代理之间传递消息
- 通过集中或分散规划来协调决策
- 跨多个代理维护任务状态、历史记录和内存
- 通过分工和交叉验证提高性能和准确性
2. 为什么要进行多智能体协作？
尽管 GPT-4 和类似模型非常强大，但它们仍然存在以下限制：
- 长期上下文保留
- 特定领域的专业知识
- 任务分解和规划
- 自我评价和批判性反馈
多智能体系统的灵感源自人类团队协作的方式。每个成员都扮演着各自的角色，交流想法、进行辩论，并为共同的成果做出贡献。通过在 LLM 智能体中复制此模式，开发者可以：
- 将复杂问题分解为较小的任务
- 将任务分配给最合适的专业代理
- 在评论家和创作者代理之间建立反馈循环
- 实现更高水平的推理和错误检测
3. MCP 的核心组件
3.1 代理类型
在 MCP 中，代理被设计为具有明确的角色，通常具有独特的提示模板、记忆策略和工具集成。常见的角色包括：
- 规划代理：将高级目标分解为子任务
- 研究代理：从外部来源收集知识
- 编码代理：编写和测试代码
- 批评代理：审查输出的正确性和质量
- 执行代理：采取行动或发送最终响应
3.2 通信协议
代理之间的通信可以遵循以下几种方式：
- 同步轮流：一个代理发送消息并等待回复
- 异步消息传递：代理可以独立发送和接收更新
- 黑板模型：所有代理读取/写入共享内存空间
- RPC 风格的函数调用：代理从其他代理调用特定的函数或服务
4. MCP 架构概述
基本 MCP 系统包括：
- 代理池：一组预定义或动态生成的代理。
- 协调器/编排器：管理工作流、分配任务和监控进度的中央控制器或规则引擎。
- 消息总线：允许代理传递消息的通信层（可以是 HTTP、WebSocket 或内存）。
- 共享内存或向量存储：允许代理存储和检索共享上下文或嵌入。
- 任务跟踪器：维护每个任务的状态并记录代理活动。
- 根据应用，MCP 可以实现为：
- 集中式（例如CrewAI 、 Autogen协调器）
- 去中心化（点对点代理协商任务）
- 混合（与自主代理共享内存）
5. 真实世界的 MCP 工作流程：代码生成用例
想象一下，一个用户问： “你能用 Python 和 Flask 构建一个简单的天气应用程序吗？”
在传统的 LLM 设置中，一个模型会尝试使用所有必要的组件进行响应。在 MCP 驱动的设置中，代理的协作方式如下：
1. PlannerAgent分解任务：
- 使用 Flask 构建后端。
- 使用 API 获取天气数据。
- 在前端显示结果。
2. ResearchAgent找到最可靠的天气 API
3. CoderAgent实现 Flask 后端
4. CriticAgent审查代码以寻找最佳实践和错误
5. ExecutorAgent合并输出并将最终项目返回给用户
此工作流程可以动态调整。如果子任务失败或评论员提出问题，它会循环返回CoderAgent并进行修改。
6. 实施 MCP：工具和框架
一些开源和商业工具已经开始支持类似 MCP 的架构：
- LangChain代理：灵活的代理接口和工具集成。
- 微软的Autogen ：预建的多代理工作流模式。
- CrewAI ：轻量级、开发人员友好的多代理编排。
- Haystack ：非常适合多代理设置中的知识检索。
- MetaGPT ：以开发人员为中心的框架，具有基于角色的 LLM 团队。
感谢阅读！你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量大数据行业相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/。
