十分钟实用教程 | MCP Agent Graph: 基于上下文工程的多智能体系统构建指南
本文介绍了一种名为MCP Agent Graph的多智能体协作系统,旨在解决传统单一模型在处理复杂任务时的局限性。该系统采用了分层架构设计,包括基础设施层、协议层、引擎层和应用层,支持智能体之间的高效协作。 系统的核心组件包括智能体、工作流图、记忆系统和提示词中心。智能体通过ReAct模式执行任务,工作流图支持线性、并行、条件分支和循环迭代等多种拓扑结构。记忆系统分为短期和长期记忆,分别用于维护会话上下文和持久化知识。 文章还详细介绍了如何在本地部署MCP Agent Graph,特别是如何利用Ollama框架和Qwen3模型来构建本地化的智能体系统。通过这种方式,系统能够在保证数据隐私和低延迟响应的同时,降低运营成本并提高离线可用性。 总的来说,MCP Agent Graph提供了一个全面的解决方案,适用于需要处理复杂任务的多智能体协作场景。