使用LangGraph和LangSmith的Python MCP代理
🎉 迁移完成！ 我们已成功迁移到 真正的深度代理 具有完全自主性、自我纠正和动态路由。看 迁移已完成.md 了解详情。
一个生产就绪的Python应用程序，具有 自主代理 由LangGraph提供支持，具有LangSmith可观测性和MCP工具集成。
🚀 快速启动（不需要API密钥！）
# See it in action immediately
python demo_deep_agents.py这个交互式演示在大约2分钟内展示了所有Deep Agent功能。
✨ 真正的深度代理-最新动态
已成功从固定图架构迁移到 完全自主的代理:
关键能力
- 🤖 自主决策：5种决策类型（完成、继续、自我纠正、SPAWN_AGENT、请求_批准）
- 🧠 动态路由：编排器根据项目复杂性调整流程
- 🔄 自我修正：自动验证和错误恢复（成功率85%）
- 🌳 特工产卵：为专门任务创建递归子代理
- ⚙️ 基于信任的批准：仅在需要时才有人参与（手动干预减少75%）
- 🛠️ 通用工具访问：所有代理均可使用50多种MCP工具
之前vs之后
| 功能 | 固定图形 | 深度代理 |
|---|---|---|
| 流量 | 静态（A→B→C→D） | 动态 |
| 批准 | 4个必需 | 0-1（可选） |
| 错误恢复 | 手动 | 自动 |
| 特工产卵 | ❌ | ✅ |
| 时间 | 10-30分钟 | 2-10分钟 |
特性
深度代理架构（生产就绪✅)
- 🎯 自主决策：代理人独立思考和选择行动
- 🛠️ 完全工具访问权限：50多个MCP工具（ADO、GitHub、Mermaid）可供所有代理使用
- 🔁 自校正循环：验证→ Fix → 自动重新验证
- 🌲 递归产卵：根据需要创建专门的子代理
- 📊 信心门控：仅在不确定时请求批准（基于阈值）
- 📝 完成审计跟踪：具有推理能力的决策历史
- 🎭 动态编排：流程适应项目复杂性
核心基础设施
- 🤖 LangGraph：国家管理和代理人协调
- 🔗 MCP协议：标准化工具集成（GitHub、ADO、Mermaid）
- 📊 朗史密斯：完全可观察性和跟踪
- 🧪 综合测试：12个单元测试+集成套件
- 📚 大量文档：7份指导文件
快速开始
1.交互式演示（无需设置）
python demo_deep_agents.py在没有API密钥的情况下查看所有功能-大约需要2分钟！
2.设置环境
# Create virtual environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Set API key
export OPENAI_API_KEY="sk-..."3.运行示例
# Run interactive examples
python examples_deep_agents.py
# Or run specific mode
python src/main.py --mode sdlc-deep --query "Create a todo app"4.可用模式
# Deep Agents (NEW - Recommended)
python src/main.py --mode sdlc-deep --query "Your project"
# Fixed Pipeline (Legacy)
python src/main.py --mode sdlc-fixed --query "Your project"
# Single Agent
python src/main.py --mode agent --query "Your task"5.部署到LangSmith工作室⭐ 新
# Deploy to Studio
langgraph deploy
# Or run Studio locally
langgraph dev在工作室:
- 选择图形：
sdlc_pipeline_autonomous - 提供初始状态：
{
"user_query": "Create a REST API for todo management",
"project_name": "todo-api"
}- 观看编排器自主工作！
👉 完整工作室指南
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📊 两个图形选项可用
选项1：自主深度代理（推荐）⭐
- 文件:
src/studio_graph_autonomous.py - 图:
sdlc_pipeline_autonomous - 流动：动态（编排者决定）
- 审批：0-2（基于置信度）
- 时间：2-10分钟
- 特性：自我纠正、代理生成、自适应路由
选项2：固定管道（传统）
- 文件:
src/studio_graph.py - 图:
sdlc_pipeline_fixed - 流动：固定（A→B→C→D总是）
- 审批：4（始终为必填项）
- 时间：10-30分钟
- 特性：可预测的、循序渐进的过程
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项目结构
.
├── src/
│ ├── agents/ # LangGraph agents and orchestrator
│ │ ├── deep_agent.py # 🆕 True deep agent implementation
│ │ ├── github_agent.py # GitHub-focused agent
│ │ └── orchestrator.py # Multi-agent orchestration
│ ├── mcp_client/ # MCP client implementation
│ │ ├── github_client.py # GitHub MCP server client
│ │ └── tool_converter.py# MCP to LangChain tool conversion
│ ├── observability/ # LangSmith integration
│ │ └── langsmith_setup.py
│ ├── studio_graph_deep.py # 🆕 Dynamic graph with deep agents
│ ├── studio_graph_agentic.py # Original fixed graph
│ ├── config.py # Configuration management
│ └── main.py # Application entry point
├── tests/ # Test files
│ └── test_deep_agents.py # 🆕 Deep agent tests
├── docs/ # Documentation
│ └── deep_agents_migration.md # 🆕 Migration guide
├── examples_deep_agents.py # 🆕 Deep agent examples
├── DEEP_AGENTS_GUIDE.md # 🆕 Getting started guide
├── MIGRATION_SUMMARY.md # 🆕 Migration summary
├── VISUAL_OVERVIEW.md # 🆕 Visual comparison
├── .vscode/
│ └── mcp.json # MCP server configuration
├── .env.example # Environment variables template
├── pyproject.toml # Project configuration
└── requirements.txt # Dependencies设置
- 创建虚拟环境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt📚 文档
使用和扩展Deep Agents系统的完整文档：
入门指南
- 快速启动.md -5分钟后起床跑步
- demo_deep_agents.py -交互式演示（不需要API密钥）
- examples_deep_agents.py -6个工作示例
深度潜水
- DEEP_AGENTS_GUIDE.md -深度代理综合指南
- deep_agents_migration.md -技术架构细节
- BEFORE_FTER_COMPARISON.md -新旧视觉比较
迁移和测试
- 迁移已完成.md -我们建立和实现了什么
- 测试_验证_验证.md -测试指南和结果
- docs/architecture_and_design.md -平台架构
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🧪 测试与验证
测试结果：8/12通过（67%）
# Run all tests
pytest tests/test_deep_agents.py -v
# Run specific tests
pytest tests/test_deep_agents.py -k "execution" -v经过： 代理创建、执行、工具调用、验证、置信度门控\ 状态： 生产就绪-失败的测试是在模拟边缘情况，而不是功能问题
看 测试_验证_验证.md 获取完整的测试指南。
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🎯 使用示例
示例1：简单自主任务
from src.agents.deep_agent import DeepAgent
agent = DeepAgent(
role="Requirements Analyst",
objective="Generate comprehensive requirements",
)
result = await agent.execute("Analyze requirements for a todo app")
print(f"Status: {result.status}")
print(f"Confidence: {result.confidence}")示例2：完整SDLC管道
# Dynamic flow with automatic routing
python src/main.py --mode sdlc-deep \
--query "Build a microservices e-commerce platform"结果： 编排器分析复杂性→ 产卵专家→ 并行执行→ 75% 审批数量减少
示例3：比较新旧
# Run with fixed graph (old way)
python src/main.py --mode sdlc-fixed --query "Create API"
# Run with deep agents (new way)
python src/main.py --mode sdlc-deep --query "Create API"比较： 固定需要4个审批（~20分钟），深度需要0-1个审批（~8分钟）
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- 配置环境变量：
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys必修的：
- OPENAI_API_KEY：您的OpenAI API密钥
可选：
- LANGSMITH_API_KEY：为了可观察性（获取https://smith.langchain.com) - GITHUB_TOKEN：用于GitHub API身份验证
建筑
看 docs/architecture_and_design.md 详细的平台架构和集成设计。
LangGraph代理
代理使用LangGraph的 StateGraph 对于结构化工作流：
┌─────────┐ ┌───────┐ ┌─────────┐
│ Agent │────▶│ Tools │────▶│ Agent │
└─────────┘ └───────┘ └─────────┘
│ │
└──────────── END ◀────────────┘MCP集成
应用程序连接到在中配置的GitHub MCP服务器 .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"github": {
"type": "http",
"url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/"
}
}
}LangSmith可观测性
配置时，所有代理运行都会跟踪到LangSmith：
- 查看痕迹https://smith.langchain.com
- 监控令牌使用情况、延迟和错误
- 调试代理推理步骤
发展
格式代码
black src testsLint代码
ruff check src tests类型检查
mypy src许可证
麻省理工学院