作业5——具有MCP、A2A和LangGraph的多智能体系统
此存储库包含作业5的完整实现。该项目包括：
- 为客户支持CRM公开数据库工具的MCP服务器。
- 根据A2A规范设计的三个代理：路由器代理、客户数据代理和支持代理。
- 基于LangGraph的多代理协调系统，支持任务分配、协商和多步骤工作流。
- A2A HTTP服务器通过AgentCard和Tasks公开每个代理。
- 验证正确行为的端到端测试场景。
- 完全符合任务5 PDF和TA的更严格要求，即代理必须使用MCP进行数据库操作，并且必须公开A2A接口。
存储库结构
多药剂a5/\ └── src/分配5/\ ├── 数据库安装py\ ├── mcp_server.py\ ├── 代理人.py\ └── a2a_http_server.py\ 脚本/\ ├── run_mcp_server.sh\ └── run_a2a_server.sh\ 需求.txt\ README.md
系统概述
MCP服务器
MCP服务器封装SQLite数据库（support.db），并公开以下MCP工具：
- 列表_客户
- get_客户
- get_customer_历史
- 更新_客户
- 创建_票
该服务器使用FastMCP实现，并提供STDIO和SSE/HTTP传输。它完全支持工具/列表和工具/调用，并可通过MCP Inspector进行测试。
这满足了必须“通过MCP”访问客户和票务数据的要求。
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多智能体系统（LangGraph+A2A）
实施了三个符合A2A标准的代理：
- 路由器代理\
执行意图分析并将请求路由到客户数据或支持代理。
- 客户数据代理\
使用MCP工具检索客户信息。不使用原始SQL。
- 支援谍员\
创建工单，通过协商提取缺失的细节，并与MCP工具交互。
每个代理定义：
- 代理卡
- 能力和技能
- A.
/tasks端点 - 符合A2A标准的独立操作
这符合TA的要求，即“每个代理都必须有一个A2A接口”。
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A2A HTTP服务器
基于FastAPI的服务器为每个代理公开A2A端点：
- /路由器/.知名/agent-card.json
- /路由器/任务
- /客户/.知名/agent-card.json
- /客户/任务
- /support/.knowledge/agent-card.json
- /支持/任务
这些端点可以使用curl或笔记本电脑中的内置测试客户端进行测试。
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安装和设置
创建虚拟环境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate安装依赖项
pip安装-r要求.txt
数据库初始化
运行数据库安装脚本：
- python-msrc.assignment5.database_setup
这将创建包含表和种子数据的SQLite数据库。
运行MCP服务器
STDIO模式（兼容MCP检查器）：
- ./scripts/run_mcp_server.sh
- python-m src.assignment5.mcp服务器
MCP检查器配置：
- 运输：STDIO
- 命令：python
- 参数：\[“-m”，“src.assignment5.mcp_server”\]
运行A2A HTTP服务器
启动A2A服务器：
- ./scripts/run_a2a_server.sh
- python-m src.a2a_http_server
测试代理卡端点：
- 卷曲http://localhost:8000/router/.well-已知/代理卡.json
已实施的任务场景
任务分配
路由器根据用户意图选择合适的代理。
谈判
支持代理请求缺少字段（优先级、问题详细信息、客户ID）。
多步骤工作流
路由器→ 客户数据→ 支持协调以完成多部分任务。
所需的五个测试查询
所有五个测试用例（简单、协调、复杂、升级、多意图）都得到了实施和演示。
设计说明：MCP与直接SQL
为了满足TA要求，所有代理都通过MCP工具调用与数据库交互。没有代理直接使用SQL。MCP服务器封装数据库，并提供MCP检查员和外部客户端所需的标准化API。
这可以保持正确性，避免重复逻辑，并确保完全符合MCP。
结论
此存储库为任务5提供了一个完整的、符合标准的解决方案：
- 功能齐全的MCP服务器公开数据库操作。
- 使用LangGraph构建的三个A2A代理，可通过独立的HTTP端点访问。
- 实现任务分配、协商和多步骤工作流的多代理编排。
- 可用于分级的端到端测试场景。
- 完全符合作业5的要求和TA的最新期望。
此实现演示了如何将MCP、A2A接口和LangGraph结合起来，为CRM风格的工作流构建可靠的多代理系统。