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LangGraph被廣泛認為是構建生產級代理系統的首選。今天我們將通過深入研究助手這個示例,深入探討LangGraph的工作流程和MCP的整合模式。如果對你有所幫助,記得告訴身邊有需要的朋友。

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一、核心設計理念

雙伺服器MCP整合

  • 自訂研究伺服器:提供FAISS向量儲存、語義搜尋工具及本地資源管理
  • Firecrawl MCP伺服器:支持即時網路爬取/數據提取(需Node.js v22+)
npm install -g @mcp-servers/firecrawl  # 安裝命令

狀態化智能體(Stateful Agent)

LangGraph的StateGraph實現:

  • 持久化對話記憶
  • 多輪工具調用鏈
  • 動態工作流分支(工具調用/資源加載/用戶指令響應)

用户元命令控制

命令格式 功能說明
@prompt: 加載特定提示模板
@resource: 加載指定資源
@use_resource: 執行資源查詢

二、核心模塊實現

1. LangGraph工作流引擎

from langgraph.graph import StateGraph

workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("research", research_tool_node)
workflow.add_node("web_crawl", firecrawl_node)
workflow.add_conditional_edges(
    "agent",
    decide_next_action,
    branches={"research": "research", "web": "web_crawl"}
)  # 動態路由邏輯

2. 模組化工具設計

RAG即服務:拆分為獨立工具而非固定流水線

  • 向量儲存工具:save_to_vectorstore()
  • 檢索工具:semantic_retrieval(query)

工具熱插拔:新增工具只需註冊到MCP伺服器

@mcp_tool
def pdf_extractor(url: str) -> str:
    """Firecrawl網頁PDF提取工具"""
    return firecrawl_api.scrape(url, params={"extract_pdf": True})

3. 多伺服器資源調度

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三、關鍵技術優勢

可擴展架構

  • 橫向擴展:新增MCP伺服器即擴展能力域
  • 工具熱更新:修改工具無需重啟智能體

用戶主導的工作流

if user_input.startswith("@prompt:"):
    load_prompt(user_input.split(":")[1])  # 動態提示加載
elif user_input.startswith("@use_resource:"):
    uri, query = parse_resource_cmd(user_input)
    execute_resource_tool(uri, query)       # 按需資源調用

生產級容錯機制

  • 工具調用超時自動回退
  • MCP伺服器心跳檢測
  • 錯誤輸出結構化重試

四、實施路線圖

環境準備

git clone https://github.com/example/mcp-research-assistant
cd mcp-research-assistant && uv sync  # 依賴安裝

Firecrawl配置

# config.yaml
firecrawl:
  api_key: YOUR_API_KEY
  mcp_endpoint: "stdio"  # 或 https://api.firecrawl.io

啟動雙伺服器

# 終端1:啟動自定義MCP伺服器
python research_server.py --port 8033

# 終端2:啟動Firecrawl服務
firecrawl-mcp --transport stdio

五、典型工作流示例

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添加圖片註釋,不超過 140 字(可選)

  1. 用戶輸入:@use_resource:arxiv_papers "transformer optimization"
  2. LangGraph路由至研究伺服器
  3. FAISS執行語義檢索
  4. 結果整合至對話上下文:
{
  "tool_output": "10篇相關論文摘要...",
  "next_step": "是否需要深度網路搜索?"
}

結語

該架構通過MCP協議實現工具/資源的標準化封裝,結合LangGraph的狀態化工作流引擎,構建出具備動態決策能力的研究助手。核心創新點在於:

  1. 用戶元命令驅動的控制模式
  2. RAG能力的工具化解耦
  3. 多MCP伺服器熱插拔機制

原文出處:https://juejin.cn/post/7545015409600151615


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