AI Agent Orchestrator & MCP Integration

核心能力

触发场景

• "设计一个多Agent协作系统，用于XX场景"
• "如何用MCP集成我的数据库/API到Agent"
• "LangChain和AutoGen选哪个"
• "Agent任务分解怎么做"
• "如何控制Agent的Token消耗"
• "多Agent通信协议设计"
• "OpenClaw上部署Agent技能"
• "Agent Swarm的故障恢复策略"

执行流程

Phase 1: 需求分析

1. 识别用户场景类型（自动化/研究/创作/客服/数据分析）
2. 确定Agent数量与角色分工
3. 评估工具集成需求（API/数据库/文件系统/浏览器）
4. 明确性能约束（延迟/成本/并发）

Phase 2: 架构设计

1. Agent拓扑选择：
   • 单Agent + 工具链（简单任务）
   • 主从架构（Master-Worker）
   • 平等协作（Peer-to-Peer）
   • 分层路由（Router → Specialist）
   • Swarm自组织（Emergent Behavior）
2. 通信协议定义：
   • 消息格式（JSON Schema）
   • 路由规则（基于意图分类）
   • 上下文传递（Memory Bus）
   • 中断与恢复机制

Phase 3: MCP集成

# 示例 MCP Server Manifest
name: "custom-db-mcp"
version: "1.0.0"
tools:
  - name: "query_database"
    description: "执行SQL查询"
    parameters:
      type: "object"
      properties:
        sql:
          type: "string"
          description: "SQL查询语句"
        params:
          type: "array"
          description: "参数绑定值"
  - name: "get_schema"
    description: "获取数据库Schema"
    parameters:
      type: "object"
      properties:
        table:
          type: "string"
          description: "表名（可选，空则返回全部）"

Phase 4: 实施与优化

1. 代码脚手架生成（Python/TypeScript）
2. Agent配置文件生成（YAML/JSON）
3. Token消耗预估
4. 故障注入测试方案
5. 监控与可观测性配置

输出模板

## Agent系统设计方案

### 1. 场景分析
- 场景类型: [自动化/研究/创作/客服/数据分析]
- Agent数量: N
- 角色分工: [Agent1: 职责], [Agent2: 职责]

### 2. 架构拓扑
[ASCII架构图]

### 3. 通信协议
[消息格式 + 路由规则]

### 4. MCP工具清单
[工具名称 → 功能 → Schema]

### 5. 实施建议
- 推荐框架: [框架名]
- 预估Token消耗: X tokens/task
- 预估延迟: Y ms
- 风险点: [列表]

### 6. 代码脚手架
[核心代码片段]

MCP Server 生态参考（数据底座）

主流Agent框架对比

注意事项

1. 权限最小化：每个Agent只授予完成任务所需的最小权限集
2. 输入验证：所有Agent间通信消息必须经过Schema验证
3. 输出审计：关键决策路径需记录日志，支持回溯
4. Token预算：设置每轮对话的Token上限，防止失控
5. 故障隔离：单个Agent崩溃不应影响整个System
6. 版本兼容：MCP协议版本需与OpenClaw版本匹配
7. 成本追踪：建议集成成本监控（按模型/Agent维度）

定价

¥0.50/次，使用支付宝AI收协议。每次调用生成完整的Agent系统设计方案或MCP集成方案。