AI智能体常用的MCP开发实例

以下是一个基于**模块化协作处理（Modular Cooperative Processing, MCP）**的AI智能体开发实例，包含感知、决策、执行三大核心模块，并集成消息队列实现模块间通信。本示例以Python实现，目标是构建一个简单的智能问答助手。

一、开发环境准备

1. Python版本: 3.8+
2. 依赖库:

   pip install transformers  # 用于自然语言处理
   pip install python-dotenv  # 环境变量管理
   

二、架构设计

+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   感知模块        |      |   决策模块        |      |   执行模块        |
| (Perception)     |----->| (Decision)       |----->| (Execution)      |
| - 接收用户输入   |      | - 解析意图       |      | - 返回响应       |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
           ↑                      ↑                      ↑
           |                      |                      |
           +----------[消息队列]---------<控制中心>----------+

三、代码实现

1. 消息队列封装 (message_queue.py)

import queue

class MessageQueue:
    def __init__(self, max_size=10):
        self.queue = queue.Queue(max_size)
    
    def publish(self, message):
        """将消息推入队列"""
        self.queue.put(message)
    
    def consume(self):
        """从队列中获取消息"""
        return self.queue.get()

2. 感知模块 (perception.py)

import time
from message_queue import MessageQueue

class PerceptionModule:
    def __init__(self, mq: MessageQueue):
        self.mq = mq
    
    def listen(self):
        """模拟监听用户输入"""
        while True:
            user_input = input("用户: ")
            if user_input.lower() == "exit":
                break
            # 将输入发送到消息队列
            self.mq.publish({"type": "text", "content": user_input})
            time.sleep(0.1)  # 防止CPU占用过高

3. 决策模块 (decision.py)

from transformers import pipeline
from message_queue import MessageQueue

class DecisionModule:
    def __init__(self, mq_in: MessageQueue, mq_out: MessageQueue):
        self.mq_in = mq_in
        self.mq_out = mq_out
        self.nlp_model = pipeline("text-generation", model="gpt2")  # 示例模型
    
    def process(self):
        """处理消息并生成决策"""
        while True:
            message = self.mq_in.consume()
            if message["type"] == "text":
                response = self.nlp_model(message["content"], max_length=50)[0]["generated_text"]
                self.mq_out.publish({"type": "response", "content": response})

4. 执行模块 (execution.py)

from message_queue import MessageQueue

class ExecutionModule:
    def __init__(self, mq: MessageQueue):
        self.mq = mq
    
    def act(self):
        """执行动作（如返回响应）"""
        while True:
            message = self.mq.consume()
            if message["type"] == "response":
                print(f"AI助手: {message['content']}")

5. 主程序集成 (main.py)

from perception import PerceptionModule
from decision import DecisionModule
from execution import ExecutionModule
from message_queue import MessageQueue
import threading

def main():
    # 初始化消息队列
    mq1 = MessageQueue()  # 感知 -> 决策
    mq2 = MessageQueue()  # 决策 -> 执行
    
    # 初始化模块
    perception = PerceptionModule(mq1)
    decision = DecisionModule(mq1, mq2)
    execution = ExecutionModule(mq2)
    
    # 启动线程
    threads = [
        threading.Thread(target=perception.listen),
        threading.Thread(target=decision.process),
        threading.Thread(target=execution.act)
    ]
    
    for t in threads:
        t.daemon = True
        t.start()
    
    # 主线程等待退出
    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

四、运行测试

1. 启动程序：

   python main.py
   

2. 输入问题：

   用户: 什么是人工智能？
   AI助手: 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学...
   

五、扩展建议

1. 增加模块:
   • 添加记忆模块保存对话历史
   • 添加情感分析模块优化回答语气
2. 性能优化:
   • 使用异步IO (asyncio) 替代多线程
   • 集成更强大的模型如GPT-3.5/4
3. 安全增强:
   • 输入内容过滤
   • 对话内容加密

通过此实例，可以清晰理解MCP架构下模块化协作的AI开发流程。实际工业级应用需结合具体场景调整通信协议和算法模型。