Xiaohongshu MCP Python

# 基于 LangGraph 的小红书运营 Agent 工作流设计 ## 整体架构：多 Agent 协作图结构 ``` ┌─────────────────┐ │ Entry Node │ │ (请求路由器) │ └────────┬────────┘ │ ┌──────────────┼──────────────┐ │ │ │ ┌────▼────┐ ┌────▼────┐ ┌────▼────┐ │用户请求 │ │平台事件 │ │定时任务 │ │分支 │ │分支 │ │分支 │ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │ │ │ └──────────────┼──────────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Supervisor │ │ (AI决策协调器) │ └────────┬────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ │ ┌────▼────┐ ┌──────▼──────┐ ┌────▼────┐ │Content │ │Interaction │ │Analysis │ │Agent │ │Agent │ │Agent │ └────┬────┘ └──────┬──────┘ └────┬────┘ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ State Manager │ │ (状态汇总节点) │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ End Node │ └─────────────────┘ ``` --- ## 核心 Agent 节点设计 ### 1. **Entry Node (请求路由器)** **职责**: 识别输入类型并路由到相应分支 - **输入**: 用户请求/平台事件/定时触发 - **输出**: 路由决策 + 初始化状态 - **条件边**: - `user_request` → 用户请求分支 - `platform_event` → 平台事件分支 - `scheduled_task` → 定时任务分支 --- ### 2. **Supervisor (AI决策协调器)** **职责**: 理解需求并协调下游 Agent - **输入**: 路由后的结构化请求 - **核心功能**: - 需求分析与意图识别 - 任务分解与优先级排序 - Agent 调度决策 - **条件边**: - `need_content_creation` → Content Agent - `need_interaction` → Interaction Agent - `need_analysis` → Analysis Agent - `need_multi_agents` → 并行调用多个 Agent - `task_complete` → State Manager --- ### 3. **Content Agent (内容生成代理)** **职责**: 处理所有内容创作相关任务 #### 子状态机: ``` 策略规划节点 ↓ 话题选择节点 ↓ 内容生成节点 (调用AI生成文案) ↓ 素材生成节点 (调用图视频服务) ↓ 内容审核节点 (风险检测) ↓ 发布执行节点 (调用小红书MCP) ↓ 返回 Supervisor ``` **条件边**: - 审核通过 → 发布 - 审核失败 → 重新生成或人工介入 - 热点内容 → 加速发布路径 --- ### 4. **Interaction Agent (互动管理代理)** **职责**: 处理评论、私信等互动 #### 子状态机: ``` 内容分析节点 (情感分析/意图识别) ↓ 响应策略节点 (自动回复/人工标记/忽略) ↓ 内容生成节点 (生成回复内容) ↓ 执行节点 (调用小红书MCP回复) ↓ 记录节点 (更新互动历史) ↓ 返回 Supervisor ``` **条件边**: - 可自动处理 → 生成回复 - 需人工介入 → 标记并通知 - 敏感内容 → 风险评估 --- ### 5. **Analysis Agent (分析优化代理)** **职责**: 数据分析与策略优化 #### 子状态机: ``` 数据收集节点 (调用小红书MCP获取数据) ↓ 数据处理节点 (清洗/聚合) ↓ 模式识别节点 (AI分析趋势) ↓ 决策建议节点 (生成优化方案) ↓ 策略更新节点 (更新策略库) ↓ 异常检测节点 (并行运行) ↓ 返回 Supervisor ``` **条件边**: - 发现异常 → 触发异常处理流程 - 发现机会 → 触发内容创作 - 正常 → 更新策略库 --- ### 6. **State Manager (状态管理节点)** **职责**: 汇总所有 Agent 结果并持久化 - **输入**: 各 Agent 执行结果 - **功能**: - 合并状态更新 - 记录执行日志 - 触发后续任务(如需要) - **输出**: 最终响应给用户/系统 --- ## 关键工作流映射 ### 流程1: 用户请求内容发布 ``` Entry (user_request) → Supervisor (分析需求) → Content Agent (策略→生成→发布) → State Manager → End ``` ### 流程2: 自动回复评论 ``` Entry (platform_event: new_comment) → Supervisor (判断互动类型) → Interaction Agent (分析→生成→回复) → State Manager → End ``` ### 流程3: 定时内容发布 ``` Entry (scheduled_task: publish) → Supervisor (规划内容) → Content Agent (生成→发布) → Analysis Agent (收集数据) [并行] → State Manager → End ``` ### 流程4: 热点追踪 ``` Entry (scheduled_task: trend_monitor) → Supervisor (启动热点监控) → Analysis Agent (搜索→分析热点) → Supervisor (评估相关性) → Content Agent (快速生成→发布) [如果相关] → State Manager → End ``` ### 流程5: 数据异常处理 ``` Analysis Agent (检测异常) → Supervisor (异常决策) → Content Agent (暂停发布) [如需] → Interaction Agent (通知用户) [如需] → State Manager (记录异常) → End ``` ### 流程6: 竞品分析 ``` Entry (scheduled_task: competitor_analysis) → Analysis Agent (搜索→分析→对比) → Supervisor (评估建议) → Analysis Agent (更新策略) → State Manager → End ```