Xiaohongshu MCP Python

# 多智能体架构选择分析 ## 您的流程分析 ### 流程特点总结 1. **明确的步骤顺序** - 所有流程都有固定的执行步骤 - 步骤之间有明确的依赖关系 - 需要按照顺序执行，不能随意跳转 2. **中央协调需求** - AI决策引擎：负责理解和决策 - 策略管理器：负责策略生成和管理 - 状态管理器：负责全局状态管理 - 需要统一的协调者控制流程 3. **全局状态管理** - 状态管理器记录执行结果 - 需要跨步骤的状态共享 - 需要全局视角进行决策 4. **任务分配模式** - 不是智能体之间自主移交 - 而是按照流程分配给不同的服务/智能体 - 需要中央调度 ## 推荐架构：Supervisor（主管）模式 ### ✅ 为什么选择 Supervisor？ 1. **严格流程控制** - ✅ Supervisor 可以按照固定流程执行 - ✅ 可以控制步骤顺序和依赖关系 - ✅ 避免智能体自主决策导致的流程混乱 2. **中央协调** - ✅ Supervisor 作为中央协调者 - ✅ AI决策引擎可以作为 Supervisor - ✅ 策略管理器可以作为 Supervisor 的决策依据 3. **全局状态管理** - ✅ Supervisor 可以管理全局状态 - ✅ 状态管理器可以集成到 Supervisor - ✅ 所有智能体共享同一状态 4. **任务分配** - ✅ Supervisor 根据流程分配给专业智能体 - ✅ 可以控制执行顺序 - ✅ 可以处理异常和分支 ### ❌ 为什么不选择 Swarm？ 1. **去中心化不适合** - ❌ Swarm 是去中心化的，智能体自主移交 - ❌ 您的流程需要中央协调，不适合自主移交 - ❌ 可能导致流程混乱 2. **缺乏全局视角** - ❌ Swarm 缺乏全局状态管理 - ❌ 您的流程需要全局状态（状态管理器） - ❌ 难以实现流程控制和异常处理 3. **流程不灵活** - ❌ Swarm 适合灵活的任务流转 - ❌ 您的流程是固定的，需要严格按照步骤执行 - ❌ 不需要智能体自主决定下一步 ## 架构设计建议 ### Supervisor 架构设计 ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ Supervisor（主管） │ │ ┌───────────────────────────────────┐ │ │ │ AI决策引擎 │ │ │ │ - 理解需求 │ │ │ │ - 分析内容 │ │ │ │ - 生成决策 │ │ │ └───────────────────────────────────┘ │ │ ┌───────────────────────────────────┐ │ │ │ 策略管理器 │ │ │ │ - 生成内容策略 │ │ │ │ - 选择话题和模板 │ │ │ │ - 优化策略 │ │ │ └───────────────────────────────────┘ │ │ ┌───────────────────────────────────┐ │ │ │ 状态管理器 │ │ │ │ - 记录执行结果 │ │ │ │ - 管理全局状态 │ │ │ └───────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────┘ │ │ 分配任务 ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 专业智能体（Agents） │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ • 图视频生成智能体 │ │ • 小红书MCP服务智能体 │ │ • 数据分析智能体 │ │ • 内容生成智能体 │ │ • 异常处理智能体 │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` ### 流程实现示例 #### 流程1：用户请求内容发布 ```python # Supervisor 控制流程 supervisor = create_supervisor( agents=[ content_strategy_agent, # 策略管理器智能体 video_generation_agent, # 图视频生成智能体 xhs_mcp_agent, # 小红书MCP服务智能体 state_manager_agent, # 状态管理器智能体 ], model=llm, prompt=supervisor_prompt, ) # Supervisor 提示词 supervisor_prompt = """ 你是一个内容发布主管，负责协调内容发布流程： 1. 理解用户需求 2. 调用策略管理器生成内容策略 3. 调用图视频生成服务生成素材 4. 调用小红书MCP服务发布内容 5. 调用状态管理器记录执行结果 6. 返回结果给用户 严格按照这个流程执行，不要跳过任何步骤。 """ ``` #### 流程5：数据异常处理 ```python supervisor_prompt = """ 你是一个异常处理主管，负责处理数据异常： 1. 接收异常事件 2. 分析异常原因 3. 评估风险影响 4. 生成处理策略（暂停/调整/继续） 5. 执行处理动作 6. 记录异常和处理结果 7. 通知用户（如需要） 根据异常类型和严重程度，选择合适的处理策略。 """ ``` ## 实现建议 ### 1. 创建专业智能体 ```python # 策略管理器智能体 strategy_agent = create_react_agent( llm, tools=[generate_strategy, select_topic, select_template], prompt=strategy_prompt, name="strategy_agent", ) # 图视频生成智能体 video_agent = create_react_agent( llm, tools=[generate_video, process_image], prompt=video_prompt, name="video_agent", ) # 小红书MCP服务智能体 xhs_agent = create_react_agent( llm, tools=[publish_content, reply_comment, send_message], prompt=xhs_prompt, name="xhs_agent", ) ``` ### 2. 创建 Supervisor ```python from langgraph_supervisor import create_supervisor supervisor = create_supervisor( agents=[ strategy_agent, video_agent, xhs_agent, data_analysis_agent, exception_handler_agent, ], model=llm, prompt=supervisor_prompt, ).compile() ``` ### 3. 实现流程控制 ```python # 流程1：用户请求内容发布 def handle_content_publish_request(user_request): response = supervisor.invoke( { "messages": [ HumanMessage(content=f"用户请求：{user_request}") ] }, config={ "configurable": { "workflow": "content_publish", "thread_id": f"user_{user_id}", } } ) return response ``` ## 总结 **推荐使用 Supervisor（主管）模式**，因为： 1. ✅ 您的流程有明确的步骤顺序 2. ✅ 需要中央协调（AI决策引擎、策略管理器） 3. ✅ 需要全局状态管理 4. ✅ 需要按照固定流程执行 5. ✅ 需要处理异常和分支 **不推荐 Swarm 模式**，因为： 1. ❌ 您的流程不是智能体之间自主移交 2. ❌ 需要中央协调，不适合去中心化 3. ❌ 流程是固定的，不需要灵活流转 4. ❌ 需要全局状态管理