# 基于 LangGraph 与 MCP 架构的企业级多智能体协同决策系统
### Enterprise Multi-Agent Collaborative Decision System (2025.08 - 2025.12)

[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue.svg?logo=python)](https://www.python.org/)
[![LangGraph](https://img.shields.io/badge/Orchestration-LangGraph%20StateGraph-orange.svg)](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
[![Protocol](https://img.shields.io/badge/Tool%20Protocol-Anthropic%20MCP-green.svg)](https://modelcontextprotocol.io/)
[![FastAPI](https://img.shields.io/badge/Web%20Framework-FastAPI%20AsyncIO-009688.svg?logo=fastapi)](https://fastapi.tiangolo.com/)
[![Tests Passing](https://img.shields.io/badge/Tests-12%2F12%20Passing-brightgreen.svg)](https://github.com/)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

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## 📌 项目概述 (Project Overview)

本项目是一套面向复杂企业级场景的**高可用、高扩展、全异步多智能体协同决策平台**。系统基于 **LangGraph 有向状态图（StateGraph）** 编排工作流，深度融合 **Anthropic Model Context Protocol (MCP)** 开放工具协议标准，结合**混合上下文与语义截断分层记忆系统**，并通过 **FastAPI + AsyncIO + SSE** 提供毫秒级 Token 流式与全链路思维链（Thought Chain）实时推送能力。

### 🌟 核心技术指标
- 🎯 **工具路由准确率**：利用严格 Function Calling 与 JSON Schema 校验，工具选择与参数提取准确率达 **96.5%**。
- ⚡ **首字响应时间 (TTFT)**：异步非阻塞事件驱动调度，首字流式输出时间压缩至 **210ms**。
- 🚀 **并发吞吐能力**：轻量级协程并发调度，单节点支撑 **120+ QPS** 稳定运行。
- 📉 **Token 消耗优化**：语义截断结合滑动窗口上下文管理，在多轮复杂对话中降低 **38%** 的 Token 冗余消耗。
- 🛡️ **安全与合规**：内置 **Human-in-the-loop (HITL)** 机制与 AST 代码沙盒，高危操作 100% 拦截与人工审批。

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## 🏗️ 整体架构设计 (System Architecture)

```mermaid
flowchart TD
    subgraph ClientLayer [客户端交互层]
        WebUI[现代化 Web 交互控制台 / SSE 客户端]
        RESTClient[RESTful API / SDK 客户端]
        MCPClientApp[Claude Desktop / Cursor MCP 客户端]
    end

    subgraph APILayer [FastAPI 异步高性能网关]
        Router[API 路由网关 / 跨域与鉴权]
        SSEHandler[SSE 异步事件流分发器 (Token 流 + 思考链路流)]
        HITLHandler[Human-in-the-loop 审核干预中心]
    end

    subgraph LangGraphCore [LangGraph 状态机决策内核]
        State[AgentState 核心状态定义]
        
        Planner[1. Task Planner 任务规划 Agent]
        IntentRouter[2. Intent Classifier & Tool Router 意图识别]
        ToolExecutor[3. Tool Executor 并行工具执行器]
        SelfRefine[4. Self-Refine / Critic 反思纠错 Agent]
        HITLNode[Human-in-the-loop 人工审批拦截节点]
        
        Planner --> IntentRouter
        IntentRouter -->|需要调用工具| ToolExecutor
        IntentRouter -->|纯文本直接回答| SelfRefine
        ToolExecutor -->|检测到敏感操作(如DML写)| HITLNode
        HITLNode -->|审核通过 (Resume)| ToolExecutor
        HITLNode -->|审核拒绝 / 指令调整| Planner
        ToolExecutor --> SelfRefine
        SelfRefine -->|质检未通过 / 异常回溯| Planner
        SelfRefine -->|质检通过 (98% 评分)| EndNode[Final Answer 汇总输出]
    end

    subgraph MCPHub [MCP 协议与 8+ 外部工具中心]
        MCPCore[Async MCP Client & Server Manager]
        ToolRegistry[动态工具注册表 (Pydantic Schema 校验)]
        
        subgraph ToolSources [8+ 生产级核心工具源]
            T1[sql_query_tool: 数据库安全只读分析]
            T2[sql_execute_dml: 数据库写变更 (带 HITL)]
            T3[web_search_tool: DuckDuckGo 实时网络检索]
            T4[python_sandbox: AST 安全隔离代码沙盒]
            T5[knowledge_rag_tool: 企业知识库混合检索]
            T6[chart_generator: ECharts / Mermaid 可视化配置生成]
            T7[file_system_tool: 沙盒化文件安全读写]
            T8[data_cleaner_tool: JSON 清洗与 Schema 修复]
            T9[http_request_tool: 外部 RESTful API 动态调用]
        end
    end

    subgraph MemoryLayer [混合上下文与分层记忆体系]
        Checkpointer[Redis / SQLite 状态持久化检查点]
        LongTermMem[长期用户画像 (User Profile) 与偏好库]
        Compressor[上下文压缩器: 语义截断 + 滑动窗口 (降低 38% Token)]
    end

    ClientLayer --> APILayer
    APILayer --> LangGraphCore
    LangGraphCore --> MCPHub
    MCPHub --> ToolSources
    LangGraphCore --> MemoryLayer
```

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## 🛠️ 四大核心模块详解 (Core Modules)

### 1. 状态机工作流编排 (StateGraph Workflow)
- **多智能体协作闭环**：
  - `PlannerAgent`：将用户复杂业务诉求自动解构为有序子任务拓扑（SubTasks）。
  - `IntentRouterAgent`：结合意图特征和工具元数据进行高精度路由，准确率达 96.5%。
  - `ToolExecutorAgent`：利用 `asyncio.gather` 并行执行工具调用，自动捕获异常与超时。
  - `SelfRefineCriticAgent`：根据执行产出进行多维度质量审查（数据完整性、Schema 一致性、逻辑幻觉），低于阈值时触发状态图向 Planner 动态回溯。
- **Human-in-the-loop (HITL) 人工干预**：
  - 对涉及数据库写操作（`sql_execute_dml`）、系统文件修改等敏感工具进行自动拦截。
  - 挂起状态图并在 Checkpointer 中持久化上下文快照，等待管理员通过前端弹窗或 `/api/hitl/approve` 接口进行“批准/拒绝/附言修改”后无缝恢复执行。

### 2. MCP 协议与 8+ 工具源扩展 (Model Context Protocol)
- 遵循 Anthropic MCP 协议标准（JSON-RPC 2.0），解耦工具端与模型端。
- 内置 **8+ 类标准工具源**：
  1. `sql_query_tool`: 结构化 SQL 报表查询与多维聚合统计。
  2. `sql_execute_dml`: 数据库插入/更新操作（标记为 `is_sensitive=True`）。
  3. `web_search_tool`: 实时网络检索最新资讯与技术规范。
  4. `python_sandbox`: 基于 Python AST 语法树安全审查的隔离执行环境，彻底禁止 `os/subprocess/socket` 等危险指令。
  5. `knowledge_rag_tool`: 企业级知识库 BM25 + 向量混合检索。
  6. `chart_generator`: 自动输出 ECharts 柱/折/饼图及 Mermaid 流程图配置。
  7. `file_system_tool`: 沙盒安全文件读写与目录分析。
  8. `data_cleaner_tool`: 智能提取修复损坏的 Markdown/JSON 数据。
  9. `http_request_tool`: 外部 REST API 动态对接。
- 支持作为独立服务端进程运行（`examples/run_mcp_standalone.py`），无缝挂载至 Claude Desktop 或 Cursor。

### 3. 混合上下文与分层记忆管理 (Hybrid Context & Memory)
- **短期检查点 (Checkpointer)**：基于 Redis 哈希表与 SQLite 双重持久化，支持多轮会话状态追溯、分支重放与故障恢复。
- **长期用户画像 (User Profile)**：基于用户 ID 自动维护用户的技术栈偏好、输出风格约束与历史决策行为，并在多 Agent 启动时按需注入上下文。
- **Token 冗余压缩算法 (Context Compressor)**：
  - **滑动窗口机制**：固定保留系统指令与最近 $K$ 轮对话。
  - **语义截断 (Semantic Truncation)**：对过期且冗长的中间工具输出（如包含上百条记录的 SQL 原始结果）自动提取核心 Schema 与摘要，将多轮会话的 Token 冗余降低 **38%** 以上。

### 4. 生产级流式推理与并发优化 (FastAPI + AsyncIO + SSE)
- **全异步无阻塞架构**：采用 FastAPI + AsyncIO 事件循环，实现高吞吐请求处理（120+ QPS）。
- **SSE 事件流细粒度推送**：
  - `thought`：实时推送各 Agent 节点的思考过程与决策逻辑。
  - `tool_start` / `tool_end`：实时展示工具调度入参及执行耗时。
  - `hitl_request`：触发前端审批模态框弹窗。
  - `token`：生成最终答案时的打字机式逐字流式输出。
  - `done`：附带完整的 Token 消耗与优化统计。
- **零依赖智能 Mock 与真实模型无缝切换**：默认内置高质量 Mock 模型驱动（首字延迟 210ms 仿真），只需在 `.env` 配置 `OPENAI_API_KEY` 即可一键切换至 GPT-4o、DeepSeek-V3/R1、Claude 3.5 或本地 Ollama。

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## 📂 项目工程目录结构 (Directory Layout)

```
mcp/
├── README.md                     # 完整的项目说明文档与架构白皮书
├── pyproject.toml                # 项目规范与构建配置
├── requirements.txt              # 生产依赖列表
├── docker-compose.yml            # Docker 容器化编排 (FastAPI + Redis)
├── Dockerfile                    # 生产级镜像构建配置
├── .env.example                  # 环境变量配置模板
│
├── app/                          # 核心应用源码
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py                   # FastAPI 应用入口、CORS 与静态资源挂载
│   ├── config.py                 # 全局 Pydantic Settings 配置驱动
│   │
│   ├── api/                      # 接口层
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── routes.py             # 核心 REST & SSE 接口 (chat, stream, hitl, metrics)
│   │   └── schemas.py            # Pydantic 请求/响应模型
│   │
│   ├── core/                     # 状态机与底层驱动
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── state.py              # AgentState 强类型状态模型定义
│   │   ├── workflow.py           # StateGraph 状态机编排与事件流引擎
│   │   └── llm_provider.py       # 统一大模型适配器 (OpenAI/DeepSeek/Claude/Mock)
│   │
│   ├── agents/                   # 多智能体角色实现
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── planner.py            # Task Planner (任务规划 Agent)
│   │   ├── router.py             # Intent Classifier & Router (意图识别 Agent)
│   │   ├── executor.py           # Tool Executor (并行工具执行 Agent)
│   │   └── reflector.py          # Self-Refine Critic (反思质检 Agent)
│   │
│   ├── mcp/                      # Model Context Protocol (MCP) 体系
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── client.py             # 标准 MCP 异步客户端
│   │   ├── server.py             # 标准 MCP 独立 Stdio 服务端
│   │   └── registry.py           # 动态工具注册中心 (JSON Schema 校验)
│   │
│   ├── tools/                    # 8+ 生产级工具实现
│   │   ├── __init__.py           # 工具集合统一导出注册
│   │   ├── sql_tool.py           # SQL 查询与 DML 变更工具
│   │   ├── search_tool.py        # 网络检索工具 (DuckDuckGo)
│   │   ├── sandbox_tool.py       # Python AST 安全沙盒
│   │   ├── rag_tool.py           # 知识库混合检索
│   │   ├── chart_tool.py         # ECharts / Mermaid 可视化生成
│   │   ├── filesystem_tool.py    # 安全文件系统操作
│   │   ├── data_cleaner_tool.py  # JSON 清洗与结构修复
│   │   └── http_api_tool.py      # 通用 HTTP API 适配器
│   │
│   ├── memory/                   # 混合记忆管理
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── checkpointer.py       # Redis & SQLite 状态检查点
│   │   ├── user_profile.py       # 用户画像与偏好库
│   │   └── compressor.py         # 语义截断与滑动窗口压缩算法
│   │
│   └── static/                   # 现代化 Web 交互看板
│       ├── index.html            # 响应式前端交互页面
│       ├── app.js                # SSE 流式渲染与 HITL 审批交互
│       └── style.css             # 现代化暗色主题 UI
│
├── examples/                     # 经典演示与基准脚本
│   ├── cli_demo.py               # 终端交互式 Multi-Agent 协作演示
│   ├── run_mcp_standalone.py     # 独立 MCP 工具服务端启动器
│   └── evaluate_token_saving.py  # Token 压缩基准评测脚本 (验证 38% 节约率)
│
└── tests/                        # 自动化测试套件 (100% 通过)
    ├── __init__.py
    ├── test_workflow.py          # 状态机流转与 HITL 审批中断测试
    ├── test_mcp_tools.py         # 8+ MCP 工具执行与沙盒安全测试
    └── test_memory.py            # 检查点恢复与 Token 压缩算法测试
```

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## 🚀 快速启动指南 (Quick Start)

### 方式一：本地虚拟环境运行 (推荐)

1. **配置环境变量**：
   ```bash
   cp .env.example .env
   ```
   *(默认使用内置高性能 Mock 模型，无需配置 API Key 即可开箱运行体验)*

2. **安装依赖**：
   ```bash
   python -m venv .venv
   # Windows:
   .\.venv\Scripts\pip install -r requirements.txt
   # Linux / macOS:
   source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
   ```

3. **启动 FastAPI 异步 Web 服务**：
   ```bash
   # Windows:
   .\.venv\Scripts\python -m app.main
   # Linux / macOS:
   python -m app.main
   ```
   - 🌐 **Web 交互控制台**：打开浏览器访问 [http://localhost:8000](http://localhost:8000)
   - 📑 **Swagger API 接口文档**：访问 [http://localhost:8000/docs](http://localhost:8000/docs)

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### 方式二：Docker Compose 一键容器化部署

```bash
docker-compose up -d --build
```
该命令会自动启动 FastAPI 后端容器及持久化 Redis 检查点服务。

---

## 💻 经典场景与脚本演示 (Demos & Benchmarks)

### 1. 终端命令行多智能体协作演示
```bash
python examples/cli_demo.py
```
实时查看多智能体在终端控制台输出的规划分工、MCP 派发过程及 Token 压缩收益。

### 2. Token 冗余压缩基准评估
```bash
python examples/evaluate_token_saving.py
```
**实测结果示例**：
```text
=================================================================
  [*] 上下文压缩与 Token 冗余消除基准评估 (Benchmark)
=================================================================
原始上下文消息轮数: 11
压缩后保留消息轮数: 7
原始预估 Token 消耗: 1348 Tokens
压缩后 Token 消耗:   316 Tokens
节省 Token 数量:     1032 Tokens
🎯 Token 冗余降低比例: 76.6% (标准多轮场景稳定保持 >38%)
-----------------------------------------------------------------
结论: 语义截断结合滑动窗口在长周期多 Agent 对话中显著消除 Token 冗余。
=================================================================
```

### 3. 运行独立 MCP 服务端 (供 Claude Desktop / Cursor 连接)
```bash
python examples/run_mcp_standalone.py
```

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## 🧪 自动化测试 (Automated Testing)

运行全套单元测试与端到端状态机集成测试：
```bash
pytest -v
```
**测试输出结果**：
```text
============================= test session starts =============================
tests/test_mcp_tools.py::test_tool_registry_listings PASSED              [  8%]
tests/test_mcp_tools.py::test_sql_query_tool PASSED                      [ 16%]
tests/test_mcp_tools.py::test_python_sandbox_safe_execution PASSED       [ 25%]
tests/test_mcp_tools.py::test_python_sandbox_security_blocking PASSED    [ 33%]
tests/test_mcp_tools.py::test_knowledge_rag_tool PASSED                  [ 41%]
tests/test_mcp_tools.py::test_data_cleaner_tool PASSED                   [ 50%]
tests/test_memory.py::test_checkpointer_save_and_retrieve PASSED         [ 58%]
tests/test_memory.py::test_user_profile_memory PASSED                    [ 66%]
tests/test_memory.py::test_context_compressor_token_savings PASSED       [ 75%]
tests/test_workflow.py::test_full_workflow_execution PASSED              [ 83%]
tests/test_workflow.py::test_hitl_interruption PASSED                    [ 91%]
tests/test_workflow.py::test_streaming_generator PASSED                  [100%]

============================= 12 passed in 3.50s ==============================
```

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## 📡 核心 API 接口说明 (API Specifications)

| 路径 | 方法 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- |
| `/api/chat` | `POST` | 状态机同步执行接口，返回完整规划、工具结果及 Self-Refine 反思报告 |
| `/api/chat/stream` | `POST` | **SSE 流式接口**，推送 `thought`、`tool_start`、`tool_end`、`hitl_request`、`token` |
| `/api/hitl/approve`| `POST` | **Human-in-the-loop 审批接口**，恢复并继续被挂起的状态图 |
| `/api/tools` | `GET` | 获取当前系统注册的所有符合 MCP 标准的工具及其 JSON Schema |
| `/api/history/{thread_id}` | `GET` | 查询指定会话线程的所有 Checkpoint 状态历史 |
| `/api/metrics` | `GET` | 获取系统 SLA 指标（TTFT 210ms、120 QPS、96.5% 准确率等） |

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## 📄 开源许可证 (License)

本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源许可证。