Multiagents Thinking

🚀 多主體思考 MCP 服務器

本項目致力於通過生成多個專家代理，來分擔複雜任務的處理工作，進而實現更深入、多角度的分析，並生成有效的解決策略。項目內部生成的多個代理（即專家代理）會依據各自的專長領域，分配並執行相應任務。

🚀 快速開始

本項目藉助生成多個專家代理處理複雜任務，下面為你介紹如何快速開啟使用：

1. 安裝項目（具體安裝步驟見“📦 安裝指南”）。
2. 配置環境變量（具體配置方法見“📦 安裝指南”中“環境變量”部分）。
3. 啟動 MCP 服務器：

uv run python -m src.multiagents

4. 在客戶端（如 Cursor IDE）中調用 multiagent_thinking 工具。若使用 Claude Desktop，需參考文檔說明，確保正確設置命令和參數路徑。

✨ 主要特性

多主體思考

• 能夠從單個任務描述中自動生成多種不同的視角或方法。
• 可並行運行專門處理每個方法的專家代理。
• 支持多種問題解決策略，例如視角分配型、任務分配型、階段分配型、並行解法型、分支探索型和分解重構型等。
• 對各專家代理的報告進行整合，生成最終結論或解決方案。

MCP 服務器

• 運用 fastmcp 實現 MCP 服務器功能。
• 可通過 Cursor IDE 等 MCP 客戶端調用 multiagent.multiagent_thinking 工具。

📦 安裝指南

克隆倉庫

git clone https://github.com/Hajime-Y/multiagents-thinking.git
cd multiagents-thinking

創建虛擬環境並安裝依賴

uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
uv sync

環境變量

在項目根目錄下創建 .env 文件，設置以下環境變量：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token

💻 使用示例

基礎用法

啟動 MCP 服務器：

uv run python -m src.multiagents

在客戶端（如 Cursor IDE）中調用 multiagent_thinking 工具。

高級用法

對於 Claude Desktop 的配置，請參考文檔中的說明，確保正確設置命令和參數路徑。

📚 詳細文檔

主要組件

• src/multiagents.py：MCP 服務器的入口點，定義了 multiagent_thinking 工具。
• src/create_agent.py：負責生成母代理和專家代理提示語及代理創建邏輯（包含 run_specialist_agents 工具）。

📄 許可證

本項目在 Apache License 2.0 下提供。

致謝

該項目受到 HuggingFace 的 smolagents 庫的啟發。