Lian MCP Llm Agent
什么是 Lian-MCP-LLM Agent 系统?
这是一个为毕业设计开发的本地智能体系统,它像一个‘智能体工厂’。当你给它一个复杂任务时,系统会自动创建多个‘专家’智能体(比如数据分析专家、文件处理专家、网页抓取专家等),让它们分工协作,最后由一个‘管理员’智能体汇总结果,给你一个完整的答案。如何使用 Lian-MCP-LLM Agent 系统?
你可以通过两种方式使用它:1. 在终端里像聊天一样输入指令;2. 打开一个网页界面,在更美观的窗口中进行交互。系统会自动分析你的需求,调用合适的工具(如读写文件、访问网页),并协调不同的专家智能体为你工作。适用场景
适合处理需要多步骤、多技能组合的复杂任务。例如:分析一份报告并生成摘要、从多个网页收集信息并整理成表格、或者管理你本地电脑上的文件和文件夹。主要功能
多专家智能体协作
系统核心。管理员智能体能根据任务类型,自动生成(Spawn)具有特定角色的专家智能体(如研究员、程序员、分析师),并指挥它们协同工作,最后整合所有结果。
统一的工具调用服务器 (MCP Server)
内置了一个工具中心。它将文件操作、目录管理、网页访问等各种功能封装成标准化的工具,智能体可以像点菜单一样安全、方便地调用它们。
灵活的LLM客户端与交互界面
支持连接像DeepSeek这样的AI大模型。提供了两种交互方式:简洁的命令行终端和拥有可视化工具调用流程的网页界面(Web UI),方便不同习惯的用户使用。
自研轻量级数据库层 (LianORM)
为了让智能体能记住信息和状态,系统内置了一个小巧但功能齐全的数据库管理工具。它可以智能地处理数据,而无需开发者编写复杂的SQL语句。
丰富的基础工具库 (Kit)
系统底层包含一系列自研工具,如彩色终端输出、状态机、文本解析器等,为上层智能体的复杂逻辑提供可靠支持。
优势
模块化设计:各层(数据库、工具、智能体)清晰分离,易于理解和扩展。
自动化调度:用户只需提出最终目标,系统自动分解任务、调度专家,无需手动干预流程。
本地化与隐私:核心逻辑和工具运行在本地,处理敏感数据更安全。
工具集成统一:通过MCP Server集中管理所有工具,调用规范,安全性高。
交互方式多样:同时支持极客范的命令行和友好的图形化网页界面。
局限性
学术项目阶段:目前是毕业设计原型,在极端稳定性和大规模并发上可能未经充分测试。
配置依赖:需要用户自行配置API密钥(如DeepSeek)和本地环境。
功能范围:当前工具集主要围绕文件、目录和基础网络操作,更专业的工具(如数据库连接、图形处理)有待扩展。
学习曲线:虽然界面友好,但理解其多智能体协作的底层原理需要一定技术背景。
如何使用
环境准备与启动
确保已安装Python和uv包管理器。克隆项目代码到本地。
启动工具服务器 (MCP Server)
打开一个终端窗口,启动工具中心。这是智能体们调用功能的基础。
配置AI模型
在 `mylib/llm/llm_config.toml` 文件中,填入你的DeepSeek API密钥,并确保MCP Server地址正确。
选择方式与系统交互
另开一个终端,选择你喜欢的方式启动客户端。
开始对话与任务
在客户端或网页中输入你的需求。例如:“请列出当前目录下所有的Python文件,并告诉我每个文件有多少行代码。” 系统会自动调度专家和工具来完成。
使用案例
案例一:文件内容分析与汇总
你有一个包含多个日志文件的文件夹,想快速了解整体情况。
案例二:信息搜集与整理
你需要从网上快速获取某个主题的信息并做成清单。
案例三:本地项目结构梳理
接手一个新项目,想快速了解代码结构。
常见问题
我需要为这个系统付费吗?
它和直接使用ChatGPT有什么区别?
我的数据安全吗?
如何增加新的工具,比如操作Excel?
启动时遇到端口冲突或连接错误怎么办?
相关资源
MCP Server API 详细文档
深入了解工具服务器的接口、工具列表和调用方式。
LianORM 数据库层使用文档
了解自研的轻量级数据库管理工具的设计与使用方法。
Agent 智能体设计文档
理解系统中智能体的核心设计哲学、身份、目标与记忆机制。
配置系统用户指南
查看如何管理和修改系统的各项配置。

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