AI Agent

开场：AI助手的「能力危机」 场景一：你问Claude 你：“帮我查一下公司数据库里上个月的销售数据” Claude：“抱歉，我无法直接访问数据库…” 场景二：你问ChatGPT 你：“读取我桌面上的report.pdf并总结” ChatGPT：“我无法访问您的本地文件…” 问题来了：这些AI明明这么聪明，为什么连最基本的「读文件」「查数据库」都做不到？ 答案：不是它们不够聪明，而是缺少「工具」。 就像一个天才厨师，如果厨房里没有刀、锅、灶，也做不出美食。 第一章：MCP协议是什么？ 1.1 一句话解释 MCP (Model Context Protocol) = AI模型的「USB接口标准」 就像USB让所有设备都能连接电脑一样，MCP让所有工具都能连接AI。 1.2 没有MCP之前的世界 每个AI应用都要自己实现工具集成： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 # 开发者A的实现 class ClaudeWithDatabase: def query_db(self, sql): # 自己写数据库连接逻辑 conn = psycopg2.connect(...) # 自己写SQL执行逻辑 cursor.execute(sql) # 自己写结果格式化 return format_results(...) # 开发者B的实现（完全不同） class GPTWithDatabase: def db_query(self, query): # 又要重新实现一遍 engine = create_engine(...) # 完全不同的接口 return engine.execute(query) 问题： ...

早上8:00 - 开工！今天又是「搬砖」的一天 当你还在挣扎要不要再赖床5分钟时，你的AI Agent已经开始工作了。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # Agent的早晨例行任务 class MorningRoutine: def __init__(self): self.tasks = [] self.priority_queue = PriorityQueue() async def start_day(self): """开始新的一天""" # 1. 检查邮件，筛选重要信息 urgent_emails = await self.check_emails() # 2. 查看日历，准备今天的会议 meetings = await self.prepare_meetings() # 3. 扫描Slack/钉钉，看看有啥新消息 notifications = await self.scan_channels() # 4. 生成今日工作清单 return self.create_daily_plan( urgent_emails, meetings, notifications ) 真实场景： 某科技公司的产品经理小王，每天早上收到的邮件平均80封。自从用了AI Agent后，Agent会自动： ...

Agent的核心循环 一个Agent本质上在做这件事： 1 感知 → 思考 → 行动 → 反馈 → 继续思考... 用代码表示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 while not done: # 1. 理解用户要什么 intent = understand(user_input) # 2. 想想怎么做 plan = think(intent, memory) # 3. 动手执行 result = act(plan, tools) # 4. 看看结果对不对 if verify(result): done = True else: memory.add(result) # 记住失败，下次改进 三个关键模块 1. 记忆系统 Agent和普通LLM调用的区别：Agent会记东西。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 class Memory: short_term = [] # 当前对话历史 long_term = {} # 跨对话的知识 def remember(self, key, value): self.long_term[key] = value def recall(self, query): return search(self.long_term, query) 实际应用： ...

为什么WebSocket对AI Agent至关重要 AI Agent系统的核心特征是持续对话和流式响应。传统HTTP的请求-响应模式天然不适合这种场景： sequenceDiagram participant C as 客户端 participant S as 服务端 participant AI as AI模型 Note over C,AI: HTTP模式（高延迟） C->>S: POST /chat S->>AI: 调用模型 AI-->>S: 完整响应（等待3秒） S-->>C: 返回完整响应 Note over C,AI: WebSocket模式（流式） C->>S: 建立连接 ✓ C->>S: 发送消息 S->>AI: 调用模型 loop 每100ms AI-->>S: Token片段 S-->>C: 实时推送 end 关键差异: WebSocket让用户在AI"思考"的同时就能看到响应，感知延迟降低80%以上。 性能瓶颈全景图 在生产环境中，WebSocket性能问题通常出现在四个层面： flowchart TB subgraph "🔴 连接层" C1[连接建立慢] C2[连接频繁断开] C3[连接数达上限] end subgraph "🟡 消息层" M1[消息序列化开销] M2[大消息阻塞] M3[消息积压] end subgraph "🟢 应用层" A1[AI推理延迟] A2[业务逻辑阻塞] A3[内存泄漏] end subgraph "🔵 基础设施层" I1[单机瓶颈] I2[跨节点通信] I3[负载不均] end C1 & C2 & C3 --> M1 & M2 & M3 M1 & M2 & M3 --> A1 & A2 & A3 A1 & A2 & A3 --> I1 & I2 & I3 连接管理：稳定性的基石 连接生命周期 stateDiagram-v2 [*] --> 连接中: 发起握手 连接中 --> 已连接: 握手成功 连接中 --> 连接失败: 超时/拒绝 已连接 --> 活跃: 收发消息 活跃 --> 空闲: 无消息>30s 空闲 --> 活跃: 收发消息 活跃 --> 心跳检测: 发送Ping 心跳检测 --> 活跃: 收到Pong 心跳检测 --> 连接异常: Pong超时 空闲 --> 心跳检测: 定时触发 连接异常 --> 重连中: 启动重连 重连中 --> 已连接: 重连成功 重连中 --> 连接失败: 超过重试上限 连接失败 --> [*]: 通知用户 note right of 重连中 指数退避策略 1s → 2s → 4s → 8s... end note 心跳策略对比 策略 间隔 优点 缺点 适用场景 固定心跳 30s 简单可靠 资源浪费 连接数少 自适应心跳 30s-5min 节省资源 实现复杂 移动端 按需心跳 仅空闲时 最省资源 检测延迟 高频消息 应用层心跳 业务决定 灵活可控 需要配合 定制场景 重连的艺术 指数退避（Exponential Backoff）是重连的标准策略，但细节决定成败： ...