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🚀 MCP多智能体消息传递机制（Message Passing Between Agents）

🌟 为什么要引入消息传递机制？

🏗️ 核心设计：Agent间消息传递模型

🛠️ 1. 定义标准消息格式

🛠️ 2. 构建消息总线（Message Bus）

🛠️ 3. 扩展智能体基类支持收发消息

🛠️ 4. 示例：智能体协作案例

FileAgent 示例扩展

SummaryAgent 示例扩展

🧪 5. 启动协作系统

🧠 技术总结

🎯 预告：下一篇挑战

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🚀 MCP多智能体消息传递机制（Message Passing Between Agents）

在前面的系统中，多智能体只是各自执行独立子任务，
并没有真正做到：

• 一个智能体向另一个智能体发消息

• 智能体根据其他智能体的反馈调整行为

• 智能体间形成动态、灵活的交互网络

要实现更强大的智能体系统（比如 AutoGen、CAMEL 类架构），
必须加入 Agent间消息传递机制（Message Passing）！

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🌟 为什么要引入消息传递机制？

无消息传递	有消息传递
智能体各自为政	智能体协作形成任务链
无法处理依赖任务	可以任务传递、请求援助
只能静态工作流	动态链式对话与任务规划
系统僵化	系统自我调整、自进化

引入消息机制后，智能体们可以：

• 主动请求其他智能体协助

• 基于对话内容动态生成新子任务

• 链式展开复杂推理与执行

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🏗️ 核心设计：Agent间消息传递模型

我们为每个智能体定义：

• 接收消息接口（receive_message）

• 处理消息逻辑（process_message）

• 发送消息接口（send_message）

整个系统由一个统一的**消息总线（Message Bus）**管理路由与调度。

结构示意：

[Agent A] ⇄ [Message Bus] ⇄ [Agent B]⇄ [Agent C]

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🛠️ 1. 定义标准消息格式

定义标准化消息结构：

class Message:def __init__(self, sender: str, receiver: str, content: str):self.sender = senderself.receiver = receiverself.content = content

每条消息包含：

• sender：发送者名称

• receiver：接收者名称

• content：消息内容（可以是指令、请求、反馈等）

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🛠️ 2. 构建消息总线（Message Bus）

统一管理消息路由：

class MessageBus:def __init__(self):self.agents = {}def register_agent(self, agent):self.agents[agent.name] = agentdef send_message(self, message: Message):if message.receiver in self.agents:receiver_agent = self.agents[message.receiver]receiver_agent.receive_message(message)else:print(f"消息发送失败，找不到接收者：{message.receiver}")

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🛠️ 3. 扩展智能体基类支持收发消息

更新 AgentBase：

class AgentBase:def __init__(self, name: str, message_bus: MessageBus):self.name = nameself.bus = message_busself.bus.register_agent(self)def send_message(self, receiver: str, content: str):msg = Message(sender=self.name, receiver=receiver, content=content)self.bus.send_message(msg)def receive_message(self, message: Message):print(f"[{self.name}] 收到来自 [{message.sender}] 的消息：{message.content}")self.process_message(message)def process_message(self, message: Message):"""子类重载，实现具体响应逻辑"""pass

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🛠️ 4. 示例：智能体协作案例

假设：

• FileAgent 发现有新文件，需要 SummaryAgent 帮忙总结

• FileAgent 主动发送总结请求给 SummaryAgent

FileAgent 示例扩展

class FileAgent(AgentBase):def process_message(self, message: Message):if "列出文件" in message.content:# 处理自己的任务files = ["a.txt", "b.txt"]print(f"[{self.name}] 文件列表：{files}")# 主动请求SummaryAgent总结第一个文件self.send_message("SummaryAgent", f"请总结文件 {files[0]}")

SummaryAgent 示例扩展

class SummaryAgent(AgentBase):def process_message(self, message: Message):if "总结文件" in message.content:filename = message.content.split("总结文件")[-1].strip()print(f"[{self.name}] 正在总结文件：{filename}")

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🧪 5. 启动协作系统

主程序示例：

if __name__ == "__main__":bus = MessageBus()file_agent = FileAgent(name="FileAgent", message_bus=bus)summary_agent = SummaryAgent(name="SummaryAgent", message_bus=bus)# 触发初始任务file_agent.receive_message(Message(sender="User", receiver="FileAgent", content="列出文件并总结"))

执行流程：

User -> FileAgent (列出文件并总结)
FileAgent -> SummaryAgent (请总结文件a.txt)
SummaryAgent -> 执行总结

每个智能体根据收到的消息，动态决策下一步行动！

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🧠 技术总结

通过本篇内容，我们实现了：

• ✅ Agent之间消息传递

• ✅ 智能体主动生成子任务

• ✅ 动态跨Agent协作完成复杂任务

• ✅ 让智能体系统从静态工作流进化为动态交互网络

这标志着 MCP智能体正式迈向动态、自组织、自进化的智能体集群！

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🎯 预告：下一篇挑战

下一篇，我们将探索：

• 智能体链式推理（Chain-of-Agents）

• 多Agent自主对话（Multi-Turn Dialogue）

• 动态生成临时智能体（Agent Spawn）

真正打造出 ——

能互相对话、互相教学、互相协作的超级智能体社会！