当前位置: 首页 > news >正文

(10-5-05)基于MCP实现的多智能体协同系统:检索增强生成工具

文件agent_mcp/tools/rag_tools.py是本项目中的 RAG(检索增强生成)工具模块,主要功能是提供一个自然语言查询接口,让已认证的代理可以向项目RAG系统提问。它通过验证代理身份、接收查询文本,调用核心RAG系统逻辑处理查询并返回结果,实现了基于项目索引文档、上下文和元数据的智能问答功能,同时记录审计日志以确保操作可追溯。

async def ask_project_rag_tool_impl(arguments: Dict[str, Any]) -> List[mcp_types.TextContent]: agent_auth_token = arguments.get("token") query_text = arguments.get("query") requesting_agent_id = get_agent_id(agent_auth_token) if not requesting_agent_id: return [mcp_types.TextContent(type="text", text="未授权:需要有效的代理令牌")] if not query_text or not isinstance(query_text, str): return [mcp_types.TextContent(type="text", text="错误:查询文本是必需的,且必须是字符串。")] # 记录审计日志(main.py:1578) log_audit(requesting_agent_id, "ask_project_rag", {"query": query_text}) logger.info(f"代理 '{requesting_agent_id}' 正在向项目RAG提问:'{query_text[:100]}...'") try: # 调用来自features/rag/query.py的核心RAG系统函数 # 该函数(query_rag_system)处理所有复杂的RAG逻辑 answer_text = await query_rag_system(query_text) # query_rag_system已内部处理错误并返回字符串 return [mcp_types.TextContent(type="text", text=answer_text)] except Exception as e: # 此捕获块专门用于此tool_impl包装器中的意外错误, # 不包括query_rag_system内部的错误,因为这些错误已由其内部处理 logger.error(f"代理 '{requesting_agent_id}' 的ask_project_rag_tool_impl中发生意外错误:{e}", exc_info=True) return [mcp_types.TextContent(type="text", text=f"处理您的RAG查询时发生意外错误:{str(e)}")] # --- 注册RAG工具 --- def register_rag_tools(): register_tool( name="ask_project_rag", description="询问有关项目的自然语言问题。系统使用RAG(检索增强生成)从索引文档、上下文和元数据中查找相关信息,以合成答案。", input_schema={ "type": "object", "properties": { "token": {"type": "string", "description": "发出查询的代理的认证令牌。"}, "query": {"type": "string", "description": "要询问的有关项目的自然语言问题。"} }, "required": ["token", "query"], "additionalProperties": False }, implementation=ask_project_rag_tool_impl ) # 导入此模块时调用注册函数 register_rag_tools()

http://www.jsqmd.com/news/170753/

相关文章:

  • 终极指南:WAN2.2-AllInOne-Mega-V11视频创作工具,5分钟学会AI视频制作
  • 为什么顶尖实验室都在抢用OpenMP 5.3的#pragma omp ai?
  • LitmusChaos终极指南:如何实现Kubernetes环境的自动化混沌测试
  • 使用Markdown有序列表组织AI教程步骤
  • 基于Python的膳食健康系统设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档分享
  • 容器权限攻防实战:从容器逃逸到Containerd权限堡垒构建
  • Kimchi项目:简单快速的HTML5 KVM管理工具终极指南
  • ormpp:现代C++ ORM库的优雅数据库操作指南
  • UniTask异步状态管理:响应式编程在Unity中的高效实践
  • Conda create新建轻量级TensorFlow测试环境
  • pyLDAvis主题模型可视化工具全面指南
  • Docker inspect查看TensorFlow 2.9容器详细信息
  • (10-5-06)基于MCP实现的多智能体协同系统: 基于MCP的任务管理
  • 在GitHub Gist分享小型TensorFlow代码片段
  • F5-TTS语音克隆终极指南:5步轻松实现专业级AI配音
  • Ganache UI插件开发终极指南:如何扩展自定义区块链功能模块
  • Flipper Zero硬件维修深度解析:从故障识别到性能优化的完整实战路径
  • EFQRCode技术架构深度解析:从基础编码到跨平台图形渲染的突破
  • PyTorch安装教程GPU虚拟环境隔离最佳实践
  • RustFS分布式存储架构深度解析:应对AI时代数据洪流的技术演进
  • 实战指南:轻松掌握JustAuth异常处理实用技巧
  • 为什么顶尖开发者都在学昇腾算子开发?:3个你不能错过的技术红利
  • 好写作AI:告别机械感——三步将AI生成内容转化为你的个人学术语言
  • GitHub热门开源项目推荐:基于TensorFlow-v2.9的大模型训练模板
  • D-Tale数据可视化工具:从新手到贡献者的完整指南
  • 化学可视化新纪元:用Manim打造沉浸式分子动画
  • CMS系统导入微信公众号素材的编辑器组件
  • 【独家】全球仅少数团队掌握的TinyML部署技术:C语言实现超小CNN模型实战
  • 5个简单步骤:使用conform.nvim在Neovim中实现完美代码格式化
  • EFQRCode实战指南:从基础二维码到创意化设计