Agent与MCP技能系统新手入门：从零构建智能交互模块

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在构建智能 Agent 系统时，传统硬编码技能系统往往会遇到扩展性问题。随着业务需求增加，代码变得越来越臃肿，维护成本也随之上升。

传统硬编码方式导致每次新增技能都需要修改核心代码
技能之间缺乏隔离性，一个技能的修改可能影响其他功能
系统难以适应快速变化的业务需求

在多技能并发 (MCP) 场景下，挑战更加明显：

多个技能如何高效共享有限的计算资源
如何解决技能间的优先级冲突
上下文信息在不同技能间传递的效率问题

Agent-MCP-Skill 三级架构为解决这些问题提供了清晰的思路：

@startuml
skinparam monochrome true

[Agent] as agent
[Multi-Skill Coordinator(MCP)] as mcp
[Skill 1] as skill1
[Skill 2] as skill2
[Skill 3] as skill3

agent --> mcp : 请求分配
mcp --> skill1 : 调用
mcp --> skill2 : 调用
mcp --> skill3 : 调用
skill1 --> mcp : 响应
skill2 --> mcp : 响应
skill3 --> mcp : 响应
mcp --> agent : 聚合结果
@enduml

在这个架构中：

Agent 作为顶层接口接收用户请求
MCP 负责技能调度和资源分配
具体技能模块独立实现功能

规则引擎和机器学习调度方案各有优劣：

规则引擎实现简单，适合确定性场景，时间复杂度 O(1)
机器学习方案更灵活，但需要训练数据，调度复杂度 O(n)

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Any, Dict, Optional
import logging

class BaseSkill(ABC):
    """技能基类"""

    def __init__(self, name: str, description: str = ""):
        self.name = name
        self.description = description
        self.logger = logging.getLogger(f"skill.{name}")

    @abstractmethod
    async def execute(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """执行技能"""
        pass

    async def __call__(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        try:
            self.logger.info(f"Executing skill {self.name}")
            return await self.execute(context)
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Skill {self.name} failed: {str(e)}")
            raise

from functools import wraps

skills_registry = {}

def register_skill(name: str, description: str = ""):""" 技能注册装饰器 """

    def decorator(cls):
        if name in skills_registry:
            raise ValueError(f"Skill {name} already registered")

        skills_registry[name] = cls(name, description)
        return cls

    return decorator

@register_skill("weather", "Get current weather information")
class WeatherSkill(BaseSkill):
    async def execute(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        # 实现具体天气查询逻辑
        return {"weather": "sunny"}

import asyncio
from contextlib import suppress

async def execute_with_timeout(skill: BaseSkill, context: Dict[str, Any], timeout: float):
    try:
        async with asyncio.timeout(timeout):
            return await skill(context)
    except TimeoutError:
        skill.logger.warning(f"Skill {skill.name} timed out after {timeout}s")
        return {"error": "timeout"}