LangGraph + MCP + Ollama: 打造强大的多智能体聊天机器人 🧠✨

在当今的人工智能领域，开发人员总是不断寻求提高效率和智能化的途径。今天，我要分享一个关于 LangGraph、MCP 和 Ollama 的强大组合，这些工具帮助你创建出具备智能代理（Agentic）特性的多智能体聊天机器人，能让你更好地应对个人和商业需求。

什么是MCP？ 🌐

MCP（Model Context Protocol）是一项非常酷的新技术，实际上它可以比作是一个“为AI打造的Zapier”。在它出现之前，开发者们需要写很多代码来手动连接AI工具和外部系统的API，几乎每一个集成都需要单独编码。

然而，MCP 的出现改变了这一切。它通过提供一个开放标准，可以让开发者轻松地将不同的AI模型与各种服务（如GitHub、Slack、PostgreSQL等）进行集成。而且，MCP不仅限于某一个AI模型，它支持任何大型语言模型（LLM），比如Claude、OpenAI、Gemini等。

MCP的流行 📈

自从MCP在2024年发布以来，它迅速流行开来。尤其是在最近，有很多开发者讨论它是否会成为未来的标准。甚至LangChain也通过投票调查了开发者对MCP的看法：

• 40.8%的开发者认为MCP是未来的标准。
• 25.8%认为它只是一阵短暂的风潮。
• 33.4%的人则选择观望。

显然，MCP的前景非常光明，并且它正受到越来越多开发者的青睐。

LangGraph 和 Ollama：赋能多智能体的幕后推手 🛠️

接下来，我们来看看如何利用LangGraph和Ollama，通过MCP这一架构，构建一个多智能体的聊天机器人。

LangGraph 是一款强大的工具，它能够帮助开发者创建结构化的智能流。也就是说，你可以定义聊天机器人的决策流，机器人会根据输入的内容选择适当的工具进行响应。就像在我们的实例中，它会根据你提出的不同问题来决定使用哪些工具。

而Ollama 则是一个平台，致力于让你将不同组件整合成一个高效、易于维护的AI系统。Ollama与LangGraph一起工作，确保聊天机器人在运行时，能根据需要调用外部工具、执行代码，甚至进行搜索和报告生成。

创建一个多智能体聊天机器人：从零到一 👨‍💻

在这个简单的实例中，我将向你展示如何构建一个能够回答不同问题的聊天机器人。我们先来看一下代码：

# 定义一个创建聊天机器人的函数
def create_chatbot(input_query):
    # 定义系统指令和可用工具
    system_instructions = "使用最新的信息来回答问题"
    available_tools = ["Google 搜索", "Python 代码执行器", "报告生成器"]
    
    # 根据输入的问题来决定使用哪个工具
    if "最新 LLM" in input_query:
        tool = "Google 搜索"
    elif "Python 脚本" in input_query:
        tool = "Python 代码执行器"
    
    # 调用相应工具处理输入并返回结果
    response = f"正在使用工具：{tool} 来回答问题：{input_query}"
    return response

# 测试聊天机器人
input_query1 = "能写一篇关于最新LLM的报告吗？"
print(create_chatbot(input_query1))

input_query2 = "写一个Python脚本，使用Seaborn创建一个散点图"
print(create_chatbot(input_query2))

解释一下代码 💡

1. 系统指令（System Instructions）：我们首先定义了一些系统指令，告诉聊天机器人如何利用最新的信息回答问题。这个过程是自动化的，无需开发者手动干预。

2. 工具选择（Tool Selection）：根据输入的查询内容，聊天机器人将决定使用哪个工具。例如，如果查询涉及“最新的LLM”，它会选择“Google 搜索”工具；如果是编程相关的请求，它则选择“Python 代码执行器”。

3. 响应生成（Response Generation）：一旦选择了工具，聊天机器人就开始处理输入，并通过调用相应的工具生成响应。

实践中的优势 🚀

• 自动化处理：通过MCP，开发者无需为每个集成编写重复的API调用代码，可以将不同的工具和模型通过标准化协议快速整合，减少开发时间。

• 灵活性：LangGraph为聊天机器人提供了灵活的控制流，使得机器人能够基于输入自动选择合适的工具和行为，极大地提高了机器人的智能化和应变能力。

• 实时性：通过Ollama的集成，整个系统保证了高效的实时响应能力，适合商业和高效能应用。

总结 🌟

今天的分享中，我们通过结合LangGraph、MCP和Ollama，展示了如何创建一个功能强大的多智能体聊天机器人。通过这些工具，你可以减少开发复杂度，提升工作效率，并打造出能够满足不同需求的智能代理系统。