Sequential Thinking Multi-Agent System (MAS)
2025.04.12
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Python多代理系统顺序思考复杂问题解决开发效率
Sequential Thinking Multi-Agent System (MAS) 是一个基于Agno框架和MCP服务的高级顺序思考过程实现。它通过协调多个专业代理（如规划者、研究员、分析员、评论家和合成器）进行深度分析和问题分解，显著提升了复杂问题解决的能力。该系统支持复杂的思维模式，包括对先前步骤的修订和探索替代路径的分支，并通过Pydantic验证确保数据完整性。
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Overview
基本能力
产品定位
Sequential Thinking Multi-Agent System (MAS) 是一个专为复杂问题解决设计的先进顺序思考工具，利用多代理系统架构进行深度分析和协作处理。
核心功能
- 多代理协作：协调代理（Team对象）管理流程，专业代理处理特定子任务。
- 主动分析与合成：代理团队对输入的思想进行主动处理、分析和合成。
- 复杂思维模式支持：支持修订先前步骤和探索替代路径的分支。
- 外部工具集成：如通过研究员代理集成Exa进行动态信息收集。
- 数据验证与日志记录：使用Pydantic进行数据验证，详细日志记录代理交互。
适用场景
- 复杂问题分解与分析
- 多步骤决策支持
- 动态信息收集与整合
- 团队协作思维过程模拟
工具列表
sequentialthinking工具：用于处理顺序思考过程，支持复杂思维模式和外部工具集成。
常见问题解答
- 高令牌消耗：由于多代理系统架构，每次调用会消耗更多令牌，需预算和计划。
使用教程
使用依赖
- Python 3.10+
- 兼容的LLM API访问（如Groq、DeepSeek、OpenRouter）
- Exa API密钥（如需使用研究员代理功能）
uv包管理器或pip
安装教程
- 克隆仓库
bash git clone [email protected]:FradSer/mcp-server-mas-sequential-thinking.git cd mcp-server-mas-sequential-thinking - 设置环境变量
创建
.env文件并配置LLM提供商和API密钥。 - 安装依赖
bash uv pip install -r requirements.txt或bash pip install -r requirements.txt
调试方式
运行服务器脚本：
python your_main_script_name.py
服务器将启动并通过stdio监听请求。