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# Agent 发送给 Agent Manager 的数据结构文档
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本文档详细说明 mcp-server 中**平台 Agent** 和**自定义 Agent** 发送给 Agent Manager 服务端的请求数据结构和参数说明。
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## 目录
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1. [统一接口说明](#统一接口说明)
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2. [平台 Agent 数据结构](#平台-agent-数据结构)
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3. [自定义 Agent 数据结构](#自定义-agent-数据结构)
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4. [请求参数详细说明](#请求参数详细说明)
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5. [代码位置](#代码位置)
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## 统一接口说明
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无论是平台 Agent 还是自定义 Agent，最终都通过 **`POST /agents`** 接口发送请求到 Agent Manager。
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**接口路径**: `POST {AGENT_MANAGER_URL}/agents`
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**代码位置**: `services/mcp-server/app/agent_manager_client.py`
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**统一方法**: `create_agent()`
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## 平台 Agent 数据结构
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### 请求体结构
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```json
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{
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"name": "echo-agent-alice1234-abc123",
|
||
"template": "echo_agent",
|
||
"config": {
|
||
"user_id": "alice",
|
||
"cpu_request": "100m",
|
||
"cpu_limit": "500m",
|
||
"memory_request": "128Mi",
|
||
"memory_limit": "512Mi",
|
||
"replicas": 1
|
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},
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"env": {
|
||
"LLM_BASE_URL": "https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io",
|
||
"OPENAI_API_BASE": "https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io",
|
||
"OPENAI_API_KEY": "sk-...",
|
||
"MODEL_NAME": "gpt-4",
|
||
"LITELLM_MODEL": "gpt-4"
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}
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||
}
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||
```
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### 字段说明
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| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
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|------|------|------|------|
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| `name` | string | ✅ | Agent 实例名称（1-63字符，小写字母、数字、连字符） |
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||
| `template` | string | ✅ | 平台模板名称（如 `echo_agent`, `jina_search_agent`） |
|
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| `config` | object | ✅ | 资源配置对象 |
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| `config.user_id` | string | ✅ | 用户 ID（用于资源隔离和计费） |
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||
| `config.cpu_request` | string | ✅ | CPU 请求量（如 `"100m"`） |
|
||
| `config.cpu_limit` | string | ✅ | CPU 限制量（如 `"500m"`） |
|
||
| `config.memory_request` | string | ✅ | 内存请求量（如 `"128Mi"`） |
|
||
| `config.memory_limit` | string | ✅ | 内存限制量（如 `"512Mi"`） |
|
||
| `config.replicas` | integer | ✅ | 副本数量（平台 Agent 默认为 1） |
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||
| `env` | object | ✅ | 环境变量（至少包含 `LLM_BASE_URL`） |
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| `env.LLM_BASE_URL` | string | ✅ | LiteLLM 服务地址（固定值，自动注入） |
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| `env.OPENAI_API_BASE` | string | 否 | LiteLLM API 基础地址（如果用户指定了模型） |
|
||
| `env.OPENAI_API_KEY` | string | 否 | LiteLLM API 密钥（如果用户指定了模型） |
|
||
| `env.MODEL_NAME` | string | 否 | 模型名称（如果用户指定了模型） |
|
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| `env.LITELLM_MODEL` | string | 否 | LiteLLM 模型名称（如果用户指定了模型） |
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### 代码实现位置
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**主要调用位置**:
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- `services/mcp-server/app/routes/user.py` - `deploy_platform_agent()` (行 2261-2512)
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- `services/mcp-server/app/routes/user.py` - `deploy_platform_agent_instances()` (行 1310-1509)
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**关键代码片段**:
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```808:847:services/mcp-server/app/agent_manager_client.py
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payload: Dict[str, Any] = {
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"name": name,
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"template": template
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}
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if config:
|
||
payload["config"] = config.to_dict()
|
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||
# 构建环境变量，确保 LLM_BASE_URL 始终被传递（平台 Agent 和自定义 Agent 都需要）
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||
final_env = {"LLM_BASE_URL": LLM_BASE_URL}
|
||
if env:
|
||
# 用户传入的环境变量会覆盖默认值（但通常不应覆盖 LLM_BASE_URL）
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||
final_env.update(env)
|
||
payload["env"] = final_env
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```
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**平台 Agent 创建示例**:
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```2421:2445:services/mcp-server/app/routes/user.py
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||
# 创建平台 Agent 实例
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||
agent_config = AgentConfig(
|
||
user_id=str(user_id),
|
||
cpu_request=quota.cpu_per_pod or "100m",
|
||
cpu_limit=quota.cpu_per_pod or "500m",
|
||
memory_request=quota.memory_per_pod or "128Mi",
|
||
memory_limit=quota.memory_per_pod or "512Mi",
|
||
replicas=1, # 平台 Agent 默认单副本
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||
)
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||
# 如果有环境变量，使用 create_agent；否则使用 create_platform_agent
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||
if env_vars:
|
||
result = await client.create_agent(
|
||
name=instance_name,
|
||
template=req.agentType,
|
||
config=agent_config,
|
||
env=env_vars
|
||
)
|
||
else:
|
||
result = await client.create_platform_agent(
|
||
name=instance_name,
|
||
template=req.agentType,
|
||
user_id=str(user_id),
|
||
config=agent_config
|
||
)
|
||
```
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---
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## 自定义 Agent 数据结构
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### 请求体结构
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```json
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||
{
|
||
"name": "my-mysql-agent",
|
||
"template": "mysql_agent",
|
||
"config": {
|
||
"user_id": "alice",
|
||
"cpu_request": "1000m",
|
||
"cpu_limit": "2000m",
|
||
"memory_request": "1Gi",
|
||
"memory_limit": "2Gi",
|
||
"replicas": 1
|
||
},
|
||
"env": {
|
||
"LLM_BASE_URL": "https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io",
|
||
"FRAMEWORK_TYPE": "MCP",
|
||
"MYSQL_HOST": "mysql.example.com",
|
||
"MYSQL_USER": "root",
|
||
"MYSQL_PASSWORD": "password123",
|
||
"MYSQL_DATABASE": "mydb",
|
||
"OPENAI_API_BASE": "https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io",
|
||
"OPENAI_API_KEY": "sk-...",
|
||
"MODEL_NAME": "gpt-4",
|
||
"LITELLM_MODEL": "gpt-4",
|
||
"TOOLS": "[\"tool-uuid-1\", \"tool-uuid-2\"]",
|
||
"TOOLS_CONFIG": "[{\"id\": \"tool-uuid-1\", \"name\": \"mysql_query\", \"endpoint\": \"...\", ...}]",
|
||
"AGENT_ID": "my-mysql-agent-1704067200",
|
||
"AGENT_ROLE": "data_analyzer",
|
||
"AGENT_CAPABILITIES": "[\"sql_query\", \"data_analysis\"]"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
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||
### 字段说明
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||
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| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
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|------|------|------|------|
|
||
| `name` | string | ✅ | Agent 名称（1-63字符，小写字母、数字、连字符） |
|
||
| `template` | string | ✅ | 自定义模板名称（如 `mysql_agent`, `postgresql_agent`） |
|
||
| `config` | object | ✅ | 资源配置对象 |
|
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| `config.user_id` | string | ✅ | 用户 ID |
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||
| `config.cpu_request` | string | ✅ | CPU 请求量（用户自定义，如 `"1000m"`） |
|
||
| `config.cpu_limit` | string | ✅ | CPU 限制量（用户自定义，如 `"2000m"`） |
|
||
| `config.memory_request` | string | ✅ | 内存请求量（用户自定义，如 `"1Gi"`） |
|
||
| `config.memory_limit` | string | ✅ | 内存限制量（用户自定义，如 `"2Gi"`） |
|
||
| `config.replicas` | integer | ✅ | 副本数量（自定义 Agent 默认为 1） |
|
||
| `env` | object | ✅ | 环境变量（必需，包含数据库连接、API Key 等） |
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||
| `env.LLM_BASE_URL` | string | ✅ | LiteLLM 服务地址（固定值，自动注入） |
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||
| `env.FRAMEWORK_TYPE` | string | ✅ | 框架类型（`MCP` / `A2A` / `langchain`） |
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| `env.ENDPOINT` | string | 否 | 用户自定义终结点 |
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||
| `env.API_KEY` | string | 否 | 用户 API 密钥 |
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||
| `env.MYSQL_HOST` | string | 否 | MySQL 主机地址（模板相关） |
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| `env.MYSQL_USER` | string | 否 | MySQL 用户名（模板相关） |
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||
| `env.MYSQL_PASSWORD` | string | 否 | MySQL 密码（模板相关） |
|
||
| `env.MYSQL_DATABASE` | string | 否 | MySQL 数据库名（模板相关） |
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||
| `env.OPENAI_API_BASE` | string | 否 | LiteLLM API 基础地址（如果指定了模型） |
|
||
| `env.OPENAI_API_KEY` | string | 否 | LiteLLM API 密钥（如果指定了模型或自动注入） |
|
||
| `env.MODEL_NAME` | string | 否 | 模型名称（如果指定了模型） |
|
||
| `env.LITELLM_MODEL` | string | 否 | LiteLLM 模型名称（如果指定了模型） |
|
||
| `env.TOOLS` | string | 否 | 工具 ID 列表（JSON 字符串格式） |
|
||
| `env.TOOLS_CONFIG` | string | 否 | 工具详细配置（JSON 字符串格式，包含 endpoint、method、schema 等） |
|
||
| `env.AGENT_ID` | string | 否 | A2A 框架专用：Agent ID |
|
||
| `env.AGENT_ROLE` | string | 否 | A2A 框架专用：Agent 角色（如 `data_analyzer`） |
|
||
| `env.AGENT_CAPABILITIES` | string | 否 | A2A 框架专用：Agent 能力列表（JSON 字符串格式） |
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### 环境变量构建优先级
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||
自定义 Agent 的环境变量按以下优先级合并（从低到高）：
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1. **工具的 `env_config`**（如果选择了工具）
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||
2. **请求中的 `envConfig`**（用户手动配置）
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||
3. **系统自动注入**（如 `LLM_BASE_URL`、模型配置等）
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||
### 代码实现位置
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||
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||
**主要调用位置**:
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||
- `services/mcp-server/app/routes/user.py` - `create_custom_agent()` (行 2871-3341)
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**关键代码片段**:
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```3067:3087:services/mcp-server/app/routes/user.py
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||
# ========== 构建环境变量 ==========
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||
# 1. 先使用工具的环境变量配置作为基础
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env_vars = tool_env_config.copy()
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||
# 2. 再合并请求中的 envConfig（请求中的优先）
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||
if req.envConfig:
|
||
env_vars.update(req.envConfig)
|
||
|
||
# 3. 注入框架模板类型
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||
env_vars["FRAMEWORK_TYPE"] = framework_template
|
||
if req.endpoint:
|
||
env_vars["ENDPOINT"] = req.endpoint
|
||
if req.apiKey:
|
||
env_vars["API_KEY"] = req.apiKey
|
||
|
||
logger.info(
|
||
f"环境变量构建完成: tool_env_keys={list(tool_env_config.keys())}, "
|
||
f"req_env_keys={list((req.envConfig or {}).keys())}, "
|
||
f"final_env_keys={list(env_vars.keys())}"
|
||
)
|
||
# =================================
|
||
```
|
||
|
||
**工具配置传递**:
|
||
|
||
```3089:3145:services/mcp-server/app/routes/user.py
|
||
# ========== 工具配置传递给 Agent Manager ==========
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||
import json
|
||
|
||
if req.tools:
|
||
# 1. 传递工具 ID 列表（JSON 字符串格式）
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||
env_vars["TOOLS"] = json.dumps(req.tools)
|
||
|
||
# 2. 查询工具详情，构建完整工具配置
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||
try:
|
||
tool_ids = []
|
||
for tid in req.tools:
|
||
try:
|
||
tool_ids.append(PyUUID(tid))
|
||
except (ValueError, TypeError):
|
||
logger.warning(f"无效的工具 ID 格式: {tid}")
|
||
|
||
if tool_ids:
|
||
tool_result = await db.execute(
|
||
select(Tool).where(
|
||
Tool.id.in_(tool_ids),
|
||
or_(
|
||
Tool.is_public == True,
|
||
Tool.owner_id == PyUUID(user_id)
|
||
)
|
||
)
|
||
)
|
||
tools = tool_result.scalars().all()
|
||
|
||
# 构建工具配置列表（包含 Agent 运行时需要的信息）
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||
tools_config = []
|
||
for tool in tools:
|
||
tool_config = {
|
||
"id": str(tool.id),
|
||
"name": tool.name,
|
||
"description": tool.description,
|
||
"endpoint": tool.endpoint,
|
||
"method": tool.method,
|
||
"schema": tool.schema,
|
||
"timeout": tool.timeout,
|
||
"auth_type": tool.auth_type,
|
||
}
|
||
# 如果是用户自己的工具，传递认证配置
|
||
if tool.owner_id and str(tool.owner_id) == user_id and tool.auth_config:
|
||
tool_config["auth_config"] = tool.auth_config
|
||
tools_config.append(tool_config)
|
||
|
||
# 传递工具详细配置（供 Agent 运行时使用）
|
||
if tools_config:
|
||
env_vars["TOOLS_CONFIG"] = json.dumps(tools_config)
|
||
|
||
logger.info(
|
||
f"工具配置已准备: user_id={user_id}, tool_count={len(tools_config)}, "
|
||
f"tool_names={[t['name'] for t in tools_config]}"
|
||
)
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.warning(f"查询工具详情失败，仅传递工具 ID 列表: {str(e)}")
|
||
# ================================================
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||
```
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||
|
||
**A2A 框架配置**:
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||
|
||
```3147:3168:services/mcp-server/app/routes/user.py
|
||
# ========== A2A 框架配置 ==========
|
||
if framework_template == "A2A":
|
||
import time as time_module
|
||
|
||
# 生成 Agent ID（使用名称和时间戳确保唯一性）
|
||
agent_id = f"{req.name}-{int(time_module.time())}"
|
||
env_vars["AGENT_ID"] = agent_id
|
||
|
||
# 设置 Agent 角色
|
||
agent_role = req.agentRole or env_vars.get("AGENT_ROLE", "custom_agent")
|
||
env_vars["AGENT_ROLE"] = agent_role
|
||
|
||
# 设置 Agent 能力
|
||
capabilities = req.agentCapabilities or req.tools or []
|
||
if capabilities:
|
||
env_vars["AGENT_CAPABILITIES"] = json.dumps(capabilities)
|
||
|
||
logger.info(
|
||
f"A2A 配置已准备: agent_id={agent_id}, agent_role={agent_role}, "
|
||
f"capabilities={capabilities}"
|
||
)
|
||
# ==================================
|
||
```
|
||
|
||
**自定义 Agent 创建调用**:
|
||
|
||
```3240:3260:services/mcp-server/app/routes/user.py
|
||
try:
|
||
client = get_agent_manager_client()
|
||
|
||
# 创建 Agent 配置
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||
agent_config = AgentConfig(
|
||
user_id=str(user_id),
|
||
cpu_request=req.cpuRequest,
|
||
cpu_limit=req.cpuLimit or req.cpuRequest,
|
||
memory_request=req.memoryRequest,
|
||
memory_limit=req.memoryLimit or req.memoryRequest,
|
||
replicas=1, # 自定义 Agent 默认单副本
|
||
)
|
||
|
||
# 创建自定义 Agent（使用从工具获取的模板名称）
|
||
result = await client.create_custom_agent(
|
||
name=req.name,
|
||
template=template_name, # 使用从工具获取或请求中指定的模板
|
||
user_id=str(user_id),
|
||
env_vars=env_vars,
|
||
config=agent_config
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 请求参数详细说明
|
||
|
||
### AgentConfig 对象
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||
|
||
**定义位置**: `services/mcp-server/app/agent_manager_client.py` (行 33-62)
|
||
|
||
```python
|
||
@dataclass
|
||
class AgentConfig:
|
||
user_id: Optional[str] = None
|
||
cpu_request: Optional[str] = "100m"
|
||
cpu_limit: Optional[str] = "500m"
|
||
memory_request: Optional[str] = "128Mi"
|
||
memory_limit: Optional[str] = "512Mi"
|
||
replicas: Optional[int] = 1
|
||
```
|
||
|
||
**转换为字典方法**:
|
||
|
||
```47:62:services/mcp-server/app/agent_manager_client.py
|
||
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""Converts to API request format"""
|
||
result = {}
|
||
if self.user_id:
|
||
result["user_id"] = self.user_id
|
||
if self.cpu_request:
|
||
result["cpu_request"] = self.cpu_request
|
||
if self.cpu_limit:
|
||
result["cpu_limit"] = self.cpu_limit
|
||
if self.memory_request:
|
||
result["memory_request"] = self.memory_request
|
||
if self.memory_limit:
|
||
result["memory_limit"] = self.memory_limit
|
||
if self.replicas is not None:
|
||
result["replicas"] = self.replicas
|
||
return result
|
||
```
|
||
|
||
### 环境变量说明
|
||
|
||
#### 固定环境变量
|
||
|
||
| 变量名 | 值 | 说明 | 来源 |
|
||
|--------|-----|------|------|
|
||
| `LLM_BASE_URL` | `https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io` | LiteLLM 服务地址 | 环境变量 `LLM_BASE_URL`，默认值见代码 |
|
||
|
||
**代码位置**: `services/mcp-server/app/agent_manager_client.py` (行 20-21)
|
||
|
||
```20:21:services/mcp-server/app/agent_manager_client.py
|
||
# LLM_BASE_URL - 所有 Agent（平台和自定义）都必须传递的固定参数
|
||
LLM_BASE_URL = os.getenv("LLM_BASE_URL", "https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io")
|
||
```
|
||
|
||
#### 可选环境变量（根据用户配置注入）
|
||
|
||
| 变量名 | 说明 | 注入条件 |
|
||
|--------|------|----------|
|
||
| `OPENAI_API_BASE` | LiteLLM API 基础地址 | 用户指定了模型或自动注入 |
|
||
| `OPENAI_API_KEY` | LiteLLM API 密钥 | 用户指定了模型或自动注入 |
|
||
| `MODEL_NAME` | 模型名称 | 用户指定了模型 |
|
||
| `LITELLM_MODEL` | LiteLLM 模型名称 | 用户指定了模型 |
|
||
| `FRAMEWORK_TYPE` | 框架类型（MCP/A2A/langchain） | 自定义 Agent 必填 |
|
||
| `ENDPOINT` | 用户自定义终结点 | 用户提供了 endpoint |
|
||
| `API_KEY` | 用户 API 密钥 | 用户提供了 apiKey |
|
||
| `TOOLS` | 工具 ID 列表（JSON 字符串） | 用户选择了工具 |
|
||
| `TOOLS_CONFIG` | 工具详细配置（JSON 字符串） | 用户选择了工具 |
|
||
| `AGENT_ID` | A2A Agent ID | 框架类型为 A2A |
|
||
| `AGENT_ROLE` | A2A Agent 角色 | 框架类型为 A2A |
|
||
| `AGENT_CAPABILITIES` | A2A Agent 能力列表（JSON 字符串） | 框架类型为 A2A |
|
||
|
||
#### 模板相关环境变量
|
||
|
||
根据不同的模板类型，可能需要不同的环境变量。例如：
|
||
|
||
- **MySQL Agent**: `MYSQL_HOST`, `MYSQL_USER`, `MYSQL_PASSWORD`, `MYSQL_DATABASE`
|
||
- **PostgreSQL Agent**: `PG_HOST`, `PG_USER`, `PG_PASSWORD`, `PG_DATABASE`
|
||
- **其他模板**: 参考 Agent Manager 的模板定义
|
||
|
||
**获取模板环境变量要求**:
|
||
|
||
```742:759:services/mcp-server/app/agent_manager_client.py
|
||
async def get_template(self, template_name: str) -> TemplateInfo:
|
||
"""
|
||
Get template details
|
||
|
||
Call: GET /templates/{template_name}
|
||
|
||
Args:
|
||
template_name: Template name
|
||
|
||
Returns:
|
||
Template information
|
||
"""
|
||
data = await self._request("GET", f"/templates/{template_name}")
|
||
return TemplateInfo(
|
||
template=data["template"],
|
||
port=data.get("port"),
|
||
env_info=data.get("env_info", {})
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
### 工具配置格式
|
||
|
||
#### TOOLS 环境变量
|
||
|
||
**格式**: JSON 字符串数组
|
||
|
||
**示例**:
|
||
```json
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||
["tool-uuid-1", "tool-uuid-2", "tool-uuid-3"]
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```
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#### TOOLS_CONFIG 环境变量
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**格式**: JSON 字符串数组，每个元素包含工具的完整配置
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**示例**:
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```json
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[
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{
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"id": "tool-uuid-1",
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||
"name": "mysql_query",
|
||
"description": "MySQL 查询工具",
|
||
"endpoint": "https://api.example.com/mysql/query",
|
||
"method": "POST",
|
||
"schema": {
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"query": {"type": "string"}
|
||
}
|
||
},
|
||
"timeout": 30,
|
||
"auth_type": "bearer",
|
||
"auth_config": {
|
||
"token": "secret-token"
|
||
}
|
||
}
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||
]
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```
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**代码位置**: `services/mcp-server/app/routes/user.py` (行 3117-3137)
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## 代码位置
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### 核心文件
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1. **Agent Manager 客户端**
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- 文件: `services/mcp-server/app/agent_manager_client.py`
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- 主要类: `AgentManagerClient`
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- 主要方法: `create_agent()`, `create_platform_agent()`, `create_custom_agent()`
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2. **平台 Agent 路由**
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- 文件: `services/mcp-server/app/routes/user.py`
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- 主要函数:
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- `deploy_platform_agent()` (行 2261-2512)
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- `deploy_platform_agent_instances()` (行 1310-1509)
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3. **自定义 Agent 路由**
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- 文件: `services/mcp-server/app/routes/user.py`
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- 主要函数: `create_custom_agent()` (行 2871-3341)
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4. **数据模型定义**
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- 文件: `services/mcp-server/app/schemas.py`
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- 主要类:
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- `CreateCustomAgentRequest` (行 815-851)
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- `UsePlatformAgentRequest` (行 794-799)
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### 关键方法调用链
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#### 平台 Agent
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```
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deploy_platform_agent()
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└─> AgentManagerClient.create_agent()
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└─> AgentManagerClient._request("POST", "/agents", json=payload)
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```
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#### 自定义 Agent
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```
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create_custom_agent()
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||
└─> AgentManagerClient.create_custom_agent()
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||
└─> AgentManagerClient.create_agent()
|
||
└─> AgentManagerClient._request("POST", "/agents", json=payload)
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||
```
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## 总结
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### 平台 Agent vs 自定义 Agent 对比
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| 特性 | 平台 Agent | 自定义 Agent |
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| **模板来源** | 平台预定义模板 | 用户选择的数据存储模板 |
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| **环境变量** | 最少（仅 LLM_BASE_URL + 可选的模型配置） | 丰富（包含数据库连接、API Key、工具配置等） |
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| **资源配置** | 从配额获取 | 用户自定义 |
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| **框架类型** | 固定（由模板决定） | 用户选择（MCP/A2A/langchain） |
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| **工具配置** | 不支持 | 支持（通过 TOOLS 和 TOOLS_CONFIG） |
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| **A2A 配置** | 不支持 | 支持（如果 frameworkTemplate="A2A"） |
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### 共同点
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1. 都通过 `POST /agents` 接口发送请求
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2. 都包含 `name`, `template`, `config`, `env` 四个主要字段
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3. 都自动注入 `LLM_BASE_URL` 环境变量
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4. 都支持模型配置注入（如果用户指定了模型）
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**文档生成时间**: 2025-01-XX
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**代码版本**: 基于当前代码库状态
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