When IS_STATIC_EXPORT=true, SWA needs to know where to find the built static files. Next.js static export outputs to 'out/' directory. Configuration: - app_location: '/' (repository root - where source is) - output_location: 'out' (where Next.js static export files are) - IS_STATIC_EXPORT: true (skip Oryx build, use pre-built files) - skip_app_build: true (we already built in npm run build step) This tells SWA to look for index.html in the 'out' directory.
Agent 赋能平台:全栈工程架构与实施
📌 项目概述
Agent 赋能平台是一个旨在将 AI Agents 从实验性脚本演进为工业级生产力单元的全栈工程化平台 。平台通过构建标准化的智力资源分发与治理体系,整合异构数据,支持多模型动态切换,并具备透明的计费与安全隔离机制 。
🏗 五大核心技术平面
第一平面:全域数据接入与工具化治理
核心目标是将异构 API 资源转化为 Agent 可理解、可调用的标准“工具集” 。
LLM-Ready API 转换:集成 RapidAPI 生态,利用超过 16,000 个 API 提供全领域能力 。
APILLAMA 技术:采用微调的 Llama-3-8B-Instruct 模型,通过软提示技术将 API 文档转换为 Pydantic 或 JSON Schema 规范 。
语义增强:通过详尽的操作摘要和描述字段,消除 Agent 在参数构造时的“幻觉”现象 。
第二平面:模型抽象层与动态治理
作为平台的“大脑指挥部”,负责屏蔽底层模型差异并确保高可用性 。
统一网关:集成 LiteLLM 代理网关,提供与 OpenAI 兼容的统一端点,支持超过 100 个模型 API 。
高可用路由:支持模型组定义,实现自动负载均衡与跨服务商(如从 OpenAI 切换至 Anthropic)的故障转移 。
上下文管理:自动处理不同模型的 token 限制,执行会话截断或总结逻辑 。
第三平面:单体 Agent 协议化封装
定义具有明确边界和原子化能力的 Agent 单元 。
原子化设计:每个 Agent 仅包含角色(Role)、目标(Goal)和授权工具集(Tools) 。
- 通信协议支持:
MCP (Model Context Protocol):解决工具集成硬编码难题,支持 stdio 和 SSE 传输 。
A2A (Agent-to-Agent):通过 Agent Card(代理名片)实现代理间的发现、任务委派与工件交换 。
第四平面:以 MCP 为核心的本地编排
采用“MCP-First”策略,使平台服务能无缝集成至主流生态 。
通用集成:支持通过 MCP 协议直接接入 Cursor、Claude Desktop 等 IDE 和客户端 。
框架适配:提供对 LangChain、CrewAI 和 Microsoft AutoGen 的原生适配器支持 。
第五平面:执行单元 (EU) 计费与治理
引入基于资源消耗的计费模型,解决 Token 计费的不确定性问题 。
-
EU 计费公式:
安全隔离:利用 Firecracker (MicroVM) 或 gVisor 实施计算隔离,通过 RLS 确保租户数据安全 。
🛠 技术栈
模型/提取:Llama-3-8B, APILLAMA
网关/治理:LiteLLM, Pomerium
协议:MCP, A2A, JSON-RPC 2.0
基础设施:Firecracker, NATS, Golang
监控:Datadog, Prometheus, LangSmith
🚀 快速集成
平台 Agent 支持多种集成方式:
| 集成对象 | 实现方式 |
|---|---|
| LangChain | 使用 langchain-mcp-adapters 初始化 MultiServerMCPClient |
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| CrewAI | 在 Agent 类中配置 mcps 字段指向 SSE URL
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| AutoGen | 使用 StdioMcpToolAdapter 封装 Action 单元
| | IDE (Cursor) | 直接添加标准的 MCP 服务器端点
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🔮 未来规划
自治成本优化:开发元调度器自主选择最经济的模型+工具组合 。
跨代理信誉体系:建立基于任务完成率的信任评分机制 。
异构计算卸载:实现任务在端侧设备与云端集群间的动态分配 。
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