目录

• 1. RooCode概述与官方信息
• 2. RooCode架构设计与核心功能
• 3. RooCode组件交互关系图
• 4. RooCode技术实现与集成方式
• 5. RooCode模块设计与实现
• 6. RooCode与Cline插件的功能对比分析
• 7. RooCode优势、局限性和应用场景
• 8. 总结
• 9. RooCode插件典型工作流程梳理

RooCode插件分析

本文基于官方文档、社区资料与实际体验，系统梳理RooCode插件的架构、功能、技术实现与典型工作流，并对比其前身Cline插件，帮助开发者快速了解和上手这一AI驱动的VSCode开发助手。

1. RooCode概述与官方信息

RooCode（前身为Roo Cline）是一个强大的VS Code插件，提供AI驱动的自主编码代理功能，能够在编辑器中直接与用户交互，帮助完成各种开发任务。

主要功能包括：

• 🚀 生成代码：从自然语言描述生成代码
• 🔧 重构和调试：重构和调试现有代码
• 📝 编写和更新文档：创建和维护文档
• 🤔 回答问题：解答关于代码库的问题
• 🔄 自动化：自动化重复性任务
• 🏗️ 创建：创建新文件和项目

2. RooCode架构设计与核心功能

2.1 核心架构组件

RooCode的架构由以下主要组件构成：

1. 核心引擎：处理用户输入、管理对话上下文、协调各组件工作
2. 模式管理器：管理不同的工作模式，控制每种模式下的行为和能力
3. 工具系统：提供各种工具执行具体操作
4. API配置管理器：管理不同的API配置文件，处理与AI提供商的通信
5. MCP客户端：与外部MCP服务器通信，扩展功能
6. 用户界面：提供与用户交互的界面
7. 安全管理器：确保操作安全性，管理权限和访问控制

2.2 工具系统

RooCode的工具系统非常完善，工具被组织成不同的逻辑组：

1. 读取组（Read Group）：

   • read_file, search_files, list_files, list_code_definition_names
   • 用于文件系统读取和搜索

2. 编辑组（Edit Group）：

   • apply_diff, insert_content, search_and_replace, write_to_file
   • 用于文件系统修改

3. 浏览器组（Browser Group）：

   • browser_action
   • 用于Web自动化

4. 命令组（Command Group）：

   • execute_command
   • 用于系统命令执行

5. MCP组（MCP Group）：

   • use_mcp_tool, access_mcp_resource
   • 用于外部工具集成

6. 工作流组（Workflow Group）：

   • switch_mode, new_task, ask_followup_question, attempt_completion
   • 用于模式和任务管理

2.3 多模式支持

RooCode的模式（Modes）是其核心特性之一，每种模式都有特定的用途和行为：

1. Code Mode（代码模式）：用于一般性的编码任务
2. Architect Mode（架构师模式）：用于规划和技术领导
3. Ask Mode（询问模式）：用于回答问题和提供信息
4. Debug Mode（调试模式）：用于系统性问题诊断
5. Orchestrator Mode（编排模式）：用于管理复杂任务和委派工作
6. 自定义模式：可以创建无限的专门角色

2.4 API配置文件

RooCode支持创建和切换不同的AI设置集，每个配置文件可以包含：

• API提供商（OpenAI、Anthropic、OpenRouter等）
• API密钥和认证详情
• 模型选择
• 温度设置
• 思考预算
• 提供商特定设置
• 差异编辑配置
• 速率限制设置

2.5 MCP（Model Context Protocol）

MCP是RooCode的关键扩展机制，它是一种标准，用于扩展RooCode的能力，通过连接到外部工具和服务。MCP采用客户端-服务器架构，有两种传输机制：

1. 本地（STDIO）：适用于本地运行的服务器
2. 远程（SSE）：适用于远程部署的服务器

3. RooCode组件交互关系图

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graph TD
    A[用户界面] --> B[核心引擎]
    B --> C[模式管理器]
    B --> D[工具系统]
    B --> E[API配置管理器]
    B --> F[MCP客户端]
    G[安全管理器] --> B
    G --> D
    G --> F
    
    C --> H[Code Mode]
    C --> I[Architect Mode]
    C --> J[Ask Mode]
    C --> K[Debug Mode]
    C --> L[Orchestrator Mode]
    C --> M[自定义模式]
    
    D --> N[读取组工具]
    D --> O[编辑组工具]
    D --> P[浏览器组工具]
    D --> Q[命令组工具]
    D --> R[MCP组工具]
    D --> S[工作流组工具]
    
    E --> T[AI提供商API]
    F --> U[外部MCP服务器]

4. RooCode技术实现与集成方式

4.1 技术栈

RooCode主要基于TypeScript开发，是一个VS Code扩展，从GitHub仓库的信息可以看出，它的代码结构组织良好，采用了模块化的设计。

4.2 工具调用机制

RooCode的工具调用机制包括以下步骤：

1. 初始化：验证工具名称和参数，检查模式兼容性，验证需求
2. 执行：处理工具调用，包括类型、名称、参数和调用ID
3. 结果处理：确定成功/失败，格式化结果，处理错误

4.3 安全和权限

RooCode实现了多层验证：

1. 访问控制：文件系统限制、命令执行限制、网络访问控制
2. 验证层：工具特定验证、基于模式的限制、系统级检查

4.4 错误处理和恢复

RooCode的错误处理和恢复策略包括：

1. 自动恢复：重试机制、回退选项、状态恢复
2. 用户干预：错误通知、恢复建议、手动干预选项

4.5 与VS Code集成

RooCode与VS Code深度集成，能够访问编辑器的各种功能，如文件系统、终端、编辑器API等。它通过VS Code的扩展API与编辑器交互，提供无缝的开发体验。

5. RooCode模块设计与实现

5.1 核心模块结构

RooCode的模块设计遵循高内聚低耦合的原则，主要包括以下模块：

1. 通信模块：负责与AI提供商的API通信，处理请求和响应
2. 上下文管理模块：管理对话上下文，维护会话状态
3. 工具执行模块：执行各种工具操作，处理结果
4. 模式切换模块：处理不同模式之间的切换，调整系统行为
5. 配置管理模块：管理用户配置和API配置
6. 安全验证模块：验证操作的安全性，控制权限
7. UI渲染模块：渲染用户界面，处理用户交互
8. MCP通信模块：与外部MCP服务器通信

5.2 模块间交互方式

RooCode的模块间交互主要通过以下方式实现：

1. 事件驱动：模块通过发布/订阅模式进行通信
2. 依赖注入：模块通过依赖注入获取其他模块的服务
3. 状态共享：模块通过共享状态存储进行数据交换
4. 接口约定：模块通过预定义的接口进行交互

5.3 技术实现细节

1. WebView技术：使用VS Code的WebView API实现用户界面
2. TypeScript类型系统：利用TypeScript的强类型特性确保代码质量
3. 异步处理：大量使用Promise和async/await处理异步操作
4. 状态管理：使用状态管理模式管理复杂状态
5. 插件激活：通过VS Code的扩展激活事件触发插件加载
6. 命令注册：向VS Code注册命令，响应用户操作
7. 文件系统访问：使用VS Code的文件系统API访问工作区文件
8. 终端集成：通过VS Code的终端API执行命令

6. RooCode与Cline插件的功能对比分析

6.1 核心功能的变化和改进

6.2 架构设计的演进

Cline采用相对简单的架构设计，而RooCode进行了重大改进：

1. 模块化程度：RooCode采用更高度模块化的设计，提高了代码的可维护性和可扩展性
2. 扩展机制：RooCode引入了MCP协议，提供了强大的扩展机制
3. 安全机制：RooCode增强了安全验证和权限控制
4. 状态管理：RooCode改进了状态管理机制，提高了系统稳定性
5. 错误处理：RooCode增强了错误处理和恢复机制

6.3 用户体验的差异

RooCode相比Cline在用户体验方面有显著改进：

1. 界面设计：更现代化、直观的用户界面
2. 交互流程：更流畅、自然的交互体验
3. 定制选项：更丰富的定制选项，满足不同用户需求
4. 响应速度：更快的响应速度，提高工作效率
5. 功能发现：更好的功能发现机制，降低学习曲线

6.4 技术实现上的变化

RooCode在技术实现上相比Cline有以下变化：

1. 代码质量：更严格的类型检查和代码规范
2. 性能优化：更高效的算法和数据结构
3. 资源利用：更合理的资源利用，减少资源消耗
4. 兼容性：更好的跨平台兼容性
5. 测试覆盖：更全面的测试覆盖，提高代码质量

7. RooCode优势、局限性和应用场景

7.1 优势

1. 多模式支持：不同模式适应不同的开发需求，提高工作效率
2. 强大的工具系统：能够读写文件、执行命令、控制浏览器等，实现自动化
3. 高度可定制：支持自定义模式、指令和API配置，适应个人偏好
4. MCP扩展性：通过MCP协议连接外部工具和服务，无限扩展功能
5. 安全机制：多层验证和权限控制，确保操作安全
6. 集成度高：与VS Code深度集成，提供无缝的开发体验
7. 多模型支持：支持多种AI提供商和模型，灵活选择

7.2 局限性

1. 学习曲线：功能丰富意味着需要时间学习和掌握
2. 依赖外部API：核心功能依赖AI提供商的API，可能受到限制或成本影响
3. 资源消耗：复杂操作可能消耗较多系统资源
4. 安全考量：自动化工具可能带来安全风险，需要谨慎使用
5. 代码质量依赖：生成的代码质量依赖于底层AI模型的能力

7.3 潜在应用场景

1. 快速原型开发：快速生成代码原型，加速开发过程
2. 代码重构：自动化重构代码，提高代码质量
3. 学习新技术：通过询问和示例学习新的编程语言或框架
4. 文档生成：自动生成代码文档，保持文档与代码同步
5. 调试辅助：帮助诊断和解决复杂问题
6. 自动化测试：生成和执行测试用例
7. 代码审查：检查代码中的潜在问题和优化机会
8. 项目管理：协助规划和组织开发任务

8. 总结

RooCode代表了AI辅助编程工具的一个重要发展方向，它不仅仅是一个代码生成器，而是一个全功能的开发助手，能够在整个软件开发生命周期中提供帮助。它的多模式支持、强大的工具系统、高度可定制性和MCP扩展机制使其成为一个非常有价值的开发工具。

通过将AI能力与编辑器功能深度集成，RooCode创造了一个智能的编码环境，能够理解开发者的意图，执行复杂的任务，并提供有价值的建议。随着AI技术的不断进步，这类工具的能力和应用场景将会进一步扩展，为软件开发带来更多可能性。

RooCode的设计理念和实现方式为其他AI辅助开发工具提供了一个很好的参考，它展示了如何将AI与开发工具有机结合，创造出真正有用的开发助手。

9. RooCode插件典型工作流程梳理

9.1 典型工作流程分步详解

关键节点说明

• 需求输入：支持自然语言、代码片段、历史任务选择等多种输入方式。
• AI角色分析：根据任务类型自动分配或建议角色，提升任务处理效率。
• 任务分解：将复杂需求拆解为细粒度子任务，便于管理与追踪。
• 方案设计：输出结构化方案文档，包含流程图、模块划分、接口定义等。
• 代码生成/重构：自动生成高质量代码，支持重构与多语言切换。
• 单元测试：自动补全测试用例，集成测试执行与结果反馈。
• 结果输出：多渠道输出，支持代码、文档、测试报告等。
• 持续优化：支持用户反馈驱动的多轮优化，提升开发质量。

9.2 典型工作流程主流程图

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flowchart TD
    A[需求输入] --> B[AI角色分析]
    B --> C[任务分解]
    C --> D[方案设计]
    D --> E[代码生成/重构]
    E --> F[单元测试]
    F --> G[结果输出]
    G --> H{是否需优化?}
    H -- 是 --> I[持续优化]
    I --> C
    H -- 否 --> J[流程结束]

9.3 关键节点子流程示意

1. AI角色分析子流程

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flowchart LR
    A1[接收需求] --> B1{是否需要多角色协作?}
    B1 -- 是 --> C1[分配架构师/开发/测试等角色]
    B1 -- 否 --> D1[分配单一角色]
    C1 & D1 --> E1[角色确认与切换]

2. 任务分解子流程

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flowchart LR
    A2[接收需求] --> B2[AI理解与语义分析]
    B2 --> C2[拆解为子任务]
    C2 --> D2[生成任务清单]
    D2 --> E2[用户确认/调整]

3. 代码生成/重构子流程

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flowchart LR
    A3[获取实现方案] --> B3[AI生成/重构代码]
    B3 --> C3[插入编辑器]
    C3 --> D3[用户预览/微调]
    D3 --> E3[确认提交]

9.4 小结

本节系统梳理了RooCode插件从需求输入到持续优化的全流程，细化了每个关键节点的操作与交互，并通过主流程图及子流程图直观展示了典型工作流。该流程为RooCode的高效开发与智能协作提供了清晰的参考路径。

目录

• AI笔记系列（一）—— 现代AI产品形态解析
• AI笔记系列（二）—— AI工作流实践
• AI笔记系列（三）—— Agent与多智能体系统
• AI笔记系列（四）—— 高德Mcp Server

AI笔记系列（四）—— 高德Mcp Server：打通AI与地图服务的桥梁

高德地图开放平台通用级 SSE 协议 MCP 服务解决方案

产品架构图

效果：

接入步骤

接入高德地图 MCP Server 通常涉及以下步骤，具体实现可能因使用的客户端和具体 Server 实现而异（以下以社区提供的天气查询 MCP Server 为例 2）：

基础接入流程

1. 理解 MCP 协议: MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，允许 AI 模型安全地连接到外部数据源和工具 3。

2. 获取高德地图 API 密钥:

   • 注册成为高德开放平台开发者：访问高德开放平台注册账号
   • 创建新应用：在控制台中选择”新建应用”，类型选择”出行”
   • 申请 API Key：在应用中选择”新增 Key”，服务平台选择”Web服务” 3

3. 选择接入方式：高德地图 MCP 提供两种接入方式 3：

   • SSE 方式：无需部署本地服务，通过简单配置即可使用，但连接可能不稳定
   • npm 方式：需要安装 Node.js 环境，推荐使用 v22.14.0 版本，连接更稳定

4. 配置 MCP Server:

   • SSE 方式配置：

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     { "mcpServers": { "amap-amap-sse": { "url": "https://mcp.amap.com/sse?key=您在高德官网上申请的key" } } }

   • npm 方式配置（Windows 环境）：

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     { "amap-maps": { "command": "cmd /c", "args": [ "npx", "-y", "@amap/amap-maps-mcp-server" ], "env": { "AMAP_MAPS_API_KEY": "你的key" } } }

   • npm 方式配置（Mac/Linux 环境）：

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     { "mcpServers": { "amap-weather-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather", "run", "weather.py" ], "env": { "AMAP_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" } } } }

5. 启动 MCP Server: 在服务器环境中运行 MCP Server 程序，确认服务状态正常 3。

6. 连接 MCP 客户端: 在支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Cherry Studio、Cursor 或自定义脚本）中配置并连接到你的 MCP Server 1。

   • 例如，在 Claude Desktop 中，需要修改 claude_desktop_config.json 文件，添加服务器配置
   • 在 Cursor 中，通过设置界面添加 MCP 配置

7. 调用 Server 工具: 通过客户端调用 MCP Server 提供的工具函数，获取所需的高德地图服务数据 1。

8. （可选）与高德地图 APP 集成: 利用 MCP Server 的能力，可以将 AI 生成的内容（如旅行攻略）与高德地图 APP 打通，实现一键生成专属地图、导航等功能 1。

高德地图 MCP 核心功能

高德地图 MCP Server 现已覆盖12大核心服务接口 1：

1. 位置确定

   • 地理编码：将详细的结构化地址转换为经纬度坐标
   • 逆地理编码：将经纬度坐标转换为行政区划地址信息
   • IP定位：根据用户输入的 IP 地址，定位 IP 的所在位置

2. 路径规划

   • 骑行路径规划：规划骑行通勤方案，最大支持 500km 的骑行路线
   • 步行路径规划：规划 100km 以内的步行通勤方案
   • 驾车路径规划：规划小客车、轿车通勤出行的方案
   • 公交路径规划：规划综合各类公共交通方式的通勤方案

3. 数据查询与分析

   • 关键词搜索：根据关键词搜索相关的 POI 地点信息
   • 周边搜索：搜索指定半径范围内的 POI 地点信息
   • 详情搜索：查询 POI 的详细信息
   • 距离测量：测量两个经纬度坐标之间的距离

4. 天气服务

   • 天气查询：根据城市名称或标准 adcode 查询指定城市的天气

应用场景示例

• 智能出行：为用户提供基于位置的智能出行计划
• 旅游规划：为用户提供最佳旅游路线以及浏览景点的时间顺序等
• 周边服务：为用户提供周边服务推荐
• 天气服务：为用户提供基于位置信息的天气信息

请参考具体的 MCP Server 文档和高德开放平台文档获取详细的接入指南。

目录

• AI笔记系列（一）—— 现代AI产品形态解析
• AI笔记系列（二）—— AI工作流实践
• AI笔记系列（三）—— Agent与多智能体系统
• AI笔记系列（四）—— 高德Mcp Server

AI笔记系列（三）—— Agent与多智能体系统

AI-Agent的基本概念

AI-Agent（智能代理）是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。Agent的核心决策逻辑是让大语言模型(LLM)根据动态变化的环境信息选择执行具体的行动或者对结果作出判断，并影响环境，通过多轮迭代重复执行上述步骤，直到完成目标。

一个典型的Agent决策流程可以精简为：

• P（感知）→ P（规划）→ A（行动）

其中：

• 感知（Perception）：Agent从环境中收集信息并提取相关知识的能力
• 规划（Planning）：Agent为了某一目标而作出的决策过程
• 行动（Action）：基于环境和规划做出的动作

在工程实现上，Agent通常拆分为四大核心模块：

• 推理：使用LLM等模型进行思考和决策
• 记忆：存储历史信息和知识
• 工具：Agent可以调用的外部功能
• 行动：执行具体操作的能力

目前Agent主流的决策模型是ReAct框架（Reasoning + Acting）及其变种，这种框架让Agent能够在思考和行动之间交替进行，从而更有效地完成复杂任务。

多智能体系统简介

多智能体系统（Multi-Agent System）是由多个智能体组成的网络，这些智能体相互协作（有时也会竞争）以解决单个智能体难以处理的复杂问题。在这种系统中，不同Agent可以扮演不同角色，拥有不同专长，通过协作完成更复杂的任务。

多智能体系统的优势包括：

• 分布式问题解决：将复杂问题分解为子问题，由专门的Agent处理
• 系统鲁棒性：单个Agent失效不会导致整个系统崩溃
• 可扩展性：可以轻松添加新的Agent来扩展系统能力
• 专业化：不同Agent可以专注于不同领域或任务

MCP：连接Agent与外部世界的桥梁

多智能体系统要发挥最大效能，关键在于智能体如何与外部工具和其他智能体进行交互。模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）作为一种新兴的通信标准，为AI-Agent提供了与外部世界交互的统一接口。

MCP的核心架构与工作原理

MCP的基本架构包含两个核心组件：

1. MCP客户端（Client）：通常是一个AI模型或Agent系统，需要访问外部功能
2. MCP服务器（Server）：提供各种工具、API和资源的接入点

在多智能体系统中，MCP的工作流程如下：

• Agent通过MCP客户端向服务器发送请求，说明需要使用的工具或功能
• MCP服务器接收请求，调用相应的工具或资源
• 服务器将结果返回给Agent
• Agent基于获取的信息继续思考和行动

MCP与A2A：两种关键协议的协同作用

在构建多智能体系统时，需要理解MCP（Model Context Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）两种协议的区别与联系：

MCP和A2A并非相互竞争，而是相互补充的协议。在完整的多智能体系统中：

• MCP提供了智能体调用工具和访问资源的标准方式
• A2A提供了智能体之间协作和任务委派的标准方式

将这两种协议结合使用，可以构建既能与外部世界交互，又能内部高效协作的复杂多智能体系统。

MCP如何赋能多智能体系统

MCP为多智能体系统带来了几个关键优势：

1. 工具使用标准化：不同Agent可以使用相同的接口访问各种工具和服务，无需为每个Agent单独开发接口
2. 生态系统扩展性：随着更多工具和服务支持MCP，智能体系统的能力可以不断扩展
3. 细粒度权限控制：MCP提供了清晰的安全边界，可以对不同Agent的工具访问权限进行精细控制
4. 简化系统架构：将M×N的集成问题（M个Agent需要连接N种工具）简化为M+N问题

在实际应用中，各大AI平台如Cloudflare、Cursor和OpenAI等都正在采用MCP协议，使其成为连接AI智能体与外部世界的标准桥梁。

AgentScope：5分钟上手多智能体开发

AgentScope是一款开源的多智能体编程框架，它能让开发者轻松实现各种基于大模型和多智能体的应用。下面我们通过一个简单的例子，演示如何在5分钟内使用AgentScope搭建一个智能对话系统。

第一步：连接大模型

作为智能体的”大脑”，我们首先需要连接一个大语言模型。AgentScope支持多种模型，包括阿里云DashScope、OpenAI等API服务。

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import os
import agentscope

# 配置DashScope的通义(qwen-max)模型
dashscope_config = {
    "model_type": "dashscope_chat",
    "config_name": "tongyi_qwen_config",
    "model_name": "qwen-max",
    "api_key": f"{os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY')}",
}

# 初始化AgentScope环境
agentscope.init(
    model_configs=[dashscope_config],
)

第二步：创建智能体

有了模型配置，我们可以创建一个简单的对话智能体：

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from agentscope.agents import DialogAgent

dialog_agent = DialogAgent(
    name="Assistant",
    sys_prompt="You're a helpful assistant.",
    model_config_name="tongyi_qwen_config",
)

第三步：构建应用程序

最后，我们创建一个用户代理，并构建一个简单的对话循环：

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from agentscope.agents.user_agent import UserAgent

user_agent = UserAgent()

# 开始用户和助手之间的对话
x = None
while x is None or x.content != "exit":
    x = dialog_agent(x)
    x = user_agent(x)

将上述代码保存为conversation.py，然后使用AgentScope提供的UI启动命令：

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as_studio conversation.py

这样就可以在浏览器中打开http://127.0.0.1:7860，使用一个简易的网页版对话应用！

集成MCP：扩展智能体的能力

为了让我们的智能体能够使用外部工具和服务，我们可以集成MCP。以下是使用AgentScope框架构建一个支持MCP的智能体的示例：

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from agentscope.agents import DialogAgent
from agentscope.mcp import MCPClientManager

class ToolEnabledAgent(DialogAgent):
    async def on_start(self):
        # 初始化MCP客户端管理器
        self.mcp = MCPClientManager("my-agent", "1.0.0", {
            "baseCallbackUri": "http://localhost:8000/callback",
            "storage": self.ctx.storage,
        })
        
        # 连接到MCP服务器
        await self.mcp.connect("https://example-mcp-server.com/mcp/sse")
        
    async def process(self, input_message):
        # 获取可用工具列表
        tools = self.mcp.list_tools()
        
        # 使用LLM决定使用哪个工具
        tool_choice = self.select_tool(input_message.content, tools)
        
        if tool_choice:
            # 调用选定的工具
            result = await self.mcp.call_tool(tool_choice, {
                "query": input_message.content
            })
            return f"I used {tool_choice} and found: {result}"
        else:
            # 如果不需要使用工具，直接回答
            return await super().process(input_message)

这个示例展示了如何创建一个能够通过MCP协议访问外部工具的智能体。这种方式极大地扩展了智能体的能力范围，使其能够执行更多实际任务。

多智能体应用场景

基于AgentScope等框架，我们可以构建各种有趣而实用的多智能体应用：

1. 协作问题解决：让多个专家Agent协作解决复杂问题，如软件设计、市场分析等

2. 模拟与角色扮演：创建模拟环境，如多Agent参与的狼人杀游戏、商业谈判模拟等

3. 自主系统：构建能够自主运行的系统，如智能客服团队、自动化研究助手等

4. 教育与培训：开发互动式学习环境，由教师Agent、学生Agent和评估Agent组成

5. 创意协作：多Agent协作创作，如故事创作、音乐创作等

Agent的未来发展趋势

随着大语言模型和AI技术的进步，Agent技术正在快速发展，未来趋势包括：

1. 工具使用能力增强：Agent将能够更灵活地使用各种工具，扩展其能力边界

2. 多模态感知与交互：整合视觉、听觉等多模态能力，实现更自然的人机交互

3. 自主学习与适应：Agent能够从经验中学习，不断改进自己的决策和行动能力

4. 集体智能：多Agent系统将展示出更高层次的集体智能，解决更复杂的问题

5. 标准协议演进：MCP和A2A等协议将不断发展和完善，促进智能体生态系统的繁荣

6. 安全与可靠性：随着Agent应用范围扩大，安全、可解释性和控制将成为关键挑战

A2A & MCP

结语

AI-Agent和多智能体系统代表了AI应用的新前沿。通过AgentScope等工具，开发者可以轻松构建自己的智能体应用，探索这一激动人心的领域。无论是简单的对话助手，还是复杂的多智能体协作系统，Agent技术都在重新定义我们与人工智能交互的方式，为未来创造无限可能。

随着MCP和A2A等标准协议的发展，智能体之间的互操作性将大大提升，使得更复杂、更强大的智能体系统成为可能。现在，就让我们拿起这些工具，开始探索AI-Agent的奇妙世界吧！

目录

• AI笔记系列（一）—— 现代AI产品形态解析
• AI笔记系列（二）—— AI工作流实践
• AI笔记系列（三）—— Agent与多智能体系统
• AI笔记系列（四）—— 高德Mcp Server

AI笔记系列（二）—— AI工作流实践

工作流的基本概念

工作流（Workflow）简单来说就是”完成一件事的完整步骤”。它像一份”说明书”，告诉你为了达成目标，需要做什么、按什么顺序做、谁来做。工作流包含几个关键要素：

• 输入 (Input): 工作流开始前需要”放进去的东西”，如做菜的食材，审批的文件，用户提出的问题
• 过程 (Process): 工作流”中间的运转环节”，如烹饪步骤，生产工序，数据处理流程
• 输出 (Output): 工作流”最终产生的结果”，如美味佳肴，审批通过的文件，智能机器人的回答

如果没有工作流，我们的工作可能会变得效率低下、错误频发、进度难以跟踪。但有了工作流，一切都会变得井然有序：重复工作自动化完成，流程规范化减少错误，工作进度清晰可见。

工作流的类型与运转机制

依赖驱动型工作流

这种工作流像一场”环环相扣”的接力赛。每个任务的开始，都必须等前一个任务完成，才能开始执行。其核心武器是”依赖关系图 (DAG)”，最著名的代表是DAG工作流。

例如，准备一顿晚餐：先准备食材，再同时烹饪几道菜，最后上菜。食材准备完毕之前，无法开始烹饪；而多道菜可以同时进行。

时间驱动型工作流

这种工作流像一个”准时准点”的定时器。任务的执行完全由预先设定的时间表控制。其核心是”时间调度器 (Scheduler)”。

例如，每天早上8点自动开机，每周五下午5点自动生成工作周报，每月1号凌晨0点自动备份数据库。

事件驱动型工作流

这种工作流像一个”眼观六路，耳听八方”的监听高手。它时刻关注着周围发生的各种”事件”，一旦特定事件发生，立刻触发相应任务。

例如，电商平台上用户下单后，系统自动创建订单、扣减库存、通知仓库发货、发送订单确认邮件。

状态驱动型工作流

这种工作流像一个”按部就班”的状态机。流程的推进围绕着某个对象的”状态变化”展开。每当对象状态改变，就会触发相应任务。

例如，快递包裹从”待揽收”到”已揽收”再到”运输中”，每次状态变化都触发不同的处理任务。

规则驱动型工作流

这种工作流像一个”聪明绝顶”的规则引擎。任务执行和流程走向由预设的业务规则决定。

例如，银行贷款审批：小额贷款且信用良好则自动通过；中额贷款需人工初审；大额贷款或信用不良则需初审和复审。

人工驱动型工作流

这种工作流以”人”为核心，流程的启动和推进主要依靠人工操作和协作。

例如，团队共同创作一篇文章：头脑风暴确定主题，分头收集资料和撰写初稿，团队审阅修改，最终定稿发布。

AI时代的工作流编排工具：DIFY

进入AI时代，工作流应用迎来了新变革。DIFY作为一款”工作流新秀”，让大模型的工作流编排变得前所未有的简单高效。

DIFY是一个可视化、低代码的平台，专门用来编排大模型的工作流程，帮你快速搭建各种基于AI的智能应用，例如：

• 智能客服机器人：自动回答用户问题，处理客户咨询
• 内容创作助手：生成文章、文案、代码、邮件等
• 智能数据分析工具：分析数据，提取关键信息，生成报告
• 个性化推荐系统：根据用户喜好推荐商品或内容

DIFY工作流编排的核心优势：

• 可视化界面，拖拽式操作：不需编码，像搭积木一样构建工作流
• 强大的AI组件库：集成各种大语言模型、知识库组件、工具组件等
• 灵活的工作流设计：支持简单的线性流程到复杂的条件分支流程
• 易于部署和分享：一键部署，方便分享给他人使用

示例应用：智能问答机器人

1. 接收用户提问：用户通过聊天窗口输入问题
2. 检索知识库：在预先准备的知识库中搜索相关答案
3. 大模型生成答案：根据知识库内容或自身知识生成回答
4. 输出答案：将生成的答案返回给用户

模型上下文协议（MCP）：AI交互的新标准

随着AI技术的发展，多个AI系统之间的交互变得日益重要。模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是近期兴起的重要标准，它为大语言模型提供了访问外部工具、数据和资源的统一接口。

MCP的基本架构与工作原理

MCP的核心架构包括两个主要部分：

1. MCP客户端（Client）：通常是一个AI模型或应用，需要访问外部功能
2. MCP服务器（Server）：提供各种工具和资源的接入点

工作流程如下：

• 客户端向服务器发出请求，说明需要什么功能
• 服务器处理请求，调用相应的工具或资源
• 服务器将结果返回给客户端
• 客户端基于返回结果继续工作

MCP vs A2A：两种关键协议的比较

在AI架构发展中，除了MCP，还有另一个重要协议——Agent-to-Agent（A2A）协议。这两种协议代表了AI系统交互的不同维度：

MCP更像是一个”工具车间”，让AI模型知道如何使用各种工具；而A2A更像是一个”会议室”，让不同专业的AI代理坐在一起协作完成复杂任务。

MCP在实际应用中的意义

MCP正在成为AI工作流中的关键组件，它解决了几个重要问题：

1. 统一接口：将M×N的集成问题（M个应用需要连接N种工具）简化为M+N问题
2. 能力扩展：让AI模型能够访问它原本不具备的功能和数据
3. 安全边界：为AI模型与外部世界的交互提供了清晰的边界和控制机制

在工作流设计中，MCP提供了与外部工具和服务无缝对接的能力，极大地扩展了AI工作流的应用范围和灵活性。

DeepSeek高效概念学习提示词：工作流中的实用工具

在AI工作流实践中，提示词（Prompt）的设计和使用是一个关键环节。DeepSeek高效概念学习提示词是一种经过实践验证的有效学习工具，可以帮助我们快速理解和掌握复杂概念。

提示词设计的基本原则

有效的提示词设计需要遵循以下原则：

1. 明确需求：在使用AI之前，明确你希望AI帮你做什么
2. 具体而非笼统：避免过于宽泛的问题，将问题拆解得更具体
3. 提供上下文：给AI足够的背景信息，帮助它更准确地理解问题
4. 设定角色：赋予AI特定的角色可以获得更加专业的回答
5. 指定格式：指明你期望的输出格式和结构

“通俗讲解专家”提示词模板

以下是一个高效的概念学习提示词模板，可以直接用于DeepSeek等大模型：

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## 角色

你是一位概念通俗讲解专家，能够用深入浅出的方式解答用户的疑惑给出建议等。

## 技能：深入浅出的讲解

当用户提出问题或需求时，按照下面格式输出。

========== 生活化例子 ========== 

提供一些更贴近生活或通俗易懂的例子，帮助用户更容易地理解这个概念或知识点。（如果有多个概念，请分条目展示）

========== 概念讲解 ========== 

用相对通俗的语言对概念进行详细解释。（如果有多个概念，请分条目展示）

========== 简单记法 ========== 

对我给出的论述如何能快速有效的记忆，给我一些tips，包括但不限于口诀或其他的简单记忆方法。（如果有多个概念，请分条目展示）

========== 图示 ========== 

如果有可能，最后通过绘制SVG清晰解释这个概念。

提示词使用技巧

在AI工作流中使用提示词，还可以考虑以下技巧：

1. 多轮对话：不满意的答案可以通过继续追问来优化
2. 拆分问题：将复杂问题拆成几个小问题，逐一解决
3. 使用开放式问题：开放式问题可以激发更详细的回答
4. 加入特定关键词：如”说人话”、”小目标”等关键词能让回答更符合预期
5. 反馈机制：直接告诉AI回答的好与不好，帮助它调整

提示词在工作流中的应用场景

在AI工作流中，高效的提示词可以应用于多个环节：

1. 需求分析阶段：使用提示词帮助明确和细化需求
2. 内容创作阶段：通过提示词生成初始内容框架和素材
3. 问题解决阶段：使用提示词来分析和解决工作流中遇到的问题
4. 知识梳理阶段：通过提示词将复杂知识结构化和通俗化
5. 测试验证阶段：利用提示词检验工作流输出的质量和可用性

提示词设计是一个迭代过程，通过不断调整和优化，可以显著提高AI工作流的效率和输出质量。

工作流选择原则

不同工作流类型各有优势，选择时应考虑：

• 业务流程复杂度：复杂依赖关系选择DAG工作流
• 时效性需求：定时任务选择时间驱动型
• 响应速度要求：需要实时响应选择事件驱动型
• 状态转换频率：对象状态变化频繁选择状态驱动型
• 规则复杂度：决策规则复杂选择规则驱动型
• 人工参与度：创造性工作选择人工驱动型

总结

工作流是提升工作效率的关键工具，尤其在AI时代，通过将AI能力融入工作流，我们可以创造出更智能、更高效的自动化系统。无论是依赖驱动、时间驱动还是事件驱动，选择适合业务场景的工作流类型，才能真正发挥其价值。

MCP作为AI系统互操作的新标准，为工作流提供了强大的扩展能力，使AI工作流能够无缝集成各种外部工具和服务。同时，掌握高效的提示词设计技巧，可以显著提升AI工作流的输出质量和用户体验。

DIFY等现代工作流编排工具的出现，让我们能够更轻松地构建复杂而强大的AI应用，推动工作效率迈向新高度。随着MCP、A2A等协议的不断发展和完善，我们有理由相信，AI工作流将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更多价值。

目录

• AI笔记系列（一）—— 现代AI产品形态解析
• AI笔记系列（二）—— AI工作流实践
• AI笔记系列（三）—— Agent与多智能体系统
• AI笔记系列（四）—— 高德Mcp Server

AI笔记系列（一）—— 现代AI产品形态解析

随着人工智能技术的飞速发展，AI产品的形态也在不断演进。从简单的推荐系统到复杂的自主决策代理，AI产品正在重塑我们与技术交互的方式。本文将探讨当前主流的AI产品形态及其应用场景，帮助读者了解这一快速发展的领域。

AI模型特点对比

目前的模型体验，by 2025年04月30日

注：以上对比基于普遍用户体验，具体表现可能因使用场景而异

2. 文生视屏

3. AI 产品线

4. AI 画布
   

AI自动化（AI Automation）

AI自动化是当前最普及的AI应用形式之一，它将人工智能与工作流程相结合，实现业务流程的智能化和自动化。

1. 无代码工作流（Make、Zapier等）

无代码工作流平台允许用户通过图形界面连接不同的应用和服务，创建自动化流程，无需编写代码。

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主要特点：

• 可视化界面，拖拽式操作
• 广泛的第三方应用集成
• 触发器与动作的组合
• 条件逻辑和错误处理

2. 低代码AI平台（Dify等）

低代码AI平台进一步降低了AI应用开发的门槛，让更多人能够构建和部署AI功能。

主要特点：

• 预建AI模块
• 可视化流程编排
• 自定义模型接入
• 快速应用发布

3. 代理型AI（Proxy AI）

代理型AI充当用户与网络世界的中介，能够理解用户意图并代表用户完成各种在线任务。

主要特点：

• 自主网络浏览能力
• 表单填写与数据提交
• 信息收集与过滤
• 结果汇总与分析

三大核心产品模式

目前AI产品主要形成了三种核心模式，每种模式针对不同的需求场景提供解决方案：

1. 深度搜索（Deep Search）

深度搜索超越了传统的关键词匹配，通过语义理解和知识关联为用户提供更精准的信息检索服务。

应用场景：

• 企业知识库检索
• 学术研究文献分析
• 法律案例查询
• 医疗诊断辅助

技术特点：

• 语义向量检索
• 跨文档关联
• 知识图谱构建
• 多源数据融合

价值：

• 信息聚合与总结：从多个来源提取信息并进行汇总
• 提高决策效率：提供综合分析帮助专业人士做出决策
• 降低信息获取门槛：简化复杂知识的检索与理解

2. 智能代理（Agent）

智能代理是具有自主决策能力的AI系统，能够基于目标执行复杂任务，并在过程中进行规划和调整。

应用场景：

• 自动化任务处理
• 客户支持
• 个人助理
• 数据分析

技术特点：

• 自主决策
• 任务规划
• 工具使用
• 多Agent协作

价值：

• 提高工作效率：处理重复性任务，员工专注于创造性工作
• 个性化服务：提供定制化的服务体验
• 全天候运行：不受时间限制地执行任务
• 扩展人类能力：协助处理认知复杂任务

3. 智能窗口（Artifacts）

智能窗口（如Claude的Artifacts）是一种新型交互模式，为复杂内容的生成和编辑提供独立的工作空间。

应用场景：

• 文档生成
• 代码开发
• 图形与视觉设计
• 网站开发

技术特点：

• 独立性和自包含性
• 交互式编辑
• 版本控制
• 多格式支持

价值：

• 提高内容创作效率
• 降低专业技能要求
• 促进团队协作
• 简化迭代过程

行业应用分析

不同行业对AI产品形态有着不同的需求和应用方式：

内容创作领域

AI在内容创作领域主要提供文本生成、编辑建议和创意辅助功能，帮助创作者提高效率和质量。

常见产品形态：

• 智能写作助手
• 内容优化工具
• 文案生成器
• 多媒体内容创作平台

企业管理领域

企业管理领域的AI应用侧重于流程自动化、数据分析和决策支持，提升组织运营效率。

常见产品形态：

• 智能流程自动化
• 商业智能分析
• 预测性维护系统
• 智能客户关系管理

个人助理领域

个人助理类AI产品专注于提供便捷的日常任务管理和信息服务，提升个人生产力。

常见产品形态：

• 智能日程管理
• 个性化推荐
• 健康监测与建议
• 学习辅助工具

提示词工程在个人助理领域的应用

随着大型语言模型（如DeepSeek、Claude、GPT系列）的发展，提示词工程（Prompt Engineering）成为个人助理领域的关键技术。通过精心设计的提示词，用户可以更有效地与AI助手交互，获取定制化的帮助。

DeepSeek高效概念学习提示词是这一趋势的优秀代表，它通过结构化的提示模板，帮助用户快速理解复杂概念：

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========== 生活化例子 ========== 
提供贴近生活的例子，帮助用户理解概念

========== 概念讲解 ========== 
用通俗语言详细解释概念

========== 简单记法 ========== 
提供记忆技巧，如口诀或助记法

========== 图示 ========== 
通过可视化方式解释概念

这种提示词模板的应用，让个人助理能够更准确地理解用户需求，提供更有价值的信息和服务，从而显著提升用户体验。

未来发展趋势

AI产品形态还在不断演进中，未来发展趋势主要包括：

1. 多模态融合

未来的AI产品将更加无缝地整合文本、图像、音频和视频等多种模态，提供更自然、更丰富的交互体验。

2. 工具协同

随着AI系统与各种工具和API的集成更加深入，AI产品将能够访问和操作更广泛的服务和资源，实现更复杂的任务。

3. 个性化定制

AI产品将更加注重个性化体验，通过持续学习用户偏好和行为模式，提供量身定制的服务。

4. 安全与隐私保护

随着AI产品处理的数据越来越敏感，安全与隐私保护将成为产品设计的核心考量。

5. 领域专精化发展

通用型AI之外，专注于特定领域的垂直AI产品将迎来快速发展，提供更专业、更深入的解决方案。

6. 提示词工程的演进

提示词工程（Prompt Engineering）正在从简单的指令输入发展为一门专业学科，影响着AI产品的用户交互设计。未来趋势包括：

• 结构化提示词模板：如DeepSeek高效概念学习提示词，通过明确的结构让AI理解用户意图
• 自适应提示词：根据用户历史交互自动调整提示策略
• 提示词市场：优质提示词将成为可交易的数字资产
• 提示词可视化工具：让非技术用户也能设计复杂提示词
• 提示词版本控制：企业级应用中对提示词进行标准化管理

这些发展将使AI产品交互更加自然、高效，进一步降低使用门槛，扩大AI应用的覆盖范围。

结语

AI产品形态的多样化发展，正在为各行各业带来前所未有的变革。从深度搜索到智能代理，从自动化工作流到交互式内容创作，AI正在以多种形式渗透到我们的工作和生活中。

对于企业和个人用户来说，了解这些产品形态的特点与应用场景，有助于选择适合自己需求的AI解决方案，充分发挥人工智能的潜力。未来，随着技术的不断进步和提示词工程等关键领域的发展，我们有理由期待AI产品将呈现出更加智能、自然和个性化的形态，为人类创造更大的价值。

解析RunLoop

RunLoop简介（Introduction）

1. RunLoop是线程基础架构的一部分。RunLoop存在的目的是让线程在没有任务处理的时候进入休眠，在有任务处理的时候运行。

2. RunLoop不是完全自管理的，需要你在适当的时候启动。

3. Cocoa和Core Foundation框架都提供了RunLoop相关的API。

4. 你不需要自己创建RunLoop对象。每个线程，包括主线程都有一个对应的RunLoop对象。

5. 只有子线程的RunLoop需要手动启动，主线程的RunLoop在App启动调用Main函数时就已运行。

• 看完源码画的流程图：

理解RAC

初学者总是容易被一堆概念搞得晕头转向，我想其实无非是这几种：

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RACSignal *signal = [RACSignal createSignal:^RACDisposable *(id<RACSubscriber> subscriber){
            [subscriber sendNext:@(1)];
            [subscriber sendCompleted];
            return nil;
        }];

  1、createSignal好难啊；
  2、subscriber是什么？
  3、这个block什么时候调用？

对于一个应用来说，绝大部分的时间都是在等待某些事件的发生或响应某些状态的变化，比如用户的触摸事件、应用进入后台、网络请求成功刷新界面等等，而维护这些状态的变化，常常会使代码变得非常复杂，难以扩展。而 ReactiveCocoa 给出了一种非常好的解决方案，它使用信号来代表这些异步事件，提供了一种统一的方式来处理所有异步的行为，包括代理方法、block 回调、target-action 机制、通知、KVO 等：
然而，这些还只是 ReactiveCocoa 的冰山一角，它真正强大的地方在于我们可以对这些不同的信号进行任意地组合和链式操作，从最原始的输入 input 开始直至得到最终的输出 output为止

ReactiveCocoa解决的问题:

1. 传统iOS开发过程中,状态以及状态之间依赖过多的问题
2. 传统MVC架构的问题:Controller比较复杂,可测试性差
3. 提供统一的消息传递机制
4. RAC使用信号监听，类似OC中的KVO机制，使用Block聚合代码逻辑，所以被称为：函数响应式编程。

读《程序是如何跑起来的》

前言

操作系统将底层的很多抽象的原理封装成面向对象的、方便大众理解和操作的图形界面、这大大提高了计算机操作的便利性，然而，享受方便的同事也付出了代价，对于底层的了解越来越少，只会使用工具，却无法明白工具的底层机制就无法创造出更好的工具。

第1章 对程序员来说CPU是什么

热身问题

问：

1. 程序是什么?
2. 程序是由什么组成的?
3. 什么是机器语言?
4. 正在运行的程序存储在什么位置?
5. 什么是内存地址?
6. 计算机的构成元件中，负责程序的解释和运行的是哪个?

Git 飞行规则

git-flight-rules/README_zh-CN.md at master · k88hudson/git-flight-rules

git-tips: Git的奇技淫巧

521xueweihan/git-tips: Git的奇技淫巧