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Only use list/analyze tools. Never modify data., tools[list-collections, collection-schema, count-documents], # 仅3个工具 modelsonnet # 实际路由到 DeepSeek ), database_writer: AgentDefinition( descriptionOnly write/update MongoDB data (no complex query), promptYou are a write expert. Only use insert/update/delete tools. Check data integrity first., tools[insert-many, update-one, create-index], # 仅3个工具刻意排除查询工具 modelsonnet ), database_query: AgentDefinition( descriptionOnly query MongoDB for user needs (no write), promptYou are a query expert. Only use find/aggregate tools. Verify field names first., tools[find, aggregate, distinct], # 仅3个工具 modelsonnet ) }, # 2. 挂载 MongoDB MCP 服务器工具按子智能体需求分配不全局加载 mcp_servers{ mongodb: McpStdioServerConfig( commandnpx, # 通过 npx 快速启动 MCP 服务器 args[-y, mongodb-mcp-serverlatest, --readOnlyfalse], # 允许写入操作 env{MDB_MCP_CONNECTION_STRING: connection_string} # 从环境变量传入连接串 ) } )方式 2命令参数配置 MCP适合调试若需直接在代码中指定连接串不推荐生产环境可修改 MCP 配置mcp_servers{ mongodb: McpStdioServerConfig( commandnpx, args[ -y, mongodb-mcp-serverlatest, --connectionString, # 直接通过命令参数传入连接串 connection_string ] ) }Step 4: 运行示例直接执行命令配置完成后可通过以下命令测试子智能体的协同效果# 1. Reader Agent 工作分析数据库结构 uv run --env-file .env main.py --prompt Analyze the schema of all collections in sample_mflix (only show field types) # 2. Query Agent 工作查询最新电影Reader 已分析完 SchemaQuery 无需重复加载 uv run --env-file .env main.py --prompt What are the top 10 most recent movies in sample_mflix? # 3. Writer Agent 工作新增统计结果不依赖 Query 工具上下文无冗余 uv run --env-file .env main.py --prompt Insert a new document into movie_stats collection: { top_genre: Drama, count: 120 } 总结与启示子智能体是下一代 Agent 的 “基础设施”这个项目给 AI 开发者带来的核心启示首推“用子智能体解决上下文衰减”—— 这比优化 Prompt、升级模型更根本1.子智能体 超长上下文与其依赖厂商宣称的 “百万级上下文窗口”不如用子智能体 “物理隔离” 上下文。Chroma 研究已证明10 万令牌后的模型性能衰减无法通过 Prompt 优化规避而子智能体从架构层面切断了 “上下文臃肿” 的源头2.工具隔离是关键子智能体的 “专属工具集” 设计让每个智能体的上下文仅包含 “任务 必要工具”避免了 “26 种工具定义塞满上下文” 的问题这是提升决策准确性的直接原因3.架构可复用性高这套子智能体分工逻辑只读 / 写入 / 查询不仅适用于 MongoDB还可迁移到 SQL 数据库、API 调用等场景 —— 只要按 “任务类型” 拆分智能体就能规避上下文衰减。其他启示•MCP 是子智能体的 “工具管家”MCP 的标准化工具接口让子智能体 “按需拿取工具” 成为可能无需手写工具函数•模型平权靠架构DeepSeek v3.2 这类开源模型配合子智能体架构完全能胜任企业级任务无需依赖昂贵的闭源模型。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】