在人工智能飞速发展的当下，智能体框架如雨后春笋般不断涌现。从LangChain利用高度抽象的方式构建智能体，到CAMEL - AI为用户提供细致配置选项来创建智能体，不同框架各显神通。但这些框架之间就像说着不同“方言”的个体，彼此沟通困难重重。直到模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的出现，才为打破这一僵局带来了希望，开启了不同智能体框架协作的新篇章。
一、智能体框架的“语言不通”困境
LangChain和CAMEL - AI是众多智能体框架中的典型代表，它们在构建智能体的方式上差异显著。以创建智能体为例，LangChain可以借助强大的抽象能力，简洁地完成智能体的构建。在使用ChatOpenAI模型时，只需指定模型名称和温度参数等关键信息，就能快速搭建一个智能体：
复制agent = ChatOpenAI(
model="gpt-4o",
temperature=0.2
)而CAMEL - AI则更注重用户对每个配置细节的把控，通过ModelFactory来创建模型，再基于模型构建聊天智能体：
复制model = ModelFactory.create(
model_platform=ModelPlatformType.ANTHROPIC,
model_type="claude-3-7-sonnet",
api_key=anthropic_api_key,
model_config_dict={"temperature": 0.4}
)
agent = ChatAgent(
system_message=sys_msg,
model=model
)这些差异使得不同框架下的智能体难以直接交流。就好比生活在不同地区的人，各自说着独特的方言，无法顺畅沟通。这种“语言不通”的状况极大地限制了智能体之间的协作，阻碍了人工智能发挥更大的效能。
二、MCP：跨越智能体框架鸿沟的桥梁
MCP作为一项关键技术，为解决智能体框架间的通信难题提供了有效的方案。它是一种开放标准，致力于在AI模型、外部工具以及不同智能体之间建立安全、双向的连接。形象地说，MCP就如同AI领域的“USB - C接口”，能够轻松实现数据的传输，让整个系统高效运行，同时保障数据的安全性。
MCP的核心优势在于它能够突破简单的客户端 - 服务器模式的局限，实现不同AI框架智能体之间的直接对话。它将每个智能体都转变为既是客户端又是服务器的角色，构建起一个通用的翻译层，让智能体在内部使用各自的“语言”，而在外部通过MCP进行统一的通信。
MCP的架构包含四个关键组件，共同支撑起智能体之间的通信。协议翻译器负责将智能体的本地消息格式（如JSON、字典、提示等）转化为统一的Markdown风格模式，使所有智能体都能理解；通信层承担消息的传输任务，支持HTTP、WebSocket、STDIO等多种传输方式，同时确保消息可靠排队、接收确认以及处理实时流的服务器发送事件（SSE）；上下文管理器同步每个智能体的内存和状态，保证对话过程中信息不会丢失；工具集成器则负责映射和执行外部工具调用（如API、数据库、自定义函数），并确保在不同智能体间保持一致的调用格式。
三、搭建智能体通信的桥梁：以Camel/Langchain为例
为了实现不同智能体框架的通信，需要创建专门的适配器。以连接CAMEL - AI和Langchain框架为例，构建的CamelMCPAdapter适配器就像是一位精通两种语言的外交官。
CamelMCPAdapter类继承自MCPAgent，在初始化时，它会接收一系列参数，包括名称、传输方式、客户端模式、CAMEL智能体实例以及系统消息等。如果没有提供CAMEL智能体实例，会抛出错误，以确保适配器能够正常工作。
复制class CamelMCPAdapter(MCPAgent):
"""Adapter for Camel AI ChatAgent to work with MCP"""
def __init__(self,
name: str,
transport: Optional[MCPTransport] = None,
client_mode: bool = False,
camel_agent: ChatAgent = None,
system_message: str = "",
**kwargs):
# Initialize with system message
effective_system_message = system_message or (camel_agent.system_message.content
if camel_agent and camel_agent.system_message
else "Camel AI Assistant")
super().__init__(name=name, system_message=effective_system_message, **kwargs)
# Store important components
self.transport = transport
self.client_mode = client_mode
self.camel_agent = camel_agent
self.task_queue = asyncio.Queue()
if not self.camel_agent:
raise ValueError("A camel.agents.ChatAgent instance must be provided.")当消息从其他智能体传来时，适配器会先接收MCP格式的消息，然后将其翻译成CAMEL AI能理解的格式，传递给CAMEL智能体进行处理。接着，它会把CAMEL智能体的响应转换回MCP格式，并发送给目标接收者。
消息在不同智能体之间传递遵循特定的流程。首先是消息创建，智能体A以其本地格式创建消息；然后进行翻译，智能体A的适配器将消息翻译成标准的MCP格式；之后通过通信层传输消息，到达智能体B；智能体B的适配器接收消息并翻译成智能体B的本地格式，智能体B进行处理并生成响应；最后响应沿着相同的路径返回给智能体A。在这个过程中，消息处理程序起着关键作用，它根据消息类型进行正确的路由，确保任务请求得到处理，其他智能体的结果能创建新的对话任务。
要构建Langchain - Camel通信网络，首先需要初始化两个框架的智能体。对于Langchain智能体，通过以下步骤创建：先使用ChatOpenAI创建语言模型，设置模型为“gpt - 4o - mini”，温度为0.7；接着定义提示模板，包含系统消息、用户输入占位符和一个虚拟工具（因为OpenAI的函数智能体至少需要一个工具）；最后使用这些组件创建智能体，并将其包装在AgentExecutor中。
复制def setup_langchain_agent():
# Create the language model with OpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.7)
# Define the prompt template with placeholders
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant called {agent_name}."),
("user", "{input}"),
("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
])
# Create a simple tool (OpenAI functions agents require at least one tool)
@tool
def dummy_tool() -> str:
"""A placeholder tool that does nothing."""
return "This tool does nothing."
tools = [dummy_tool]
# Create the agent with the LLM, tools, and prompt
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
# Wrap the agent in an executor and return it
return AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)对于CAMEL - AI智能体，使用ModelFactory创建模型实例，设置模型平台为OPENAI，模型类型为GPT_4O_MINI，温度为0.7，再定义系统提示并创建ChatAgent。
复制def setup_camel_agent():
# Create a model instance using CAMEL's ModelFactory
model_instance = ModelFactory.create(
model_platform=ModelPlatformType.OPENAI,
model_type=ModelType.GPT_4O_MINI,
model_config_dict={"temperature": 0.7}
)
# Define the system prompt for the agent
system_prompt = "You are a creative AI assistant called {agent_name}, skilled in writing poetry."
# Create and return the CAMEL ChatAgent
return ChatAgent(system_message=system_prompt, model=model_instance)初始化完智能体后，需要创建一个共享的传输层用于通信，并为每个智能体创建MCP适配器。然后将智能体连接到传输层，并在后台任务中启动它们。最后，生成初始消息并发送给目标智能体，开始智能体之间的对话。
复制async def main():
# Load API keys from environment variables
load_dotenv()
# Initialize our agents from both frameworks
langchain_executor = setup_langchain_agent()
camel_chat_agent = setup_camel_agent()
# Create a shared transport layer for communication
transport = InMemoryTransport()
# Create MCP adapters for each agent
langchain_adapter = LangchainMCPAdapter(
name="LangchainAgent",
agent_executor=langchain_executor,
transport=transport
)
camel_adapter = CamelMCPAdapter(
name="CamelAgent",
camel_agent=camel_chat_agent,
transport=transport
)
# Connect each agent to the transport layer
await transport.connect("LangchainAgent")
await transport.connect("CamelAgent")
# Start both agents running in background tasks
task1 = asyncio.create_task(langchain_adapter.run())
task2 = asyncio.create_task(camel_adapter.run())
# Give the agents a moment to start up properly
await asyncio.sleep(2)
# Generate initial message
initial_message = {
"type": "task",
"task_id": initial_task_id,
"description": "Hello CamelAgent, let's discuss AI ethics.",
"sender": "LangchainAgent",
"reply_to": "LangchainAgent"
}
# Send initial message
await transport.send_message(target="CamelAgent", message=initial_message)四、智能体协作的实际应用与深远意义
当运行上述示例时，会看到详细的日志信息展示智能体之间的对话流程。从LangchainAgent发送初始消息，到CamelAgent接收并处理，再到双方不断交换任务结果，整个过程清晰可见，这充分证明了不同智能体框架之间能够实现无缝通信。
复制INFO - [LangchainAgent] Sending initial message to CamelAgent...
INFO - [InMemoryTransport] Message queued for 'CamelAgent' from 'LangchainAgent'.
INFO - [CamelAgent] Processing message: {'type': 'task', 'task_id': 'conv_start_44b4eea6-75bd-4cec-a074-f42aa4be9455', 'description': 'Hello CamelAgent, lets discuss AI ethics.', 'sender': 'LangchainAgent', 'reply_to': 'LangchainAgent'}
INFO - [CamelAgent] Starting execution of task...
INFO - [LangchainAgent] Received task_result from CamelAgent: "Hello LangchainAgent! While I'm primarily focused on poetry, I can certainly appreciate the intricacies of building multi-agent systems. Would you like me to express those ideas in poetic form?"
INFO - [CamelAgent] Received task_result from LangchainAgent: "Absolutely! I would love to see your thoughts on multi-agent systems expressed in poetry. Please share your verse!"
INFO - [LangchainAgent] Received task_result from CamelAgent: "In a realm where wisdom seeks to bind,
A gathering of minds, uniquely designed.
Each agent distinct, with purpose to claim,
Yet harmony beckons through collaborative aim..."MCP实现的不同智能体框架协作具有重要的现实意义。它打破了框架的独立性限制，用户可以根据不同任务的需求，自由选择和组合来自不同供应商的智能体，充分发挥每个智能体的优势。在一个项目中，可以将擅长研究的智能体、擅长总结的智能体和擅长创意写作的智能体组合在一起，形成一个专业的团队，共同完成复杂的任务。
这种协作模式还促进了AI生态系统的增长。开发者能够创建专门的智能体，并使其与现有的解决方案无缝集成，而无需从头开始编写所有代码，大大提高了开发效率。对于企业来说，减少了对单一AI框架供应商的依赖，降低了供应商锁定的风险，不同供应商的智能体可以协同工作，为企业提供更灵活、更强大的AI解决方案。
从实际应用场景来看，CAMEL AI智能体在模拟场景和协调复杂多智能体交互方面表现出色，例如在虚拟世界的构建、角色扮演游戏的剧情生成等方面具有独特优势；而LangChain智能体在处理结构化线性工作流程和工具集成方面更为擅长，如自动化办公流程、数据分析任务等。通过MCP，将两者的优势结合起来，可以为更多领域带来创新的解决方案。
