分布式去中心化代理AI框架

去中心化分布式代理人工智能框架（DAAIF）

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该项目实现了一个分布式、去中心化的代理人工智能系统框架，该框架是为金融科技中的端到端贷款申请和审批流程进一步设计的。它利用了标准协议，如 A2A（代理人对代理人）, MCP（模型上下文协议），以及 AP2（代理支付协议） 以确保跨多个技术栈的互操作性、安全性和可扩展性。

主要特点

• 分布式和去中心化：代理在多个节点上运行，确保弹性和无单点故障。
• AI 代理：每个代理人都可以在贷款流程中自主推理、沟通和行动。
• 协议驱动：遵守A2A、MCP和AP2标准，以实现安全、可互操作的代理通信。
• 金融科技用例：专注于自动化和优化贷款申请、评估和审批工作流程。
• 开放供捐款：专为工科学生和开源社区设计的合作项目。

业务架构

分布式去中心化代理人工智能框架（DAAIF）为构建可扩展的自主人工智能系统提供了一个基础架构，其中多个专用代理通过标准化协议（MCP、A2A、AP2）进行协作。该框架旨在与行业无关，提供核心功能，如代理到代理通信、基于OAuth的安全身份验证、分布式状态管理以及跨不同云提供商的模块化部署选项。组织可以利用这个框架来构建自己的分布式人工智能解决方案，方法是实现特定于领域的代理，这些代理继承了框架强大的通信、安全和可扩展性基础设施，同时添加了他们独特的业务逻辑和集成。

作为参考实施，该框架通过一个全面的贷款处理系统展示了其功能，展示了金融机构如何利用DAAIF的架构。该实现包括用于贷款申请处理、信用评分、文件验证和自动决策的专门代理，所有这些代理都作为自主单元协同工作，同时保持监管合规性和数据安全。虽然贷款处理实施是一个实际例子，但该框架的核心组件——从控制器代理的路由功能到标准化的MCP服务器/客户端交互——旨在为各种行业重新定位，无论是供应链管理、医疗保健运营还是零售自动化。这种提供通用框架和特定实现的双重方法使组织能够理解实际应用，同时具有灵活性，可以根据其独特的业务需求调整架构。

用例概述

• 贷款申请提交
• 信用评分和风险评估
• 文件验证
• 批准/拒绝决策
• 付款处理和支付 （AP2已启用）
• 自动还款计划 （AP2已启用）
• 通知和审计跟踪
• 检测异常

分布式去中心化代理架构

上述每个用例都是按照A2A（代理到代理）架构实现的自主代理：每个代理都充当服务器和客户端。在用例代理之上，有一个控制器代理，它将来自外部客户端的请求路由到适当的用例代理。控制器代理还公开了一个MCP服务器端点，为外部MCP客户端（例如：Claude或其他外部LLM驱动的客户端）提供服务。

关键架构规则：

• 每个用例->一个代理（A2A）：例如，贷款提交代理、信用评分代理、文件验证代理、决策代理、通知代理。
• 每个代理运行：
  • A2A端点（服务器），用于接收来自其他代理或控制器代理的请求。
  • MCP客户端调用一个或多个MCP服务器。
• 控制器代理还公开了一个MCP，以允许外部MCP客户端连接它。
• MCP客户端和MCP服务器使用OAuth进行身份验证；不同的连接可以使用不同的OAuth提供程序（每个代理到代理连接或每个角色一个OAuth提供程序）来支持信任分离和多租户部署。

系统架构：

┌──────────────────────────── External Clients ─────────────────────────────┐
│                                                                          │
│    ┌───────────────┐                          ┌───────────────┐         │
│    │Claude/GPT     │                          │Web/Mobile Apps│         │
│    └───────┬───────┘                          └───────┬───────┘         │
└────────────┼──────────────────────────────────────────┼────────────────-┘
             │                                           │
             └───────────────────┐     ┌────────────────┘
                                ▼     ▼ MCP/OAuth
┌───────────────────── Controller Agent Layer ──────────────────────────┐
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │     MCP Server + MCP Client + Service Discovery              │    │
│  └────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘    │
└───────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┘
                                │
        ┌──────────────────┬────┴─────┬──────────────┬─────────┐
        │                  │          │              │         │
        ▼ A2A/OAuth       ▼          ▼              ▼         ▼
┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Loan Agent   │  │ Credit Agent │  │Doc Agent│  │Decision │ │Notify   │
│[A2A+MCP]    │◄-►│[A2A+MCP]    │◄►│[A2A+MCP]│◄►│Agent    │►│Agent    │
└──────┬───────┘  └───────┬──────┘  └────┬────┘  └────┬────┘ └────┬────┘
       │                  │               │            │           │
       │                  │               │            │           ▼
       │                  │               │            │    ┌──────────────┐
       │                  │               │            │    │Queue MCP     │
       │                  │               │            │    │Server        │
       │                  │               │            │    │[MessageQueue]│
       │                  │               │            │    └──────────────┘
       │                  │               │            ▼
       │                  │               │     ┌──────────────┐
       │                  │               │     │Rules Engine  │
       │                  │               │     │MCP Server    │
       │                  │               │     │[Rules DB]    │
       │                  │               │     └──────────────┘
       │                  │               ▼
       │                  │        ┌──────────────┐
       │                  │        │Document Store│
       │                  │        │MCP Server    │
       │                  │        │[Doc DB]      │
       │                  │        └──────────────┘
       │                  ▼
       │           ┌──────────────┐
       │           │Credit Score  │
       │           │MCP Server    │
       │           │[Credit DB]   │
       └──────────►└──────────────┘
       │
       │           ┌──────────────┐
       └──────────►│Loan Process  │    Note: Loan Agent connects to
                  │MCP Server    │    multiple specialized servers:
                  │[Loan DB]     │    - Credit Score MCP
                  └──────┬───────┘    - Loan Process MCP
                        │            - AP2 Payment Server
                        ▼
                  ┌──────────────┐
                  │AP2 Payment   │
                  │Server        │
                  │[PaymentQueue]│
                  └──────────────┘

每个框代表一个具有A2A服务器和MCP客户端功能的自主代理。控制器代理充当外部客户端的主MCP服务器，同时将请求路由到专用代理。组件之间的所有连接都使用OAuth与单独的提供者进行安全隔离。每个代理都维护自己的存储系统（数据库或队列）以实现持久性。

控制器代理（MCP服务器+MCP客户端） | |--（OAuth提供者A）-->LoanSubmissionAgent（A2A服务器+MCP客户端） |--（OAuth提供者B）-->信用评分代理（A2A服务器+MCP客户端） |--（OAuth提供者C）-->文档验证代理（A2A服务器+MCP客户端） |--（OAuth提供者D）-->决策代理（A2A服务器+MCP客户端） |--（OAuth提供者E）-->通知代理（A2A服务器+MCP客户端）

笔记：

• 当您需要单独的信任域时，请为每个逻辑连接使用不同的OAuth提供者或不同的客户端凭据（例如，提供者a用于贷款提交流量，提供者B用于信用评分等）。
• 每个代理的MCP客户端都可以配置一个或多个MCP服务器端点（用于冗余和多区域部署）。
• 控制器代理为外部MCP客户端提供一个众所周知的MCP服务器端点；内部路由和发现可以使用服务注册表或安全发现通道来执行。

发展途径

发展方法将是自下而上的。这意味着我们将从开发MCP服务器开始，如贷款流程、信用评分、文档存储、规则引擎、队列MCP。之后，我们将构建代理和控制器代理。

该项目为每个完全实现MCP规范的技术栈利用开源SDK。这些SDK提供了即用型组件，用于快速创建新的MCP服务器，这些服务器公开了资源、提示和工具，以及能够通过OAuth集成连接到任何MCP服务器的MCP客户端。SDK支持标准传输，包括stdio和流式HTTP，确保不同实现之间的通信模式一致。这种方法大大缩短了开发时间，同时保持了整个分布式系统的协议合规性和互操作性。

技术、标准和SDK

• 打字稿: (主控程序), (A2A)
• .NET，C#: (主控程序), (A2A)
• python: (主控程序), (A2A)
• 去: (主控程序), (A2A)
• Java: (主控程序), (A2A)

协议

• MCP：模型上下文协议: (规格)
• A2A：代理人对代理人: (文档)
• AP2：代理支付协议: (文档)-谷歌用于自动金融交易的安全协议
  • 安全的支付处理和支付
  • 自动还款计划
  • 多币种支持
  • 监管合规处理
  • 审计跟踪生成
• JSON-RPC 2.0
• gRPC
• HTTP+JSON/REST传输：生产必须使用TLS 1.3+

开发工具

• Visual Studio代码内部人员：IDE支持MCP开发和测试(https://code.visualstudio.com/insiders/)
• MCP检查员: (如何安装和运行该工具)

MCP功能和最佳实践

该项目将为使用模型上下文协议（MCP）提供全面的功能和实用指南，包括：

• MCP生命周期 (文档)：客户端-服务器连接的生命周期，确保适当的能力协商和状态管理。
• MCP运输 (文档)：客户端-服务器通信的标准传输机制。
• MCP提示 (文档)：为服务器向客户端公开提示模板提供了一种标准化的方法。
• MCP资源 (文档)：为服务器向客户端公开资源提供了一种标准化的方法。
• MCP工具 (文档)：允许服务器公开可由语言模型调用的工具。
• MCP激发 (文档)：从代理和客户那里获取上下文和需求的技术。
• MCP采样 (文档)：MCP工作流中上下文数据的采样和管理方法。
• MCP身份验证 (文档)：使用oAuth实现强大的身份验证。
• MCP授权 (文档)实施强健的授权机制以确保安全访问。
• MCP安全注意事项 (文档)：保护MCP服务器和通信的最佳实践。
• 使用oAuth部署MCP服务器：使用现代身份验证逐步部署。
• 配置/连接MCP服务器与AI代理和代理AI：将MCP与分布式代理系统集成。
• 远程MCP服务器的测试：验证远程MCP服务器功能的策略和工具。

本节将定期更新代码示例、配置提示和故障排除建议，以帮助贡献者和用户在分布式代理AI系统中有效地利用MCP。

多代理（A2A）功能和最佳实践

• 规格: (文档)

安全考虑

• 身份验证和授权（oAuth 2.0）
• Vibe编码的风险
• 超越权限
• 代理错误
• 提示注入
• 困惑的副手
• 会话劫持

部署环境

• 本机
• 云耀
• Azure，API管理
• 亚马逊云服务
• 谷歌云平台

分布式去中心化系统架构 后续步骤

1.高可用性和容错性

• 使用以下方式添加控制器代理冗余：
  • Azure：支持多区域部署的AKS
  • AWS：具有多AZ配置的EKS
  • GCP:GKE与区域集群
• 使用以下方式实现服务网格：
  • Azure：服务结构网格
  • AWS：应用网格
  • GCP:Anthos服务网
• 添加断路器：
  • Azure：应用程序网关
  • AWS:带Lambda的API网关
  • GCP：云负载平衡

2.监测和观测

• 使用以下方法进行代理健康监测：
  • Azure：应用洞察
  • AWS：云观察
  • GCP：云监控
• 分布式跟踪：
  • Azure：具有分布式跟踪的应用程序洞察
  • AWS：X射线
  • GCP：云跟踪
• 通过以下方式收集指标：
  • Azure：Azure监视器
  • AWS：CloudWatch指标
  • GCP：云监控指标API

3.国家管理

• 分布式缓存实现：
  • Azure：适用于Redis的Azure缓存
  • 弹性的
  • GCP：存储器
• 使用以下方式进行状态同步：
  • Azure：具有多区域写入功能的Cosmos DB
  • AWS：DynamoDB全局表
  • GCP：Cloud Spanner

4.错误处理和恢复

• 交易补偿使用：
  • Azure：带有死信队列的服务总线
  • AWS：带死信队列的SQS
  • GCP：带有死信主题的Cloud Pub/Sub
• 重试策略实施：
  • Azure：Azure函数重试策略
  • AWS：步骤函数重试策略
  • GCP:具有重试配置的云任务

5.可扩展性增强

• 负载平衡实现：
  • Azure：前门+交通管理器
  • AWS：53号公路+ALB
  • GCP：云负载平衡
• 代理池使用：
  • Azure：容器应用
  • AWS:ECS
  • GCP：云运行

6.安全增强

• 通过以下方式限制速率：
  • Azure：API管理
  • AWS:API网关
  • GCP：云端点
• 身份验证/授权：
  • Azure：Azure广告B2C
  • AWS：Cognito
  • GCP：身份识别平台
• API安全：
  • Azure：密钥库+Azure私有链接
  • AWS：秘密管理器+PrivateLink
  • GCP：秘密管理器+VPC服务控制

7.数据一致性

• 事件来源实施：
  • Azure：事件中心
  • AWS：Kinesis
  • GCP：发布/订阅
• 版本控制和冲突解决：
  • Azure：具有冲突解决功能的Cosmos DB
  • AWS：DynamoDB流
  • GCP：有交易的Firestore

8.DevOps与部署

• CI/CD实施：
  • Azure：Azure DevOps+GitHub操作
  • AWS：代码管道+代码构建
  • GCP：云构建+云部署
• 容器注册表：
  • Azure：Azure容器注册表
  • AWS：弹性容器注册表
  • GCP：工件注册表
• 基础设施代码：
  • Azure：ARM模板+二头肌
  • AWS：云形成+CDK
  • GCP：部署管理器+地形

9.人工智能（GenAI）成本计算

聊天成本=1000个代币的基础价格X代币输入输出数量

训练微调成本=1000个代币的基础价格X代币数量X训练的纪元数量

入门指南

1. 克隆存储库
2. 从存储库中选择您的技术栈（例如：typescript）
3. 再进行 （npx…）
4. 运行示例代理

贡献

我们欢迎工科学生和开源社区的贡献！请看 CONTRIBUTING.md （待补充）以获取指导方针。

许可证

本项目致力于CC0 1.0通用（CC0 1.0）公共领域专用下的公共领域。 查看全文 LICENSE 文件。

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