业务和功能介绍
在无人作战/军事仿真场景中，需智能体系统协调多无人平台（UAV、UGV、机器狗等）完成复杂任务。传统方案依赖人工指令与固定流程，难以应对动态任务和自然语言交互。本项目构建基于 LLM 的多 Agent 协同系统，实现自然语言驱动的任务规划、调度与执行。核心目标：支持自然语言任务输入并自动分解为可执行动作序列；多 Agent 协同（任务规划、调度、会议助手、状态检查等）；WebSocket/MQTT 双通道与上位机通信；通过 MCP 协议动态扩展工具能力；Docker 容器化部署，兼容 x86/ARM64。
项目实现
**整体架构与技术栈：**
基于 LangGraph 构建状态机，采用 Supervisor 架构实现多 Agent 协同。节点间通过 Command(goto=..., update=...) 显式指定下一跳。核心状态 UgvState 包含 messages、action_list、current_action_idx 等。通信层为 WebSocket + MQTT。技术栈：LangGraph、LangChain、MCP、WebSockets、YAML、Docker Compose（支持 x86/ARM64）。设计思路：MCP 与 Agent 解耦，通过回调动态注入；配置驱动；多实例共享镜像。
**负责模块与量化：**
SupervisorFlow（ugv_graph.py，约 1770 行）：图构建、节点注册、Command 流转、MCP 注入。AgentServer（约 633 行）：配置、MCP 管理器、WebSocket/MQTT、任务循环。多 Agent 封装：TaskPlanning、TaskSchedule、MeetingAssistant 等。量化：总代码约 11,683 行，核心 2,552 行；3 种入口、11+ 节点；x86/ARM64 双架构。
**难点与解决方案：**
MCP 异步加载 → mcp_tools_provider 回调 + refresh_mcp_tools() 异步重建图。LangGraph trace 分散 → 统一 session 或 async 流式。StructuredTool 同步报错 → ReAct 使用异步路径。MQTT 断线 → docker-compose 启动延迟 + keepalive。ARM64 构建 → build_and_export_arm64.sh 用 buildx 导出 tar。配置分散 → 统一 config_manager 按 agent/环境拆分 YAML。
基于 LangGraph 构建状态机，采用 Supervisor 架构实现多 Agent 协同。节点间通过 Command(goto=..., update=...) 显式指定下一跳。核心状态 UgvState 包含 messages、action_list、current_action_idx 等。通信层为 WebSocket + MQTT。技术栈：LangGraph、LangChain、MCP、WebSockets、YAML、Docker Compose（支持 x86/ARM64）。设计思路：MCP 与 Agent 解耦，通过回调动态注入；配置驱动；多实例共享镜像。
**负责模块与量化：**
SupervisorFlow（ugv_graph.py，约 1770 行）：图构建、节点注册、Command 流转、MCP 注入。AgentServer（约 633 行）：配置、MCP 管理器、WebSocket/MQTT、任务循环。多 Agent 封装：TaskPlanning、TaskSchedule、MeetingAssistant 等。量化：总代码约 11,683 行，核心 2,552 行；3 种入口、11+ 节点；x86/ARM64 双架构。
**难点与解决方案：**
MCP 异步加载 → mcp_tools_provider 回调 + refresh_mcp_tools() 异步重建图。LangGraph trace 分散 → 统一 session 或 async 流式。StructuredTool 同步报错 → ReAct 使用异步路径。MQTT 断线 → docker-compose 启动延迟 + keepalive。ARM64 构建 → build_and_export_arm64.sh 用 buildx 导出 tar。配置分散 → 统一 config_manager 按 agent/环境拆分 YAML。
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