一、课程介绍
为响应国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中 “培育协同智能系统、推动工业设备网络化协同”的要求，本课程聚焦企业在多智能体部署中的核心痛点，以MCP协议（Multi-Agent Communication Protocol）为技术核心，通过“政策解读+实战开发”模式，帮助企业在2天内掌握多智能体系统的设计、部署与优化能力。
课程采用“问题-方案-落地”三阶架构：第1天解析MCP协议的技术原理与工业适配方案，通过企业数据孤岛案例（传统接口开发需15个工作日，MCP协议集成压缩至8小时），实战演练协议核心字段设计、跨系统数据交互及边缘节点部署；第2天聚焦大规模Agent协同场景，以智能AGV调度、数字设备协同为原型，完成“LLM 驱动的任务分配算法+MCP消息链路追踪+故障自愈系统”全流程开发，覆盖“设备协同效率提升30%、故障响应时间缩短80%”等企业级指标。课程全程使用Docker容器化部署，所有案例均可直接迁移至企业实际生产环境。
二、培训目的
1、政策适配层面：深度解读“人工智能+制造业”政策对协同智能系统的要求，掌握 MCP 协议在 “设备上云”“数据贯通”等政策指标中的落地方法，避免企业因协议碎片化导致的政策申报障碍；
2、技术攻坚层面：精通MCP协议三大核心能力——结构化消息设计、语义行为定义、边缘-云端协同架构，独立完成跨厂商设备的协议适配与通信测试；
3、业务落地层面：针对企业实际场景输出可执行方案：
智能车间：构建基于MCP的设备状态同步网络，实现200+台设备的实时数据互通；
物流仓储：开发负载均衡调度算法，解决AGV集群任务拥堵问题（支持≥50台Agent的分布式协同）；
数字孪生：通过MCP协议对接三维建模工具，实现虚拟场景与物理设备的指令双向映射；
4、战略储备层面：培养“协议设计+系统集成+AI协同”的复合型团队，帮助企业建立自主可控的多智能体技术体系，响应政策对“核心技术自主化”的要求，降低对单一厂商的技术依赖。
培训对象
本课程精准覆盖企业推动 “智能协同系统” 落地的核心角色：
1、企业技术负责人（主任、总监）：需解决多设备协同效率低、数据不通问题，希望通过标准化协议降低系统集成成本；
2、工业软件开发者（MES/ERP 系统工程师）：负责企业级多智能体系统开发，需掌握 MCP 协议与 OPC UA、MQTT 等工业协议的适配技术；
3、AI 转型技术骨干（智能系统架构师、边缘计算工程师）：需设计 “LLM + 多智能体” 混合架构，实现从 “单设备控制” 到 “群体智能决策” 的升级；
4、数字化转型决策者（CIO、生产副总）：关注政策合规性与投资回报率，需明确多智能体系统的部署路径与效益评估方法。
培训内容
第一天：MCP协议精要与企业级适配落地
模块1：政策解读与企业痛点对齐
1.1 政策导向与企业需求匹配
l 深度解读国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》核心要求：
“推动制造业设备网络化、智能化改造，培育协同智能系统”的具体指标；
《工业数据安全管理办法》对“跨系统数据传输”的合规要求。
l 企业多智能体部署核心痛点分析（结合3个真实案例）：
案例1：某汽车焊装车间因OPC UA、MQTT协议碎片化，导致20台机器人数据无法统一调度，停机损失日均5万元；
案例2：某物流仓储AGV集群因通信协议无“故障自愈”机制，单台离线导致整体调度瘫痪，恢复耗时4小时；
案例3：某电子厂MES与ERP系统接口开发周期15天/个，新增设备需重复开发，年维护成本超300万元。
1.2 MCP协议的企业价值定位
l MCP协议与传统工业协议（OPC UA、MQTT、DDS）的对比优势：
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对比维度 |
MCP协议 |
OPC UA |
MQTT |
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多Agent协同 |
原生支持群体任务分配 |
需二次开发协同逻辑 |
仅支持点对点消息传递 |
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协议轻量化 |
消息体体积减少60% |
结构复杂，边缘部署困难 |
功能单一，扩展差 |
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安全合规性 |
内置TLS 1.3+RBAC权限 |
需额外集成安全模块 |
无原生权限管控 |
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企业落地成本 |
接口开发周期缩短70% |
部署成本高 |
适配成本高 |
l MCP协议的核心应用场景：设备协同调度、跨系统数据贯通、边缘-云端智能联动。
模块2：MCP协议核心原理与架构
2.1 MCP协议三层架构解析
l 传输层：基于HTTP/2的低时延通信，支持WebSocket长连接（解决Agent实时交互需求）；
l 协议层：核心组件交互逻辑：
MCP Client：Agent端通信入口，负责消息封装、加密、发送；
MCP Server：中心化调度节点，支持服务注册、任务分发、权限校验；
SDK工具链：提供Python/Java/TypeScript接口，简化协议调用。
l 应用层：标准化消息格式（JSON Schema定义）：
2.2 动态上下文发现机制（企业级核心能力）
l 原理：MCP Server自动扫描注册的Agent服务目录，根据“任务类型+Agent负载”生成最优API调用指令；
l 实战价值：解决企业“新增Agent需手动配置接口”的痛点。
模块3：MCP协议开发实战
3.1 环境搭建与基础开发
前置准备检查：Docker Desktop启动、MCP SDK安装、课程代码库拉取；
实操1：本地MCP Server部署：
实操2：Python实现MCP Client：
3.2 多协议适配与边缘部署
实操3：MCP与OPC UA协议转换工具开发：
实操4：边缘设备（Jetson Nano）轻量化部署：
第二天：多智能体系统实战开发与企业落地
模块4：多Agent协同架构与任务调度
4.1 企业级多智能体架构设计
l 三层架构模型：
边缘层：设备级Agent（AGV、机器人、传感器），负责数据采集与本地执行；
调度层：MCP Server+协同引擎，基于强化学习实现任务分配；
应用层：业务系统，接收调度结果并展示。
l 架构图可视化：结合某智能车间案例，标注各层部署节点、网络拓扑、数据流向。
4.2 LLM驱动的任务分配算法
l 核心逻辑：基于“Agent能力评分”动态分配任务，评分维度包括：
l 算法实现：集成LangChain的 AgentExecutor ，结合MCP协议完成“任务下发-结果回传”闭环；
l 案例：智能仓储“订单分拣”任务分配。
模块5：多智能体系统实战开发
5.1 实战项目：智能仓储AGV集群调度系统
阶段1：Agent注册与状态同步
l 5台AGV Agent注册到MCP Server，实时上报“位置、负载、电量”；
阶段2：任务分配与执行
l 仓储系统下发“从A区到B区搬运10箱货物”任务，MCP Server自动分配给最优AGV；
阶段3：故障自愈与容错
l 模拟AGV-003突然离线，系统自动将其任务分配给备用AGV；
模块6：系统优化、合规检查与企业落地指导
6.1 性能优化实战
l 冗余通信剪枝：应用 AgentPrune 算法，删除重复的状态上报消息；
l 负载均衡：基于强化学习调整Server调度频率，避免单节点过载。
6.2 政策合规与安全加固
l 对照《工业数据安全管理办法》检查清单：
6.3 企业落地路径规划
l 学员提交本企业多智能体需求
l 教师结合课程内容给出定制化建议：
汇款、微信转帐
汇款信息：
单位名称：北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
开户行：工行海淀西区支行
账号：0200 0045 1920 0043 667
开户银行代码：1021 0000 0458
微信转账：
步骤一：打开微信，扫描二微码付款时，点击打开微信右下角里的“发现”，在列表界面有一个“扫一扫”选项，点击打开“扫一扫”（如下图）：
步骤二：点击打开“扫一扫”后，会出现一个扫描框，将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内，即可自动扫描，并显示支付信息，输入付款金额。
（中科院计算所培训中心二维码）
步骤三：点击 “添加付款备注”，填写付款人姓名和单位全称，所有信息核对无误后，点击“确认付款”，完成支付。
