Signadot спонсировал этот пост.
В моей предыдущей статье о подготовке конвейеров CI/CD для отправки готовых к производству агентов я утверждал, что мы не можем отправлять в производство агенты, которые управляются в основном недетерминированными моделями. Вместо этого они должны быть построены как надежные рабочие процессы, в которых модель большого языка (LLM) стратегически вводится на определенных этапах в детерминированном потоке управления.
Теперь нам нужно изучить наиболее важный узел этой структуры.
Сервер протокола контекста модели (MCP) облегчает взаимодействие между вероятностным узлом LLM и детерминированным рабочим процессом микросервисов. Он действует как уровень перевода, соединяющий механизм рассуждения с внешними данными и инструментами.
Модель представляет собой половину архитектуры агента. Сервер MCP — это вторая половина. Хотя оценки модели подтверждают правильность механизма рассуждений, они не могут проверить систему в целом. Стратегии проверки, основанные на макетах, не позволяют протестировать агент как рабочий процесс.
Надежность сквозного рабочего процесса имеет первостепенное значение при отправке агентов на производство. Сервер MCP является критическим узлом в этой топологии, действуя как сенсорный орган и эффекторное плечо. Если он передает неоднозначные сигналы, агент действует хаотично. Это галлюцинации. Это снижает доверие пользователей. Это приводит к критическим бизнес-ошибкам.
Архитектурный сдвиг от контрактов к семантике
Чтобы понять риски сбоев, мы должны изучить, как сервер MCP изменяет контракты обслуживания.
Взаимодействие между службами является детерминированным в стандартных средах микросервисов. Служба A вызывает службу B, используя строгий контракт REST или gRPC. Взаимодействие жесткое. Это предсказуемо. Это легко подтверждается.
Агентский рабочий процесс меняет это.
Агент — это недетерминированный субъект, действующий на основе вероятностной логики. Он решает, когда вызывать инструмент, на основе семантического контекста, предоставленного сервером MCP. Сервер предоставляет модель мира, а не просто конечную точку API.
Это делает сервер MCP отдельным типом микросервиса. Это уровень трансляции, преобразующий вероятностное намерение в детерминированное действие. Эта ответственность проявляется в трех операциях, требующих тщательного проектирования.
1. Определение границ возможностей
Сервер MCP определяет возможности агента с помощью определений инструмента JSON-RPC.
Если сервер предоставляет схему с расплывчатыми описаниями, агент не сможет сформулировать действительный план выполнения. Разработчик-человек может прочитать документацию, чтобы уточнить поле API, но агент полагается исключительно на метаданные, предоставляемые функцией list_tools.
Рассмотрим агента по платежным операциям, занимающегося возвратами средств. Ненадежная реализация MCP может предоставить инструмент с именем return_user для обработки возврата.
Здесь отсутствует смысловая плотность. Модель не знает, относится ли это к полному или частичному возмещению, а также обрабатывает ли она расчет налогов. Это черный ящик.
Надежная реализация точно определяет границу. Он предоставляет процесс_prorated_subscription_refund. В описании прямо указано, что он рассчитывает остаток баланса для текущего платежного цикла и выдает кредит.
Без этой конкретики цепочка рассуждений разрывается.
2. Управление контекстной экономикой
Сервер MCP управляет контекстным окном. Он должен получить серверные данные и отформатировать их для использования в LLM.
Эта задача инженерии данных требует различения сигнала и шума.
Предоставление необработанного дампа JSON размером 5 МБ отвлекает внимание агента. Это тратит токены и увеличивает задержку. И наоборот, предоставление слишком малого количества данных заставляет агента галлюцинировать недостающие детали.
Сервер должен действовать как уровень преобразования, который оптимизирует необработанные данные в готовые к контексту фрагменты.
3. Выполнение побочных эффектов
Сервер MCP выполняет действия для агента. Когда агент запускает развертывание, механизмом выполнения является сервер.
Запутавшийся агент может вызвать деструктивные циклы, если на сервере отсутствует идемпотентность или обработка ошибок. Сервер должен реализовать меры безопасности, предотвращающие ошибочное повторение моделью операций по изменению состояния.
Инженерная строгость, необходимая для производства
Доставка агентов в производство требует комплексной проверки, выходящей за рамки стандартной разработки микросервисов. Это наиболее заметно в неоднозначности состояния возврата.
Традиционный API может возвращать код ошибки 404, который клиент обрабатывает с помощью логики. Сервер MCP сталкивается с более сложной задачей. Он должен возвращать описание на естественном языке или структурированный результат инструмента, объясняющий, почему действие не удалось.
Если сервер возвращает общую трассировку стека, агент может повторять попытки бесконечно или придумать правдоподобную, но неверную причину неудачи. Сообщение об ошибке становится частью подсказки для следующего хода разговора. Его необходимо проектировать так же тщательно, как подсказывает система.
Задержка также имеет решающее значение. Агенты действуют в последовательном мыслительном цикле. Они рассуждают. Они называют инструмент. Они ждут. Они снова рассуждают.
Медленный сервер разрывает когнитивную цепочку. Высокая задержка приводит к тайм-аутам контекста, вынуждая агента прекращать рабочие процессы. Это оставляет системы в противоречивых состояниях.
Масштабирование тестирования посредством мультиарендности
Недетерминированная природа клиента затрудняет тестирование. Традиционных модульных тестов недостаточно.
Модульное тестирование функции Python для проверки правильности вывода JSON не доказывает, что агент понимает, как ее использовать. Моки одинаково неэффективны. Они отделяют тест от реального поведения системы и создают ложную уверенность.
Единственный способ проверить сервер MCP — это тщательное комплексное тестирование на предмет реальных зависимостей. Однако развертывание полных реплик кластера для каждого теста редко осуществимо.
Чтобы проверить сервер MCP без затрат на полную репликацию среды, мы рассматриваем тестовый запуск как логический срез в общем кластере. Этот жизненный цикл основан на маршрутизации на основе заголовка и привязке сеансов:
- Рукопожатие и маршрутизация: тестовая программа инициализирует агента с использованием определенных метаданных контекста (например, заголовка багажа или пользовательского параметра маршрутизации) во время WebSocket или транспортного подтверждения. Это сигнализирует входному контроллеру или сервисной сетке о необходимости маршрутизации постоянного сеанса JSON-RPC специально на сервер-кандидат MCP (тестируемая версия), минуя стабильный производственный трафик.
- Изоляция сеанса: после подключения агент работает в строго изолированном сеансе. Хотя базовые вычислительные ресурсы могут быть общими, поток логического управления закрепляется за артефактом-кандидатом. Это гарантирует, что недетерминированные рассуждения агента будут использовать только новые пути кода.
- Общее нижестоящее состояние: сервер-кандидат MCP обрабатывает намерение агента, но выполняет побочные эффекты против общих нисходящих зависимостей, таких как промежуточные базы данных или стабильные микросервисы. Это устраняет необходимость в макетах, позволяя агенту взаимодействовать с реалистичной «моделью мира», в которой контракты API и схемы данных являются подлинными.
Эта архитектура обеспечивает безопасное сквозное семантическое тестирование. Жгут предлагает агенту выполнить операцию и проверяет изменение состояния на последующих микросервисах.
Изоляция на уровне соединения превращает тестовый прогон в частную полосу дороги общего пользования. Это обеспечивает полную сквозную проверку сервера MCP без перенасыщения инфраструктуры тестирования или возникновения конкуренции за ресурсы в общих промежуточных средах.
Относитесь к этому как к критической инфраструктуре
Команды, поставляющие передовые агенты, работающие с клиентами, понимают, что надежные серверы MCP являются критически важной инфраструктурой. Мы должны признать их сложными архитектурными узлами, которые напрямую влияют на надежность агентов.
Оценки моделей имеют решающее значение, но недостаточны для производственных стандартов. Необходимо тщательное тестирование интеграции агентов с серверами MCP.
Агент эффективен настолько, насколько эффективны его инструменты. Хрупкий сервер MCP создает хрупкий агент. Превращение сервера MCP в полностью проверенный микросервис имеет важное значение для продвижения разработки агентов от внутренних экспериментов к продуктам, готовым к производству.
Узнайте больше о том, как реализовать этот рабочий процесс тестирования для ваших агентов на Signadot.com.
Signadot — это собственная платформа Kubernetes для тестирования микросервисов. Используя Signadot, команды разработчиков «смещают влево» тестирование, чтобы выявить проблемы раньше и повысить уверенность в выпуске. Узнайте больше Последние новости от Signadot ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Арджун Айер, генеральный директор Signadot, — опытный эксперт в области облачных технологий, страстно желающий улучшить опыт разработчиков. Обладая более чем 25-летним опытом работы в отрасли, Арджун имеет богатую историю разработки программного обеспечения для Интернет-масштабов и… Подробнее от Арджуна Айера
