agent实习都干什么？深入了解项目构成(一)

ai应用开发作为新兴岗位，许多同学对于其岗位构成，岗位职责等都尚有些模糊，因此我将我在相关实习中的工作内容进行简单总结，抛砖引玉，以期能对大家有一些帮助。

项目背景

我在公司中做的最主要的项目即合同文档智能审核系统，这个是企业风控及降本增效的核心组件之一，传统Java微服务架构下，敏感词审核、错别字校验、风险分析等模块存在服务耦合度高、AI能力集成成本高、策略调整需全量发布的问题。MCP（Model Context Protocol）作为标准化工具调用协议(即JSON-RPC协议)，结合multi - Agent架构可实现工具层与业务逻辑层解耦，既保留微服务模块化优势，又提升系统对AI能力的适配性和策略灵活性。

为什么要进行改造

传统Java微服务架构中，各审核模块通过接口交互，数据流需经服务网关转发，每个微服务既封装工具调用又实现业务逻辑；重构为MCP+Multi-Agent架构后，MCP Server作为统一工具层，标准化暴露各类审核能力接口，多Agent聚焦业务逻辑（如审核规则、上下文分析，标题分级），数据流简化为Agent按需调用MCP工具，职责边界清晰，工具升级无需改动Agent逻辑。

模块改造思路

1. 敏感词审核模块：原Java微服务拆分为MCP服务，封装敏感词库查询、正则匹配等基础能力并提供标准MCP接口；审核Agent封装行业敏感词策略、命中分级规则，按需调用MCP工具完成审核。
2. 错别字校验模块：MCP服务集成开源NLP工具实现基础纠错能力；Agent结合合同领域上下文（如专业术语、格式规范），对MCP返回结果二次筛选并生成修改建议。
3. 合同风险分析模块：MCP服务封装法律知识库检索接口；Agent基于条款关联性，整合MCP返回的法条信息完成风险评级，支持动态调整评级维度。

系统集成

多Agent采用“并行校验+串行审核+决策汇总”协同机制：错别字校验与敏感词审核Agent并行调用MCP工具，结果同步至风险分析Agent做串行深度审核，最终由决策Agent汇总生成审核报告。MCP Server统一管理工具接口，Agent通过标准化协议调用，无需关注工具底层实现。

代码示意

(仅为demo，并非内部实际代码)

// Java MCP服务接口（敏感词审核）
public interface SensitiveWordMcpService {
    // 标准MCP接口，入参为文档内容、敏感词分类，返回命中结果
    McpResponse checkSensitiveWords(String docContent, List<String> wordCategories);
}

# Agent调用MCP工具伪代码
def contract_audit_agent(doc_content):
    # 调用MCP敏感词审核工具
    sensitive_result = mcp_client.call_tool("SensitiveWordMcpService", 
                                           params={"docContent": doc_content, "wordCategories": ["finance", "legal"]})
    # 业务逻辑：分级判断
    if sensitive_result.hit_level > 2:
        return AuditResult(status="reject", reason=sensitive_result.hit_words)
    return AuditResult(status="pass")

总结

重构后的系统核心收益体现在三方面：

一是灵活性，Agent层策略调整无需重启MCP服务；

二是工具标准化，MCP接口兼容多类AI/传统工具，降低集成成本；

三是AI生态适配性，新增大模型审核能力仅需封装为MCP服务即可被Agent调用。

相较于传统架构而言，该架构适用于需频繁调整策略、多类AI能力融合的智能审核场景，扩展建议优先实现MCP工具版本管理和Agent策略可视化配置，进一步提升工作效率。

一图流总结: