从一个具体业务任务开始

这个原型围绕 WMS 智能采购展开：读取库存预警，结合供应商与历史订单数据，生成比价和补货建议。它是对 Agent 在业务流程中如何分工的一次探索，当前定位为原型实践。

主 Agent 编排，子 Agent 分工

方案基于 DeepAgents，由主 Agent 负责任务编排，采购分析与采购订单两个子 Agent 分别承担对应职责。分析与订单操作分开后，可以更清楚地描述每一步的输入、输出与业务责任，也便于核对流程停在哪一个环节。

通过 MCP 连接业务数据

MCP Server 通过 HTTP 调用 WMS REST 接口，获取库存预警、供应商和历史订单数据。工具围绕明确的业务数据工作，分析结果与实际接口返回保持联系，避免把模型生成的内容当作真实库存或真实订单。

订单创建保留人工确认

比价与补货建议进入订单操作前，保留 HITL（Human in the Loop，人在环中）人工确认。原型里的关键边界是：分析可以辅助判断，订单创建需要经过人的确认。这也是继续探索 Agent 业务落地时值得保留的设计原则。

原型结构

  • 主 Agent：任务编排与流程衔接。
  • 采购分析 Agent：库存、供应商与历史订单分析。
  • 采购订单 Agent：衔接订单操作。
  • MCP Server：经 HTTP 调用 WMS REST 接口。
  • 人工确认：订单创建前的确认环节。