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二、 2025 新功能全景

?? 功能	圖標	一句話亮點	適用場景
MCP-2 引擎	??	動態路由 + 記憶共享	多模型并行推理
LLM Gateway	??	統一限流、審計、脫敏	企業合規
Agent Market	??	一鍵安裝 800 + 現成 Agent	營銷、HR、財務
Flow IDE	??	類 Figma 畫布，支持分支、循環	低代碼團隊
GPU Burst	??	秒級彈性到 1 000 卡	大促高峰
Edge Runtime	??	本地 5 ms 延遲推理	工廠 PDA

三、企業級多模型協同（MCP）深度拆解

3.1 概念：MCP = Multi-Model Collaboration Protocol

一句話：讓不同模型像「微服務」一樣注冊、發現、調用、降級。

3.2 代碼級示例

以下 YAML 片段定義一個「商品描述生成」MCP 任務，同時調用 GPT-4o 與 Claude，并自動挑選最佳結果：

apiVersion: superagi.io/v2
kind: MCPWorkflow
metadata:
  name: product-copy-mcp
spec:
  inputSchema:
    productName: string
    keywords: string[]
  models:
    - name: gpt-4o
      weight: 0.6
      maxTokens: 300
    - name: claude-3-5
      weight: 0.4
      maxTokens: 300
  aggregator:
    type: BestOfN
    metric: cosine_similarity
  memory:
    ttl: 3600s

保存為 product-copy.yaml，通過 CLI superagi apply -f product-copy.yaml 即可上線。

四、可視化工作流設計器完全指南

4.1 畫布速覽

圖標	功能	快捷鍵
???	拖拽節點	`V`
??	連線路徑	`L`
??	實時調試	`Ctrl+Enter`
??	數據預覽	`Space`

4.2 5 分鐘搭一個「銷售線索 → 郵件 → CRM」流程

打開 https://app.superagi.com
新建 Flow → 選擇模板「Lead-to-Deal」
拖拽節點：
- Trigger：Webhook（接收表單）
- LLM：GPT-4o（生成個性化郵件）
- Tool：SendGrid（發送郵件）
- Tool：HubSpot（寫入 CRM）
點擊「Run Test」→ 填寫測試 JSON → 觀察鏈路執行圖
一鍵發布，獲得 HTTPS Endpoint

4.3 高級技巧：條件分支 + 循環

條件節點：使用 JSONPath 判斷 lead.score $gt; 80 才發送郵件
循環節點：每 30 min 重試一次，最多 3 次，失敗后轉人工

五、生產環境部署：Docker、K8s、GPU 調度

5.1 Docker 快速啟動

git clone https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI.git
cd SuperAGI
cp config_template.yaml config.yaml
# 填寫 OpenAI、Anthropic、SendGrid 等 Key
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up --build

瀏覽器打開 http://localhost:3000 即可使用。

5.2 Kubernetes 高可用部署

組件	副本數	資源限制	說明
Gateway	3	2 vCPU / 4 Gi	入口網關
MCP Router	5	4 vCPU / 8 Gi	無狀態，可水平擴展
Worker	10	1 GPU / 16 Gi	運行模型容器
PostgreSQL	1 (主) + 2 (從)	8 vCPU / 32 Gi	高可用
Redis	3 (哨兵)	2 vCPU / 4 Gi	緩存 & 消息隊列

官方 Helm Chart 一鍵安裝：

helm repo add superagi https://charts.superagi.com
helm install sa superagi/superagi \
  --set gpu.enabled=true \
  --set persistence.size=100Gi

六、真實案例：3 天上線「智能客服+訂單預測」雙代理

6.1 背景

某跨境電商「快貿科技」日均 5 萬會話、2 萬訂單，客服團隊 80 人，大促人力缺口 3 倍。

6.2 方案

代理	模型	功能	節點數	上線耗時
智能客服	GPT-4o + Claude-3.5	FAQ、訂單查詢、退換貨	12	1 天
訂單預測	TimesFM + LightGBM	未來 7 天銷量	8	2 天

6.3 成果

?? 客服人效 ↑ 60 %
?? 預測準確率 93 % → 97 %
?? 節省人力成本 ≈ 120 萬/年

七、監控、合規、成本控制最佳實踐

7.1 監控大盤（Grafana 模板 ID：18633）

指標	面板	告警規則
Token 用量	時序圖	$gt; 100 k / 5 min
模型延遲	熱力圖	p95 $gt; 2 s
錯誤率	Gauge	rate $gt; 1 %
GPU 利用率	折線圖	avg $lt; 30 % 縮容

7.2 合規清單

維度	工具	做法
PII 脫敏	Presidio	網關層自動打碼
審計日志	Loki	全鏈路 30 天留存
權限控制	Keycloak	OIDC + RBAC
加密	Vault	傳輸 TLS 1.3、存儲 AES-256

7.3 成本優化

策略	說明	節省
模型緩存	相同輸入 Hash 復用	25 %
彈性調度	閑時 GPU 0 副本	60 %
批處理	20 條/批	30 %

八、 2025 選型對比：SuperAGI vs LangChain vs CrewAI

維度	?? SuperAGI	?? LangChain	?? CrewAI
開源協議	Apache-2.0	MIT	MIT
多代理協作	? 內置	?? 需擴展	? 核心
可視化	? Flow IDE	?	?
企業支持	? SOC-2	?	?? 商業版
節點生態	1 500 +	200 +	100 +
部署復雜度	中	低	中
社區活躍度	37 k ★	90 k ★	12 k ★