夜雨聆风龙虾现在很火，公司需要用他做一个专业的方案生成系统，领导思路就是有很多方案可以做，业务人员写专业的skill，开发人员写专业的生产数据接口，再接个大模型，班组人员就可以直接自己生成方案，实现降本增效了，思路很好，感觉完全是ai未来的大方向，我也在功能上初步研究了几天龙虾3.13的来源版本。
我的理解给大家分享下：
1.龙虾是一个架子，集成大模型，skill，mcp服务（需要额外装插件，我觉得mcpadapter不错.注意有个坑要接入Http stream的mcp服务，老的sse服务识别不了），核心就是个自由定制化的agent，用户只需要跟他交互即可完成任务，配置随心所欲。如果mcp服务绑定好了，启动网关，会在日志用看到[mcpadaper]加载了xxx.报告x个工具。
2.配置文件的形式基本就是md文件和json文件，md文件里面存龙虾的判断逻辑，json文件主要存配置和日志。
3.测试了下qwen32b来驱动，效果一般，低于32b的模型很难对话成功。
4.他的对话都会缓存到sesson文件夹里，很多时候他老是从历史对话中读取，这点记着强制清空下。
5.发现他调用tool（mcp）的能力比skills强，更愿意调用tool，测试了qwen32b qwen235b模型，发现一不小心就跑去调用tool，除非写的描述极端匹配skill里的description.不然怎么都是调用tool。
6.另外发现如果生成的方案如果需要依次调用很多mcp，mcp调用链的入参出参衔接基本能衔接成功，但是让大模型总结时候，会拼乱数据，即如果调用2个mcp的数据拼成一行，会错乱，比如第一个mcp返回三个结果1 2 3，123代入后第二个mcp返回a b c。很多时候最后拼的结果是1 b,2 c,3 a。这个目前还没找到好方法解决。
7.还有个他自己有自己的skill，默认加载的时候会后台加载内置skill，没有任何只是，我这边把内置的SOUl.md改了下，让他只说中文，skill调用优先，他就可以调用到方案skill了。
8.总体来看龙虾这个架子思路不错，但是不知道模型问题，还是skill写法问题，很容易找不到skill.
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