Mistral Agents API 發佈

Mistral AI 推出了 Agents API，這是一個專門設計的框架，旨在將傳統語言模型轉化為主動的問題解決者。透過整合內建連接器、持久記憶與編排能力，Agents API 讓開發者能夠構建企業級代理（agents），使其能夠執行動作並在對話中維持上下文。

核心能力與內建連接器

Agents API 提供了一套稱為內建連接器的預部署工具，並支援 Model Context Protocol (MCP) 以擴展代理功能。

內建連接器

• 程式碼執行： 代理可以於安全的沙盒環境中執行 Python 程式碼，進行數學計算、數據視覺化與科學運算。
• 圖像生成： 由 Black Forest Lab FLUX1.1 [pro] Ultra 提供技術支援，此連接器允許代理建立自定義圖形與視覺輔助工具。
• 文件庫： 此工具透過允許代理存取儲存在 Mistral Cloud 中的使用者上傳文件，實現了整合的檢索增強生成（RAG）。
• 網路搜尋： 此連接器提供對網路與新聞來源最新資訊的存取。根據 Mistral AI 的說法，加入網路搜尋顯著提升了 SimpleQA 基準測試的表現：Mistral Large 的準確度從 23% 提升至 75%，而 Mistral Medium 從 22.08% 提升至 82.32%。

MCP 工具整合

Agents API SDK 支援 Model Context Protocol (MCP)，這是一種開放標準，可讓代理與外部系統（如資料庫、API 與動態使用者數據）進行整合。這使得在內建連接器之外，能更具擴展性地使用真實世界的上下文。

有狀態的對話管理

與傳統的無狀態補全（stateless completions）不同，Agents API 實作了能隨時間保留上下文的有狀態對話系統。

對話結構

開發者可以透過兩種方式啟動互動：透過建立具有特定 agent_id 的對話來使用專門的能力，或是直接指定模型與補全參數以快速存取連接器。

持久性與分支

由於 API 維持了對話條目的結構化歷史紀錄，開發者不再需要手動監控或傳回整個對話歷史。系統支援查看過去的對話、繼續現有的執行緒（threads），或從歷史紀錄中的任何一點啟動新的對話路徑（分支）。此外，API 支援串流輸出以進行即時互動。

多代理編排與交接

Agents API 能夠透過動態編排的過程，協調多個專業代理來解決複雜問題。

代理式工作流

開發者可以建立多個代理，每個代理都配備了特定的模型與工具。透過定義交接規則，一個代理可以根據對話需求將任務委派給另一個代理。例如，一個金融代理可能會將特定任務交接給網路搜尋代理或計算機代理。

協作式問題解決

這種交接機制允許單一使用者請求觸發跨多個代理的一連串動作，讓每個代理都能處理請求中專業的部分，從而實現更高效的問題解決。

實際應用

Mistral AI 提供了幾個參考實作（cookbooks）來展示 API 的多功能性：

• 程式碼助手： 一個與 GitHub 互動並監督由 DevStral 提供技術支援的開發者代理的代理。
• Linear Tickets Assistant： 一種多伺服器 MCP 架構，可將通話逐字稿轉換為 PRD，並隨後轉換為可執行的 Linear issue。
• 金融分析師： 一個編排多個 MCP 伺服器的代理，用於獲取金融指標並歸檔見解。
• 旅遊與營養助手： 用於行程規劃、預訂管理與個人化飲食追蹤的專業代理。