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MCP Agent Project

车载语音助手项目：大小模型协同 + MCP 协议调度

Overview

辉少的实战项目，构建车载语音助手系统。核心架构是「大小模型协同」：用 Bert-Tiny 做高并发过滤，Bert-Base 做意图召回，DeepSeek 大模型做复杂语义理解和参数抽取。通过 MCP 协议解耦决策与执行。

Key Facts / Claims

三阶段架构

第一阶段：离线训练 - 拒识数据：50万条，DeepSeek 生成对抗样本 + 线上日志 - 意图数据：40万条，400+ 技能泛化为数十万条指令 - 模型 A：Bert-Tiny（3层，312维）— 二分类拒识 - 模型 B：Bert-Base（12层，768维）— 400+ 意图多分类

第二阶段：在线推理 1. 信号拦截：Bert-Tiny 过滤 90%+ 无效流量 2. 上下文理解：DeepSeek 微调版做 Query 改写 3. 意图粗排：Bert-Base Top-K 截取 5 个候选意图 4. 精排决策：DeepSeek 辨析 + Function Calling 参数抽取

第三阶段：执行反馈 - MCP 协议调度工具调用 - 高德 API、QQ 音乐 API、车载 CAN Bus - 大模型生成自然语言回复 + TTS

核心技术壁垒

  1. 大小模型协同：Tiny 高并发（QPS 500+）+ Base 准确率 + 大模型复杂理解
  2. 数据飞轮：大模型生成数据反哺小模型
  3. MCP 标准化：无限扩展新技能，无需重构核心代码
  • [[deepseek]] — 项目中使用的大模型
  • [[llm-rl-algorithms]] — 模型训练方法
  • [[qwen-series]] — 另一大模型系列

Sources