feat: 黄庄三号四能力Agent初始版本

能力1: Function Call - LangGraph ToolNode
能力2: MCP - langchain-mcp-adapters + 确定性路由
能力3: 思考模式 - think_node + CoT推理链
能力4: Skill - 自建SkillRegistry注册机制

模型: GLM-4.5-air (智谱)

README.md

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+# 黄庄三号四能力 Agent
+
+基于 LangGraph 的多能力 AI Agent，集成 FC/MCP/思考模式/Skill 四种核心能力。
+
+## 四项能力
+
+| 能力 | 方案 | 支持度 |
+|------|------|--------|
+| Function Call | LangGraph 原生 ToolNode | ★★★★★ |
+| MCP | langchain-mcp-adapters + 确定性路由 | ★★★★ |
+| 思考模式 | 自建 think_node + CoT 推理链 | ★★★★ |
+| Skill | 自建 SkillRegistry 注册机制 | ★★★★ |
+
+## 模型
+
+GLM-4.5-air（智谱，OpenAI 兼容接口）
+
+## 快速开始
+
+```bash
+cd /path/to/hz3-agent
+
+# 自动测试（不带MCP）
+python3 agent_v3.py --test
+
+# 自动测试（带MCP）
+python3 agent_v3.py --mcp --test
+
+# 交互模式
+python3 agent_v3.py --mcp
+```
+
+## 文件说明
+
+| 文件 | 说明 |
+|------|------|
+| `agent_v3.py` | Agent 主程序（四能力完整版） |
+| `mcp_server.py` | MCP 服务器（示例工具：时间/字符统计/UUID） |
+| `step1_basic_fc.py` | Step1 基础 FC 验证 |
+
+## 代码调用
+
+```python
+from agent_v3 import run_agent, build_graph
+
+graph = build_graph()
+result = await run_agent("黄庄天气怎么样？", graph)
+
+print(result["reply"])      # 回复
+print(result["thinking"])   # 思考过程
+print(result["skill"])      # 使用的技能
+```
+
+## 架构流程
+
+```
+用户输入 → think(思考) → skill_route(路由)
+                              │
+                   ┌──────────┴──────────┐
+               匹配MCP工具            匹配Skill
+               直接调用             进入skill_exec
+                   │                    │
+              返回结果          执行工具+提示词模板
+                   │                    │
+                   └──────────┬─────────┘
+                              │
+                         agent(主节点)
+                         │           │
+                   有tool_calls   无tool_calls
+                      │              │
+                   tools节点        END
+                      │
+                   回到agent
+```
+
+## MCP 服务器
+
+`mcp_server.py` 基于 FastMCP 提供 3 个示例工具：
+
+- `get_current_time` - 获取当前时间
+- `count_chars` - 统计文本字符数
+- `generate_uuid` - 生成随机 UUID
+
+## Skill 系统
+
+已注册 3 个示例技能，扩展只需一行：
+
+```python
+skills.register(SkillDef(
+    name="新技能",
+    description="技能描述",
+    prompt="提示词模板，{input}为占位符",
+    tools=["依赖的工具名"]
+))
+```
+
+## 关键设计决策
+
+1. **MCP 确定性路由**：关键词匹配后直接 session.call_tool()，绕过模型不调工具的问题
+2. **思考结果合并**：与 system prompt 合并为单条 SystemMessage，避免干扰工具调用
+3. **AsyncExitStack 长连接**：MCP session 在 Agent 生命周期内保持，退出时统一关闭
+4. **迭代保护**：agent 节点迭代超过 5 次强制结束，防止无限循环