前言
要说最近人工智能界最火热的开源大模型，必定是阿里发布不久的 Qwen3 系列模型。Qwen3 模型凭借赶超 DeepSeek-V3/R1 的优异性能，创新的混合推理模式，以及极强的 MCP 能力迅速成为 AI Agent 开发的主流基座模型。有读者询问："Qwen3 官网特地强调增强了 Agent 和代码能力，同时加强了对 MCP 的支持，那么我该如何利用 Qwen3 快速开发 MCP 应用呢？"这就需要用到 Qwen 官方推荐的开发工具 Qwen-Agent。本期分享我们将一起学习如何快速使用 Qwen3+QwenAgent 接入 MCP 服务端，快速开发 AI Agent 应用。
一、注册 Qwen3 API-Key
本次分享通过阿里云百炼大模型服务平台 API Key 请求方式调用 Qwen3 大模型，获取服务平台 API Key 的步骤如下:
- 登录 阿里云百炼大模型服务平台，如果页面顶部显示如下消息，大家需要开通百炼的模型服务，点击立即开通即可。
- 前往 我的 API-KEY 页面，单击创建我的 API-KEY。
- 在已创建的 API Key 操作列，单击查看，获取 API KEY。该 API KEY 是我们请求 Qwen3 大模型的重要凭证。
二、Qwen-Agent 快速入门
2.1 Qwen-Agent 简介
Qwen-Agent 是阿里通义团队推出的开源智能体（Agent）开发框架，基于 Qwen 大语言模型（LLM）构建，旨在帮助开发者快速构建具备指令遵循、工具调用、规划与记忆等能力的 AI 应用。它提供了从底层原子组件到高级智能体抽象的完整开发工具链，适用于多种复杂任务场景。
Qwen-Agent 具备如下核心特性：
- 更强的工具调用（Function Calling）能力: 框架支持智能体自动调用外部工具或函数，包括内置的代码解释器、浏览器助手等，也支持开发者自定义工具，扩展智能体的能力。
- 便捷的 MCP 工具接入流程: 最新版的 Qwen-Agent 已经集成了 MCP 工具接入流程，我们仅需写入 MCP 配置，即可在 Qwen-Agent 中调用 MCP 工具。
- 规划与记忆能力: 智能体具备任务规划能力，能够根据用户需求自动制定执行步骤。同时，具备上下文记忆功能，能在对话中保持状态，提供连贯的交互体验。
- 长文本处理与 RAG: Qwen-Agent 集成了检索增强生成（RAG）机制，支持处理从 8K 到 100 万 tokens 的长文档，通过文档分块和相关性检索，提升上下文理解与展示。
- UI 前端交互与展示
2.2 Qwen-Agent 构建多轮对话机器人
Qwen-Agent 具备快速接入 Qwen 系列模型能力，通过 Assistant 组件，可以实现工具调用、Agent 编排和 MCP 接入等一系列功能。下面通过使用 Qwen-Agent 开发多轮对话机器人的小案例让大家快速掌握 Qwen-Agent 的使用方法。
- 安装相关软件，这里使用 anaconda 创建虚拟环境并安装相关库。
conda create -n qwen_agent python=3.12
pip install -U
pip install uv
