一个Reddit技术帖，从抓取到成文，需要几步？我的团队最近做了个实验：用Google Agent Development Kit（ADK）搭了一套叫Dev Signal的多智能体系统，专门干这事——自动识别技术问题、查官方文档、起草技术博客，还能按我的个人风格生成配图。整个开发加部署到Cloud Run，花了两天。

灵感来自新发布的Developer Knowledge MCP服务器。我把它接进Gemini CLI，让编码助手直接调用标准化工具。这套系统的核心设计是"过滤噪音，创造价值"：一个agent盯Reddit抓技术讨论，一个agent翻文档做研究，还有一个负责输出成文。最花时间调试的是长期记忆层——让agent记住我的偏好和写作习惯，而不是每次重新学。

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技术架构上，我们先用Agent Starter Pack打底。这个工具能秒级生成专业级基础设施、CI/CD流水线和可观测性组件，把目录结构拆成Agent逻辑、服务端代码、工具集和工具四块。我用uv初始化项目，Python包管理速度极快。在此基础上，Gemini CLI和Antigravity负责加速代码生成，我只需专注agent的"智能"部分。

MCP（Model Context Protocol）是这套系统的关键粘合剂。本地和远程MCP服务器混用，既保证工具调用的标准化，又保留了灵活性。部署环节用Terraform写Cloud Run配置，安全策略和扩缩容规则一次性到位。整个流程跑通后，从Reddit帖子到可发布的草稿，全程无需人工介入。

接下来我会分四篇详细拆解：架构设计、MCP集成、记忆层实现、Cloud Run部署。代码已开源，想直接上手的朋友可以自取仓库。对于想快速验证多智能体方案的开发者，这套组合——ADK+MCP+Cloud Run+Starter Pack——可能是目前最省力的路径。