เมื่อเช้าวันจันทร์ที่ผ่านมา ทีมของผมกำลังรัน DeerFlow Agent ที่เชื่อมต่อกับ MCP Server ขององค์กร เพื่อดึงข้อมูลจาก GitHub, Jira และ Slack พร้อมกัน 8 workers จู่ๆ คอนโซลก็พ่นข้อความ:
MCPConnectionError: HTTPConnectionPool(host='mcp.internal', port=8765):
Max retries exceeded with url: /tools/invoke (Caused by
NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object>:
Failed to establish a new connection: Connection refused'))
Tool: github.search_repos timed out after 30000ms
Agent run_id=drf-9f3a aborted at step 4/8นั่นคือจุดเริ่มต้นของการสืบสวน 72 ชั่วโมง เพื่อหาว่า DeepSeek V4 กับ GPT-5.5 ใครจัดการ MCP tool calling ได้ดีกว่ากันภายใต้โหลดจริง และบทเรียนนี้จะช่วยให้คุณไม่ต้องเจอ stack trace ตี 2 แบบผม
ภาพรวม DeerFlow Agent Framework
DeerFlow (Data-Enhanced Execution & Reasoning Flow) เป็น agent framework แบบ multi-step ที่ออกแบบมาเพื่อเรียกเครื่องมือผ่าน Model Context Protocol (MCP) โดยมี orchestrator ที่จัดการ state, retry policy และ tool registry แต่ละ agent จะถูกผูกกับ LLM provider หนึ่งตัว ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อ latency และ success rate ของ tool invocation
ในเวอร์ชัน 2.3 (2026) DeerFlow รองรับ MCP 1.2 ที่เพิ่ม streaming response และ tool batching ทำให้การเปรียบเทียบ provider มีมิติใหม่ที่น่าสนใจ โดยเฉพาะ parallel tool fan-out
โครงสร้างการทดสอบ
ผมทดสอบ 2 scenarios หลักบนเครื่องเดียวกัน (32 vCPU, 64GB RAM):
- Sequential tool chain: เรียก 5 tools ต่อเนื่อง รอผลลัพธ์ก่อนเรียกตัวถัดไป
- Parallel tool fan-out: เรียก 8 tools พร้อมกันผ่าน MCP async channel
ใช้ MCP server จำลองที่มี latency 120-450 มิลลิวินาทีต่อ