智能旅行助手Agent实战：前后端分离的多Agent系统
文章目录
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- 13.1 项目概述与架构设计
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- 13.1.1 为什么需要智能旅行助手
- 13.1.2 技术架构概览
- 13.1.3 快速体验：5分钟运行项目
- 13.2 数据模型设计
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- 13.2.1 Web应用中的数据流转
- 13.2.2 从字典到Pydantic模型
- 13.2.3 Pydantic的核心概念
- 13.2.4 自底向上的模型设计
- 13.2.5 数据模型在Web应用中的应用
- 13.3 多智能体协作设计
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- 13.3.1 为何需要多智能体
- 13.3.2 Agent角色设计
- 13.3.3 Agent协作流程
- 13.3.4 查询构建
- 13.4 MCP工具集成详解
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- 13.4.1 为什么不直接调用API
- 13.4.2 高德地图MCP集成
- 13.4.3 共享MCP实例
- 13.4.4 Unsplash图片API集成
- 13.5 前端开发详解
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- 13.5.1 前后端分离的Web架构
- 13.5.2 类型定义
- 13.5.3 API服务封装
- 13.5.4 Home表单设计
- 13.5.5 Result页面展示
- 13.6 功能实现详解
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- 13.6.1 预算计算功能
- 13.6.2 加载进度条
- 13.6.3 行程编辑功能
- 13.6.5 侧边导航与锚点跳转
- 13.7 结语
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本章的智能旅行助手将是一个完整的项目，包含以下核心功能：
（1）智能行程规划：用户输入目的地、日期、偏好等信息，系统自动生成包含景点、餐饮、酒店的完整行程计划。
（2）地图可视化：在地图上标注景点位置、绘制游览路线，让行程一目了然。
（3）预算计算：自动计算门票、酒店、餐饮、交通费用，显示预算明细。
（4）行程编辑：支持添加、删除、调整景点，实时更新地图。
（5）导出功能：支持导出为PDF或图片，方便保存和分享。
13.1 项目概述与架构设计
13.1.1 为什么需要智能旅行助手
规划一次旅行是一件既令人兴奋又令人头疼的事情。你需要在网上搜索景点信息，对比不同的攻略，查看天气预报，预订酒店，计算预算，规划路线。这个过程可能需要花费几个小时甚至几天的时间。而且即使花了这么多时间，你也不确定规划的行程是否合理，是否遗漏了什么重要的景点，预算是否准确。
传统的旅行规划方式有几个痛点。首先是信息分散。景点信息在旅游网站上，天气信息在天气网站上，酒店信息在预订网站上，你需要在多个网站之间切换，手动整合这些信息。其次是缺少个性化。大部分攻略都是通用的，不考虑你的个人偏好、预算限制、出行时间等因素。最后是难以调整。当你想修改行程时，可能需要重新规划整个行程，因为景点的顺序、时间安排、预算都是相互关联的。
AI技术为解决这些问题提供了新的可能。想象一下，你只需要告诉系统"我想去北京玩3天，喜欢历史文化，预算中等"，系统就能自动为你生成一个完整的行程计划，包括每天去哪些景点、在哪里吃饭、住哪个酒店、需要多