AI重新定义旅行:从“人找攻略”到“攻略找人”旅游规划智能体
前言
你是否曾花费数小时规划一次旅行，在机票价格、酒店评价、景点开放时间以及交通选择之间周旋，结果却发现你制定的行程要么太贵，要么太赶，要么错过了隐藏的宝藏？
如果你可以将这种复杂的规划工作委托给一个智能助手，它会了解你的喜好，实时研究各种选择，并为你量身打造一条符合你独特旅行目标的路线，那会怎么样呢？Deep Agents小试牛刀，打开多智能体的新世界
1.App瓶颈
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问题
旅行规划是一个典型的多维度优化问题，人类很难高效地解决。传统的旅行平台要么提供固定套餐，要么提供过多选择而缺乏智能整合。其挑战在于：
信息过载：成千上万的航班、酒店、景点和交通选择。
复杂约束：预算、时间、偏好、可达性、季节性和个人兴趣
多目标优化：平衡成本、时间、体验质量和个人偏好
实时动态：价格变动、可用性波动、天气影响计划
接下来，让我们了解一下Deep Agents框架：为构建智能旅行推荐系统提供了完美的基础。在本文中，我们将探讨如何构建一个将专业技能与协同智能相结合的旅行路线推荐智能体。
2.Deep Agents核心能力规划
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框架优势
在专为应对复杂场景中，Deep Agents特别适用。我们会发现，对于一个好的旅游指南，我们只要一个结果，包罗万象的，期间的过程我们不考虑你怎么得出结论。在以下情景中发挥优势：
针对模块化设计与旅行专业化相契合：每种智能体类型都能自然对应到一种深度技能或子智能体；通过技能系统实现明确的关注点分离；易于扩展新的专业化代理（例如，“预算旅行专家”，“豪华旅行策划师”）。
内置协调机制：`task`工具，用于并行执行独立的研究任务；文件系统作为代理通信的共享内存；Todo系统，用于跟踪复杂的多步规划流程。
生产就绪的基础：LangGraph原生支持流式处理、持久化和检查点；供应商无关（适用于Claude、OpenAI、Google或任何兼容LangChain的模型） ；100%开源，采用MIT许可协议，可完全定制。
长对话的上下文管理：为长途旅行规划会话提供自动摘要；将大量输出（如详细行程）保存到文件中 ；持久化的用户个人资料和偏好模型
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核心能力
旅行规划自然会分解为多个专业任务，这些任务可以从专门的智能体中获得可用的信息：
用户理解：提取用户的偏好、约束条件和旅行目标
深度检索：收集关于目的地、价格和可用性的最新信息
优化：寻找平衡多个目标的最佳路线
内容生成：创建引人入胜的行程和描述
互动：管理对话并根据反馈完善计划
Deep Agents框架为这种多代理协调提供了内置工具：`write_todos`/`read_todos`用于任务分解和进度跟踪；`task`用于将工作委托给专门的子代理；文件系统工具用于管理旅行数据和用户配置文件；技能系统用于封装特定于旅行的工作流程。
3.核心代码
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Coding
接下来，我们对底层核心代码进行模块化拆解。大致一共分为一下步骤：
1.用户意图解析：识别目的地、识别时间、识别预算、识别旅行风格
intent_agent = create_agent(model=llm,tools=[],system_prompt="""输出:- 目的地- 时间- 预算- 风格输出json格式.""")
2.当地环境：当前季节、当地天气预测、是否旅游旺季、节假日影响
environment_agent = create_agent(model=llm,tools=[get_weather],system_prompt="""使用get_weather工具来分析季节性旅行条件。提供简洁的天气分析。""")
3.交通规划：根据起点和终点的距离，估算交通费用，给出合理的交通选择。
planning_agent = create_agent(model=llm,tools=[recommend_attractions, estimate_transport],system_prompt="""使用工具来：- 推荐景点- 估算交通费用- 提供结构化输出。""")
4.预算动态控制：对出行的费用进行总计估算与成本进行比较，超出进行重新评估，最后做出优化建议。
budget_agent = create_agent(model=llm,tools=[],system_prompt="""检查预估成本是否超出预算。如有必要，请提出优化建议。""")
5.Deep Agents核心管控：
from langchain.agents.deep_agent import create_deep_agenttravel_deep_agent = create_deep_agent(model=llm,subagents=[{"name": "意图识别智能体","description": "解析用户出行意图","agent": intent_agent,},{"name": "环境预估智能体","description": "分析天气情况","agent": environment_agent,},{"name": "规划智能体","description": "规划景点和交通","agent": planning_agent,},{"name": "预算智能体","description": "评估旅行预算","agent": budget_agent,},],system_prompt="""你是一位旅行策划师。请基于用户的问题，采用一下步骤进行智能化分析Steps:1. Call intent_agent2. Call environment_agent3. Call planning_agent4. Call budget_agent5. Generate final itinerary""",skills=[get_weather, recommend_attractions, estimate_transport, write_file, read_file],memory=["./travel_memory.json"])
6.天气skills：
## 1. get_weather**描述：**获取指定城市的季节性天气信息。**输入参数：**| 参数 | 类型 | 是否必填 | 描述 ||-------|-------|----------|----------------------|| city | str | 是 | 城市或目的地名称 |**输出：**| 类型 | 描述 ||------|------|| str | 天气描述信息（温度范围、季节特点等） |**示例：**```pythonget_weather("东京")# 返回: "东京春季气温10-20°C，樱花季节"
在每一个解决当前问题的智能体中都需要加入工具来获取额外的信息资源进行补充，比如：查询天气工具、高德地图、酒店查询，火车票检索等等。
旅行规划的未来将是智能化的、个性化的和对话式的。借助Deep Agents等框架，构建这些复杂的系统比以往任何时候都更容易。即刻开启您的旅程，改变人们探索和体验世界的方式。
结束语
本篇探讨了用Deep Agents框架构建智能旅行推荐系统，旅行规划是典型的多维度优化问题，涉及预算、时间、景点选择和实时动态信息，传统平台难以高效处理。所以，在多维度的业务系统开发中Deep Agents框架才能发挥出绝对的优势出来。
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