🦞 LangGraph 出行助手 Agent

基于 LangGraph 构建的智能出行助手，支持天气查询、装备推荐、景点推荐、出行规划和住宿推荐。

功能特性

• 🌤️ 天气查询：查询目的地天气情况
• 🎒 装备推荐：根据天气智能推荐出行装备
• 🏞️ 景点推荐：推荐热门景点和游玩建议
• 🚄 出行规划：提供多种出行方式选择
• 🏨 住宿推荐：推荐合适的住宿选择
• 💬 多轮对话：支持持续交互优化行程

项目结构

travel-agent/
├── README.md
├── requirements.txt
├── config.py              # 配置文件
├── state.py               # 状态定义
├── tools/                 # 工具目录
│   ├── __init__.py
│   ├── weather_tool.py    # 天气查询
│   ├── equipment_tool.py  # 装备推荐
│   ├── attractions_tool.py # 景点推荐
│   ├── transport_tool.py  # 出行规划
│   └── accommodation_tool.py # 住宿推荐
├── nodes/                 # 节点目录
│   ├── __init__.py
│   ├── classifier.py      # 意图分类
│   ├── tools_node.py      # 工具执行
│   └── response.py        # 响应生成
├── graph.py               # 图定义
└── main.py                # 主程序

安装依赖

pip install -r requirements.txt

使用方法

from main import TravelAgent

# 初始化
agent = TravelAgent()

# 查询天气
response = agent.run("北京明天天气怎么样？")

# 综合规划
response = agent.run("我要去三亚旅游3天，帮我规划行程")

# 装备推荐
response = agent.run("去西藏需要带什么装备？")

配置说明

在 config.py 中配置 API 密钥：

# 百度地图 API
BAIDU_MAP_AK = "your_baidu_map_ak"

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key"
OPENAI_API_BASE = "https://api.openai.com/v1"

# 或使用国内模型
MODEL_NAME = "deepseek-chat"
MODEL_API_KEY = "your_api_key"
MODEL_API_BASE = "https://api.deepseek.com/v1"

架构说明

状态流

用户输入 → 意图分类 → 工具选择 → 工具执行 → 响应生成 → 返回结果

工具集成

• Skill 集成：天气查询可使用现有的 weather skill
• MCP 集成：支持通过 MCP 调用外部服务
• API 调用：直接调用百度地图等 API

扩展开发

添加新工具

1. 在 tools/ 目录创建新工具文件
2. 使用 @tool 装饰器定义工具
3. 在 graph.py 中添加节点和路由

添加新节点

1. 在 nodes/ 目录创建节点文件
2. 在 graph.py 中注册节点
3. 添加相应的边和路由逻辑