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项目背景

随着旅游行业的快速发展，用户对旅行服务的需求日益多样化和个性化。传统的单一点式服务已无法满足用户一站式旅行规划的需求。本项目旨在构建一个基于大语言模型的多智能体旅行客服系统，通过智能协作的方式为用户提供航班查询预订、酒店搜索预订、租车服务、景点推荐等全方位旅行服务。

系统采用 LangGraph 框架构建多智能体架构，由一个主管 Agent (supervisor) 协调多个专业子 Agent，每个子 Agent 负责特定领域的任务，实现专业分工与高效协作。

技术实现

多智能体架构设计

系统采用层级式多智能体架构：

supervisor (主管Agent)
├── research_agent (网络搜索)
├── flight_booking_agent (航班服务)
├── hotel_booking_agent (酒店服务)
├── car_rental_booking_agent (租车服务)
└── excursion_booking_agent (景点推荐)

主管 Agent 负责理解用户意图，将任务分发给对应的专业子 Agent，并整合各子 Agent 的结果返回给用户。子 Agent 执行完成后返回 supervisor 进行总结，保证多轮对话的上下文连续性。

LangGraph 工作流编排

使用 LangGraph 构建状态管理工作流：

State 管理: 定义全局状态，包含消息历史、当前任务等信息
节点定义: 每个 Agent 作为一个节点，处理特定类型的任务
边与条件路由: 根据用户意图动态路由到对应的子 Agent
Command 模式: 支持子 Agent 返回结果给 supervisor，实现多轮对话

业务工具集成

为每个专业 Agent 配备相应的业务工具：

航班工具: 航班查询、改签、取消
酒店工具: 位置搜索（支持区域名称匹配）、酒店预订管理
租车工具: 车辆搜索、预订、修改、取消
景点工具: 智能推荐旅游景点
网络搜索工具: 接入智谱 AI 搜索 API 获取实时信息

API 服务层

基于 FastAPI 构建 RESTful API：

支持流式响应
集成 LangGraph Checkpointer 实现会话持久化
提供 Swagger 文档 (/docs)

前端界面

提供两种前端：

Vue 3 前端: 生产级 Web 界面
Streamlit 测试界面: 纯白色简洁风格，便于快速测试

项目成果

✅ 完成多智能体架构设计与实现
✅ 实现航班、酒店、租车、景点四大核心服务
✅ 优化多轮对话，子 Agent 执行后返回 supervisor 总结，保持上下文连续性
✅ 修复酒店位置搜索问题，支持区域名称模糊匹配
✅ 提供 FastAPI 接口和 Streamlit 测试界面

AI旅行助手 - 多智能体旅行客服系统

技术栈

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