旅游助手
案例介绍
系统通过 MCP 协议封装地图、日历、知识检索等外部工具，支持将用户的自然语言需求自动拆解为可执行任务，例如“安排三天上海亲子游”“查询酒店周边景点并生成日程”“把行程同步到日历”。其中 Travel Agent 负责 POI 搜索、路线规划和天气查询，Schedule Agent 对接飞书日历完成日程创建、查询、修改和提醒，RAG Agent 负责从本地旅游知识库中检索目的地攻略、注意事项和常见问题。
项目使用 Python、LangGraph、MCP、Redis、MongoDB、Qdrant 和 Docker 完成开发与部署，具备多轮对话状态保持、工具调用、异常回退和端到端测试能力。该作品可扩展为旅行社智能客服、企业差旅助手、景区导览助手、酒店民宿咨询助手等外包应用。
旅游助手
案例介绍
旅游管理助手是一套基于大模型、多智能体与 MCP 协议构建的智能旅行规划作品，面向个人出行、团队差旅和旅游服务场景。本人负责项目整体架构设计与核心功能开发，采用 LangGraph 搭建多 Agent 协作流程，实现用户意图识别、行程规划、地点推荐、路线查询、天气查询、日程管理和知识库问答等能力。
系统通过 MCP 协议封装地图、日历、知识检索等外部工具，支持将用户的自然语言需求自动拆解为可执行任务，例如“安排三天上海亲子游”“查询酒店周边景点并生成日程”“把行程同步到日历”。其中 Travel Agent 负责 POI 搜索、路线规划和天气查询，Schedule Agent 对接飞书日历完成日程创建、查询、修改和提醒，RAG Agent 负责从本地旅游知识库中检索目的地攻略、注意事项和常见问题。
项目使用 Python、LangGraph、MCP、Redis、MongoDB、Qdrant 和 Docker 完成开发与部署，具备多轮对话状态保持、工具调用、异常回退和端到端测试能力。该作品可扩展为旅行社智能客服、企业差旅助手、景区导览助手、酒店民宿咨询助手等外包应用。
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