Trip Agent - AI 智能旅行规划助手

Multi-Agent 驱动的智能旅行规划应用，通过多个 AI 专家协作为你生成个性化行程。

在线体验: trip-agent-rho.vercel.app

功能特性

• Multi-Agent 协作: 5 个专业 Agent（主管、规划师、推荐师、预订专员、文档专员）协同工作
• A2UI 主动询问: 智能收集缺失的旅行信息（目的地、天数、预算、偏好）
• AGUI 实时界面: 可视化展示 Agent 思考过程和工具调用状态
• 实时行程生成: LLM 流式生成，实时展示 Agent 工作过程
• 行程地图: Leaflet 地图标注景点位置和路线
• PDF/Markdown 导出: 一键导出行程文档
• 暗色模式: 支持亮色/暗色主题切换
• 多平台: 支持 Web (Vercel) 和桌面 (Tauri) 两种部署方式

技术栈

类别	技术
前端	React 19 + TypeScript + Vite
UI	Tailwind CSS + shadcn/ui + Framer Motion
状态管理	Zustand
地图	Leaflet + OpenStreetMap
LLM	GLM-4-Flash / OpenAI / Anthropic (多模型支持)
后端	Vercel Serverless Edge Functions
数据库	Supabase PostgreSQL (RLS)
桌面	Tauri 2.x (Rust)
测试	Vitest (415 tests)

快速开始

前置要求

• Node.js v18+ (推荐 v20+)
• pnpm 最新版本

1. 克隆并安装

git clone https://github.com/ava-agent/trip-agent.git
cd trip-agent
pnpm install

2. 配置环境变量

cp .env.example .env

编辑 .env，填入你的 API 密钥：

# 必需：至少配置一个 LLM 提供商
VITE_GLM_API_KEY=your-glm-api-key    # 推荐，国内访问快速

# 可选：外部 API
VITE_OPENWEATHER_API_KEY=your-key    # 天气数据
VITE_GOOGLE_PLACES_API_KEY=your-key  # 景点/酒店推荐

3. 启动开发

pnpm dev          # Web 开发模式
pnpm tauri dev    # 桌面开发模式（需要 Rust）

4. 运行测试

pnpm test:run          # 运行全部 415 个测试
pnpm test:coverage     # 运行测试覆盖率报告

部署

Vercel 部署 (推荐)

1. Fork 本仓库到你的 GitHub
2. 在 Vercel 导入项目
3. 配置环境变量：

变量	说明	必需
GLM_API_KEY	LLM API 密钥（服务端安全存储）	是
VITE_SUPABASE_URL	Supabase 项目 URL	否
VITE_SUPABASE_ANON_KEY	Supabase anon key	否
OPENWEATHER_API_KEY	天气 API 密钥	否
GOOGLE_PLACES_API_KEY	地图 API 密钥	否

4. 部署完成，自动获得 HTTPS 域名

所有 API 密钥通过 Vercel Edge Functions 代理调用，不会暴露给浏览器。

Supabase 数据库 (可选)

1. 创建 Supabase 项目
2. 在 SQL Editor 中运行 supabase/migrations/001_init.sql
3. 表结构自动创建（trips + user_preferences），RLS 策略自动启用

桌面应用构建

需要额外安装 Rust：

pnpm tauri build    # 构建桌面安装包

项目结构

trip-agent/
├── api/                        # Vercel Edge Functions
│   ├── llm.ts                  #   LLM 聊天代理
│   ├── weather.ts              #   天气查询代理
│   └── places.ts               #   景点/酒店搜索代理
├── src/
│   ├── components/
│   │   ├── chat/               #   聊天界面
│   │   ├── itinerary/          #   行程卡片、地图
│   │   ├── layout/             #   布局 (Header, Sidebar)
│   │   ├── settings/           #   API 配置
│   │   ├── user/               #   用户面板、偏好
│   │   └── ui/                 #   shadcn/ui 基础组件
│   ├── services/
│   │   ├── multiAgentService   #   Multi-Agent 编排引擎
│   │   ├── llmService          #   LLM 多模型集成
│   │   ├── externalApiService  #   外部 API (天气/地点)
│   │   └── contextValidator    #   A2UI 上下文验证
│   ├── stores/                 #   Zustand 状态管理
│   ├── hooks/                  #   React Hooks
│   ├── lib/                    #   工具库 (Supabase, 导出)
│   └── types/                  #   TypeScript 类型定义
├── supabase/migrations/        # 数据库迁移脚本
├── src-tauri/                  # Tauri Rust 后端
├── docs/                       # 设计文档
└── vercel.json                 # Vercel 部署配置

Multi-Agent 架构

用户输入 → [主管 Agent] → 意图识别 + 任务分配
                ├── [规划师 Agent] → 生成每日行程
                ├── [推荐师 Agent] → 天气/餐厅/酒店推荐
                ├── [预订专员 Agent] → 价格对比/预订链接
                └── [文档专员 Agent] → 格式化导出

Agent	职责	工具
SupervisorAgent	意图识别、任务分配、上下文验证	analyze_intent, delegate_agents
PlannerAgent	生成详细每日行程	search_attractions, calculate_route
RecommenderAgent	个性化推荐（天气、酒店、餐厅）	get_weather, search_hotels
BookingAgent	价格对比、预订链接	check_availability, get_price
DocumentAgent	行程格式化与导出	format_itinerary

工作流程

1. A2UI 上下文验证 — 自动收集缺失的旅行信息（支持 1-365 天）
2. 主管分析意图 — 识别用户需求并分配任务
3. 专家协作处理 — 各 Agent 执行专业任务
4. 流式输出结果 — 实时展示 Agent 生成过程
5. 行程卡片展示 — 完整行程 + 地图 + 导出

API 密钥获取

服务	获取地址	用途
智谱 AI (GLM)	https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys	LLM 行程生成
OpenAI	https://platform.openai.com/api-keys	LLM (备选)
OpenWeatherMap	https://openweathermap.org/api	天气数据
Google Places	https://console.cloud.google.com/	景点/酒店

许可证

MIT License