GoGoGo，出发咯

基于多智能体的 AI 甘肃丝路旅行规划系统

用户只需说一句"我想去敦煌看莫高窟"，系统通过 12 个专业智能体协同工作，结合消费画像、UGC 攻略、POI 数据、实时天气、交通和交易服务，自动生成可直接执行的甘肃深度游路线。

核心特性

• 12 个智能体协同 — 意图理解 → 消费画像 → 攻略挖掘 → POI 召回 → 评价可信度过滤 → 餐饮决策 → 住宿推荐 → 交通规划 → 天气穿搭 → 路线优化 → 风险质检
• SSE 实时进度 — 每个智能体的执行状态实时推送到前端，所见即所得
• 3 套路线方案 — 景观优先 / 摄影优先 / 经典环线，一键切换
• 核心评分算法 — POI 综合评分、评价可信度（TrustScore）、路线优化目标函数
• 真实地图 — 高德地图集成，POI 标记 + 路线连线
• 甘肃数据集 — 76 个核心景点、74 家餐饮、15 个摄影点、52 家酒店、2433 条评价、29 篇 UGC 攻略，覆盖甘肃 15 个地市州

快速开始

1. 配置环境变量

cp .env.example .env

编辑 .env，填入你的 API Key：

MOONSHOT_API_KEY="your_deepseek_api_key"
MOONSHOT_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
MOONSHOT_MODEL="deepseek-chat"

# 可选：高德地图（不填则使用装饰风格地图）
AMAP_KEY="your_amap_js_api_key"

# 端口配置（可选，默认 8000/3000）
BACKEND_PORT=8000
FRONTEND_PORT=3030

2. 一键启动

python start.py

或分别启动：

# 终端 1 - 后端
cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8000

# 终端 2 - 前端
cd frontend
npm install
npm run dev

3. 访问

打开 http://localhost:3030，输入需求即可体验。

项目结构

GoGoGo/
├── start.py                    # 一键启动脚本
├── .env.example                # 环境变量模板
├── backend/
│   ├── main.py                 # FastAPI 入口
│   ├── requirements.txt        # Python 依赖
│   ├── api/
│   │   └── routes.py           # API 路由（SSE 流式 + REST）
│   ├── agents/
│   │   ├── coordinator.py      # A0 总调度 — 编排 12 个智能体
│   │   ├── intent.py           # A1 意图理解
│   │   ├── profile.py          # A2 消费画像
│   │   ├── ugc.py              # A3 UGC 攻略挖掘
│   │   ├── poi_recall.py       # A4 POI 召回（算法）
│   │   ├── review_trust.py     # A5 评价可信度过滤（算法）
│   │   ├── food.py             # A6 餐饮决策
│   │   ├── hotel.py            # A7 酒店推荐
│   │   ├── transport.py        # A8 交通规划（自驾/包车）
│   │   ├── weather.py          # A9 天气穿搭（Open-Meteo 实时 + SQLite  fallback）
│   │   ├── weather_api.py      # Open-Meteo 免费天气 API
│   │   ├── route_optimizer.py  # A10 路线优化（算法）
│   │   ├── critic.py           # A11 风险质检
│   │   └── llm_client.py       # DeepSeek API 封装
│   ├── services/
│   │   ├── data_loader.py      # SQLite 数据加载器 (SQLAlchemy)
│   │   └── scoring.py          # 核心评分算法
│   ├── db/
│   │   ├── models.py           # SQLAlchemy ORM 模型
│   │   └── gogogo.db           # SQLite 数据库
│   ├── dataset/
│   │   ├── pois.json           # 甘肃 POI 数据
│   │   ├── reviews.json        # 用户评价
│   │   ├── ugc_guides.json     # UGC 攻略
│   │   ├── users.json          # 用户画像
│   │   ├── hotels.json         # 酒店数据
│   │   └── weather.json        # 天气数据
│   └── scripts/
│       ├── generate_data.py    # 数据生成脚本
│       └── migrate_json_to_db.py # JSON 迁移到 SQLite
└── frontend/
    ├── package.json
    ├── vite.config.ts           # Vite 配置 + API 代理
    └── src/
        ├── App.tsx              # 主应用（SSE 驱动 11 个 Agent 步骤）
        ├── types.ts             # TypeScript 类型定义
        ├── services/
        │   └── planner.ts       # SSE 流式调用后端
        └── components/
            ├── AgentProgress.tsx # 智能体进度展示
            ├── RouteCard.tsx     # 路线详情卡片
            ├── MapOverview.tsx   # 高德地图 + 装饰地图
            ├── POIDetails.tsx    # POI 详情弹窗
            ├── PreferencesModal.tsx # 偏好设置
            ├── DiscoverView.tsx  # 周边发现
            ├── HistoryView.tsx   # 历史行程
            ├── StampsView.tsx    # 旅行印记
            └── ProfileView.tsx   # 个人中心

技术栈

层	技术
前端	React 19 + Vite + Tailwind CSS 4 + Framer Motion
后端	Python FastAPI + SSE-Starlette
AI	DeepSeek API（OpenAI 兼容）
地图	高德地图 JS API 2.0（无 key 时降级为装饰地图）
数据	SQLite + SQLAlchemy ORM（JSON 可重新导入）
天气	Open-Meteo 免费 API（无需 key）+ SQLite 月均 fallback
通信	Server-Sent Events (SSE)

核心算法

POI 评分： $$Score(p) = w_1 M_p + w_2 Q_p + w_3 T_p + w_4 U_p + w_5 L_p - w_6 R_p - w_7 C_p - w_8 D_p$$

评价可信度： $$TrustScore = DetailScore \times RecencyScore \times UserSimilarity \times (1 - IncentiveRisk)$$

路线评分： $$RouteScore = \alpha \cdot Pref + \beta \cdot Quality + \gamma \cdot Trust + \delta \cdot Conv - \lambda \cdot Time - \mu \cdot Cost - \theta \cdot Queue - \eta \cdot Detour$$

API 端点

方法	路径	说明
GET	/api/stream/plan?query=xxx&preferences=xxx	SSE 流式规划
POST	/api/plan	非流式规划
GET	/api/poi/{id}	POI 详情
GET	/api/discover	周边发现
GET	/health	健康检查

License

Apache-2.0