TripMind

已经联系

TripMind 是基于 OpenAgents 框架的多 Agent 群体旅行规划系统。它解决群体出行中的三大痛点：偏好冲突（有人爱美食有人爱冒险）、预算差异（成员预算从8000到15000不等）、特殊需求（孕妇、素食者等）。核心创新在于通过多 Agent 协作实现"意图解析→信息采集→智能规划"的完整链路，每个 Agent 专注单一职责，通过事件驱动机制协同工作，最终生成平衡所有成员需求的个性化行程方案。

系统包含9个 Agent，分为四层架构： 核心协调层：Coordinator 负责任务调度和结果汇总。 用户意图层：User Intent Agent 解析用户需求；Group Preference Agent 分析群体偏好；Budget Balancer Agent 进行预算平衡；Health Care Agent 处理健康关怀。 信息采集层：Web Scraper Agent 抓取网页信息；Information Analyzer Agent 分析处理数据。 规划执行层：Route Planning Agent 生成行程方案；Dynamic Adjuster Agent 动态调整优化。 OpenAgents 关键特性应用：使用事件系统（send_event）实现 Agent 间异步通信；通过 Triggers 机制让 Agent 监听特定事件自动触发处理；使用 workspace.project Mod 管理旅行项目生命周期；使用 workspace.messaging Mod 支持多频道消息通信；通过 Studio 可视化实时展示 Agent 协作过程。

① Coordinator Agent：接收用户请求，调度任务到各专业 Agent，汇总最终结果返回用户。 ② User Intent Agent：解析自然语言输入，提取目的地、时间、预算、偏好等结构化信息。 ③ Group Preference Agent：分析群体成员偏好，识别共同兴趣点和潜在冲突。 ④ Budget Balancer Agent：根据成员预算差异，设计分层方案。 ⑤ Health Care Agent：识别特殊需求（孕妇、素食、过敏等），过滤不适合的活动。 ⑥ Web Scraper Agent：抓取目的地景点、餐厅、交通等实时信息。 ⑦ Information Analyzer Agent：对抓取数据进行清洗、分类、推荐排序。 ⑧ Route Planning Agent：综合所有分析结果，生成详细的日程行程表。 ⑨ Dynamic Adjuster Agent：根据约束冲突（预算超标、健康风险等）触发重规划。