以云端之智，成脚下之路。让每一次出发，都如古人般洒脱，亦如未来般精准。

云游策 (CloudStrategy) 是一款革新性的 AI 文旅智能体，专为终结现代旅行中的"信息过载"与"决策疲劳"而生。

其名寓含双重智慧：

• "云游"：承袭古人逍遥天地、随心而行的雅趣，致力于让用户从繁琐的攻略中解脱，重获自在云游的纯粹体验
• "策"：依托强大的云端算力与人工智能算法，化身用户的私人军师，在海量数据中运筹帷幄，精准生成最优行程策略

• 五 Agent 战略协作: 军师、侦察兵、筛选官、谏官、书记五位 Agent 协同运筹，从意图解读到策略生成，真正实现"策"的能力
• 终结信息过载: 筛选官按相关性评分过滤海量景点，只呈现最适合你的选项
• 终结决策疲劳: 军师生成 2-3 个策略方案（经典路线/省钱攻略/深度体验），附带利弊分析，选择不再纠结
• 水墨遇见算法: 融合东方水墨写意与现代精准数据的设计语言，视觉体验独特
• 高德互动地图: 深度集成高德地图 JS API 2.0，动态绘制真实经纬度打卡路线
• 预算明细面板: 智能汇总门票、餐饮、住宿与交通等多维度花销，预算尽在掌握
• 知识图谱可视化: 将行程数据转换为节点关系图，直观展示行程结构
• 军师伴游问答: 悬浮式 AI 问答窗口，拥有完整行程上下文，提供有见地的策略建议

graph TD
    subgraph G1 ["前端交互层 - 水墨遇见算法"]
        A1["简化输入表单"]
        A2["单流叙事结果页"]
        A3["互动地图组件"]
        A4["知识图谱可视化"]
        A5["军师顾问浮窗"]
    end

    subgraph G2 ["后端网关"]
        B1["异步轮询机制 <br/> POST/plan & GET/status"]
        B2["军师问答<br/>POST/chat/ask"]
    end

    subgraph G3 ["五Agent战略引擎"]
        C1["军师 Strategist <br/> 意图解读 + 策略生成"]
        C2["侦察兵 Scout <br/> 并行数据采集"]
        C3["筛选官 Curator <br/> 信息过载过滤"]
        C4["谏官 Critic <br/> 可行性审查"]
        C5["书记 Presenter <br/> 结构化输出"]
    end

    subgraph G4 ["服务层"]
        D1["LLM 模型 API"]
        D2["高德 MCP Server"]
        D3["天气/时间检索"]
    end

    A1 --> B1
    A2 <--> B1
    A5 <--> B2

    B1 --> C1
    B2 --> D1

    C1 --> C2
    C1 --> C3
    C1 --> C4
    C1 --> C5

    C2 <--> D2
    C2 <--> D3
    C3 --> C4
    C4 --> C5

不同于传统的"数据搬运"，云游策的五 Agent 引擎真正实现"策"的能力：

1. 意图解读: 军师分析用户输入（支持模糊输入），推断偏好和约束
2. 数据采集: 侦察兵并行搜索景点、天气、酒店数据
3. 信息过滤: 筛选官按相关性评分过滤，解决"信息过载"
4. 策略生成: 军师生成 2-3 个方案变体，附带利弊分析，解决"决策疲劳"
5. 可行性审查: 谏官检查行程可行性，标注风险
6. 结构化输出: 书记格式化最终行程策略

针对 LLM 生成超长文本的 504 Gateway Timeout 问题：

• POST /api/trip/plan: 立即返回 task_id，推理任务后台执行
• GET /api/trip/status/{task_id}: 前端每 3 秒轮询，实时获取进度

AI 聊天不再是一个中立的信息查询工具，而是一位有见地的旅行军师：

• 主动提供策略建议（"我建议..."、"如果是我会..."）
• 适时提醒潜在问题（天气、人流、体力等）
• 给出明确的推荐理由，而非罗列信息

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• 大模型 API Key（兼容 OpenAI 格式）
• 高德地图 API Key（Web服务 + Web端(JS API)）
• Unsplash API Key

cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 填入 LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_ID
# 填入 VITE_AMAP_WEB_KEY

uvicorn app.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

cd frontend
npm install

# 配置 .env
# VITE_AMAP_WEB_KEY（与后端一致）
# VITE_AMAP_WEB_JS_KEY（Web端 JS API 类型）
# 在 index.html 配置高德安全密钥

npm run run dev

# 配置环境变量
cp .env.example .env

# 构建并启动
docker-compose up --build

CloudStrategy/
├── backend/                       # Python FastAPI 后端
│   ├── app/
│   │   ├── api/routes/            # API 路由 (trip.py, chat.py)
│   │   ├── agents/                # 五Agent战略引擎
│   │   ├── services/              # 业务逻辑 (amap_service, chat_service)
│   │   └── models/                # Pydantic 数据模型
│   └── .env                       # 环境变量
│
├── frontend/                      # Vue 3 前端
│   ├── src/
│   │   ├── views/                 # 页面视图 (Landing.vue, Result.vue)
│   │   ├── components/            # UI 组件
│   │   ├── services/              # API 调用逻辑
│   │   └── styles/                # 设计系统 (tokens.css, reset.css)
│   └── index.html
│
├── docker-compose.yaml            # Docker 编排
├── Dockerfile                     # 容器构建
└── README.md

1. Google 地图集成: 支持海外旅行场景
2. 小红书内容整合: 丰富景点推荐来源
3. 计划导入/导出: 支持 JSON 格式的行程存档与恢复
4. 个性化学习: 基于用户历史偏好优化推荐

感谢 linuxdo 社区的交流与反馈。