旅游推荐AI智能体（纯中文终端版）

一、功能介绍

这是一个纯中文、无网页界面、基于终端交互的旅游推荐AI智能体，核心能力：

1. 自动查询指定城市的实时天气（基于高德天气API，国内稳定）；
2. 结合天气和用户偏好推荐景点（基于Tavily搜索API）；
3. 支持多轮反馈调整：用户反馈“不满意+理由”后，自动重新推荐适配需求的景点；
4. 防误判逻辑：精准区分“满意/不满意”反馈，避免误触发结束流程；
5. 全链路中文：所有提示、输出、错误信息均为纯中文，无英文混杂。

二、环境准备

1. 依赖安装

# 安装核心依赖
pip install requests python-dotenv tavily-python volcenginesdkarkruntime

2. 配置环境变量

在项目根目录创建 .env 文件，填入以下内容：

# 大模型配置（火山方舟/其他兼容OpenAI格式的大模型）
ARK_API_KEY=你的大模型API密钥
ARK_BASE_URL=你的大模型接口地址（如https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3）
ARK_MODEL=你使用的模型名称（如qwen-turbo）

# 高德天气API（免费申请）
AMAP_WEATHER_KEY=你的高德Web服务API Key

# Tavily搜索API（免费申请）
TAVILY_API_KEY=你的Tavily API Key

3. API申请指南

API名称	申请地址	免费额度
高德天气API	https://lbs.amap.com/	个人每日30万次
Tavily搜索API	https://tavily.com/	每月1000次
火山方舟大模型	https://www.volcengine.com/product/ark	新用户有免费额度

三、文件结构

├── .env                # 环境变量配置（必填）
├── config.py           # 智能体配置（系统提示词、参数）
├── tools.py            # 工具函数（天气查询、景点推荐、翻译）
├── llm_client.py       # 大模型客户端（需适配你的大模型）
└── main.py             # 主程序（终端交互逻辑）

四、运行方式

1. 确保所有配置文件（.env/config.py/tools.py）已正确填写；
2. 在终端执行：

   python main.py

3. 按照终端提示操作：
   • 输入要查询的城市（如“北京”）；
   • 等待智能体查询天气→推荐景点；
   • 反馈对推荐结果的评价（格式：满意+理由 / 不满意+理由）；
   • 智能体根据反馈自动调整推荐（最多3次不满意后结束）。

五、使用示例

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🏖️ 旅游推荐AI智能体（纯中文终端版）
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✨ 功能：结合天气+偏好，多轮调整景点推荐
💡 提示：输入城市后，按指引反馈即可调整推荐
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📌 请输入你想去的城市：北京

✅ 你输入的城市：北京

==================== 第1轮推荐 ====================

🤖 智能体正在思考...

💡 模型思考：
Thought: 用户首次请求北京的旅游推荐，根据规则需要先查询北京的天气，以便后续结合天气推荐景点。
Action: get_weather(city="北京")

🔧 正在调用 get_weather 工具...

📊 工具执行结果：
北京当前天气:多云，气温6℃，东南风3级

==================== 第2轮推荐 ====================

🤖 智能体正在思考...

💡 模型思考：
Thought: 已获取北京天气为多云，需要推荐适配多云天气的景点，无用户偏好。
Action: get_attraction(city="北京", weather="多云", adjust_keyword="", preference="")

🔧 正在调用 get_attraction 工具...

📊 工具执行结果：
根据搜索，为您推荐以下景点：
- 故宫博物院：多云天气适合逛故宫，光线柔和，拍照效果好，避开了晴天的暴晒和雨天的不便...
- 颐和园：昆明湖周边视野开阔，多云不晒，适合散步、划船，体验皇家园林的美感...

💬 你对推荐结果满意吗？（满意/不满意+理由）：不满意，太远

⚠️ 已连续不满意1次，最多可不满意3次

==================== 第3轮推荐 ====================
...（自动重新推荐市区景点）

六、核心特性

1. 精准的反馈判断

• 只有输入以“满意”开头（如“满意，推荐很实用”），才判定为满意并结束流程；
• 输入以“不满意”开头（如“不满意，太远”），自动计数并重新推荐；
• 非规范输入（如“一般”），提示用户按格式输入，避免流程混乱。

2. 全链路中文保障

• 天气查询结果纯中文（无英文映射）；
• 景点搜索强制中文关键词，即使返回英文结果也自动翻译为中文；
• 所有终端提示、错误信息、思考过程均为纯中文。

3. 容错机制

• 工具调用失败自动重试（最多2次）；
• 空输入、格式错误自动提示，避免程序崩溃；
• 连续3次不满意后自动结束，避免无限循环。

七、常见问题解决

1. 景点推荐结果仍为英文？

• 检查 tools.py 中 tavily.search 的 language="zh" 是否配置；
• 确保搜索关键词包含“必须用中文回答”；
• 确认大模型API密钥有效（翻译功能依赖大模型）。

2. “不满意”被误判为“满意”？

• 程序已通过 startswith("满意") 精准判断，避免字符串包含导致的误判；
• 确保反馈严格以“满意”/“不满意”开头。

3. 工具调用超时/失败？

• 检查 .env 中的API密钥是否正确；
• 确保网络可访问外网（Tavily为国外API）；
• 禁用VPN代理：tools.py 中已添加 os.environ['NO_PROXY'] = 'tavily.com'。

八、自定义调整

1. 修改最大不满意次数

在 config.py 中调整：

MAX_DISSATISFACTION = 3  # 改为你想要的次数（如5）

2. 调整推荐轮次上限

在 config.py 中调整：

MAX_LOOP = 5  # 最大推荐轮次

3. 修改系统提示词

在 config.py 的 AGENT_SYSTEM_PROMPT 中调整智能体的思考规则、工具调用格式等。

九、注意事项

1. 仅支持国内城市的天气查询（高德API限制）；
2. Tavily API需要稳定的外网访问，若无法访问可替换为百度POI API；
3. 大模型客户端（llm_client.py）需适配你的大模型接口格式（兼容OpenAI格式即可）；
4. 建议反馈时明确说明理由（如“不满意，想要免费景点”），智能体推荐更精准。