✈️🧳 AI 旅行代理人 - 基于 LangGraph：一个实用案例 🌍

欢迎来到 AI 旅行代理人仓库！本项目展示了如何利用 LangGraph 构建一个智能旅行助手，该助手使用多个语言模型（LLMs）来处理查找航班、预订酒店以及发送个性化邮件等任务。该代理旨在与用户互动、调用所需工具，并提供无缝的旅行规划体验。

功能特性

• 有状态交互：代理会记住用户的交互过程，并从中断处继续，确保流畅的用户体验。
• 人机协作模式：用户可以控制关键操作，例如在发送邮件之前审核旅行计划。
• 动态切换 LLM：代理会根据不同的任务智能地在不同 LLM 之间切换，比如调用工具或生成邮件。
• 邮件自动化：自动为用户生成详细的旅行计划并通过邮件发送。

快速开始

克隆仓库、设置虚拟环境并安装所需依赖包：

1. git clone git@github.com:nirbar1985/ai-travel-agent.git

2. （如果您已通过 pyenv 安装了 Python 3.11.9）

   pyenv local 3.11.9
   

3. 安装依赖：

   poetry install --sync
   

4. 进入虚拟环境：

   poetry shell
   

存储您的 API 密钥

1. 在项目的根目录下创建一个 .env 文件。
2. 将您的 API 密钥和环境变量添加到 .env 文件中：

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_api_key
   SENDGRID_API_KEY=your_sendgrid_api_key
   
   # 可观测性相关变量
   LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
   LANGCHAIN_TRACING_V2=true
   LANGCHAIN_PROJECT=ai_travel_agent
   

请务必将占位符（your_openai_api_key、your_serpapi_api_key、your_langchain_api_key、your_sendgrid_api_key）替换为您实际的密钥。此版本包含了 OpenAI、SerpAPI、LangChain 和 SendGrid 所需的环境变量，以及 LANGCHAIN_TRACING_V2 和 LANGCHAIN_PROJECT 的配置。

如何运行聊天机器人

要启动聊天机器人，请运行以下命令：

streamlit run app.py

使用聊天机器人

启动后，只需输入您的旅行需求。例如：

我想从 10 月 1 日到 7 日从马德里飞往阿姆斯特丹。帮我找找航班和四星级酒店。

聊天机器人将生成包含标志和链接的结果，方便您进行导航。

注意：数据通过 Google Flights 和 Google Hotels API 获取。本项目不涉及任何品牌的关联或推广。

示例输出

• 航班和酒店选项，附有相关标志和链接，便于参考：

邮件集成

邮件集成采用了“人机协作”模式，允许您暂停代理执行并将控制权交还给用户，在通过邮件发送旅行数据之前灵活管理信息。

• 以 HTML 格式编排的旅行数据，直接送达您的收件箱：

了解更多

如需深入了解底层技术原理，请参阅 Medium 上的完整文章： 使用 LangGraph 构建生产就绪的 AI 代理：真实场景案例

许可证

本项目采用 MIT 许可证发布。更多信息请参阅 LICENSE.txt 文件。

AI Travel Agent 快速上手指南

本项目基于 LangGraph 构建，是一个智能旅行助手。它能够调用多个大语言模型（LLM）来完成航班查询、酒店预订及发送个性化行程邮件等任务，并支持“人在回路”（Human-in-the-Loop）机制，让用户在关键操作前进行确认。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux / macOS / Windows (WSL)
• Python 版本：推荐 3.11.9 (项目指定版本)
• 包管理工具：Poetry (用于依赖管理)
• 版本管理工具 (可选)：pyenv (用于管理 Python 版本)

您需要提前注册并获取以下服务的 API Key：

• OpenAI (大模型服务)
• SerpAPI (搜索服务，用于获取航班和酒店数据)
• SendGrid (邮件发送服务)
• LangChain (可观测性追踪，可选但推荐)

安装步骤

1. 克隆项目

git clone git@github.com:nirbar1985/ai-travel-agent.git
cd ai-travel-agent

2. 配置 Python 环境

如果您使用 pyenv 管理 Python 版本，请切换至项目指定的 3.11.9 版本：

pyenv local 3.11.9

3. 安装依赖

使用 Poetry 同步安装所有必要的依赖包：

poetry install --sync

4. 激活虚拟环境

进入项目专用的虚拟环境：

poetry shell

5. 配置 API 密钥

在项目根目录下创建 .env 文件，并填入您的 API 密钥：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_api_key
SENDGRID_API_KEY=your_sendgrid_api_key

# 可观测性配置 (可选)
LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_PROJECT=ai_travel_agent

注意：请将 your_..._key 替换为您实际申请的密钥。

基本使用

启动应用

在激活的虚拟环境中，运行以下命令启动基于 Streamlit 的聊天机器人界面：

streamlit run app.py

操作示例

浏览器会自动打开应用界面。在输入框中输入您的旅行需求即可。

示例指令：

I want to travel to Amsterdam from Madrid from October 1st to 7th. Find me flights and 4-star hotels.

功能流程：

1. 智能搜索：Agent 将自动调用工具搜索从马德里到阿姆斯特丹的航班及四星级酒店，并展示带图标和链接的结果。
2. 人工确认：在发送行程邮件前，系统会暂停并等待您的确认（Human-in-the-Loop 特性）。
3. 邮件送达：确认后，系统将生成格式精美的 HTML 行程单并发送至您的邮箱。

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更多技术细节可参考原作者在 Medium 发布的文章：Building Production-Ready AI Agents with LangGraph