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travel-agent

项目简介

Travel Agent 是一个带 Web 前端的多工具 Agent 项目。用户可在 Gradio 网页发起旅行、路线、天气、火车票、搜索、文件读取、Shell 执行、Skill 调用、SubAgent 调研等任务，后端 FastAPI 会按用户和会话维护独立 Agent 实例，并通过 LangGraph 驱动 LLM 推理和工具调用。

⚡️quick start

1.进入目录 

cd travel-agent

2.安装依赖 

sudo apt  install curl
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | bash -
sudo apt install nodejs bubblewrap -y
npm install @anthropic-ai/sandbox-runtime

uv sync

3.启动主程序 

uv run python main.py

公网部署

项目已提供 Dockerfile，可直接部署到 Hugging Face Docker Spaces、Render、Railway 等支持容器的平台。公网环境会默认关闭 Shell 工具、限制文件读取范围，并对单个访问来源做基础限流。

部署前必须在平台的 Secret/Environment Variables 中配置：

DEEPSEEK_API_KEY=你的新密钥
EMBEDDING_API_KEY=你的新密钥

外部 MCP 工具按需配置，留空时对应工具不会加载：

AMAP_MCP_URL=
RAILWAY_MCP_URL=
WEB_SEARCH_MCP_URL=

不要把真实密钥提交到仓库。若密钥曾出现在源码或 Git 历史中，应先在对应服务商后台吊销并重新生成。

本地验证容器：

docker build -t travel-agent .
docker run --rm -p 7860:7860 --env-file .env travel-agent

启动MySQL、Redis、RabbitMQ（可选）

如果需要启用 MySQL、Redis、RabbitMQ，请按下面顺序执行。以下命令适用于 WSL/Linux 环境。

1. 安装系统服务 

sudo apt update
sudo apt install -y mysql-server redis-server rabbitmq-server

2. 启动 MySQL、Redis、RabbitMQ

如果系统支持 systemctl：

sudo systemctl enable mysql redis-server rabbitmq-server
sudo systemctl start mysql redis-server rabbitmq-server

如果 WSL 中 systemctl 不可用，使用：

sudo service mysql start
sudo service redis-server start
sudo service rabbitmq-server start

3. 初始化 MySQL 数据库和用户 

sudo mysql

进入 MySQL 后执行：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS travel_agent CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
CREATE USER IF NOT EXISTS 'travel_agent'@'localhost' IDENTIFIED BY 'travel_agent';
GRANT ALL PRIVILEGES ON travel_agent.* TO 'travel_agent'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;

表示创建数据库travel_agent和用户travel_agent，密码为travel_agent，授予该用户对该数据库的所有权限，数据库只能从 localhost 连接

4. 检查服务状态 

mysql -u travel_agent -ptravel_agent -e "SHOW DATABASES;"
redis-cli ping
sudo rabbitmqctl status

  • mysql -u travel_agent -ptravel_agent -e "SHOW DATABASES;" 正常应该返回：

    +--------------------+

    | Database |

    +--------------------+

    | information_schema |

    | performance_schema |

    | travel_agent |

    +--------------------+

  • redis-cli ping 正常应返回： PONG

  • sudo rabbitmqctl status 正常返回的内容应包含 Status of node rabbit@xxx Runtime

5. 配置 .env 

MYSQL_ENABLED=true
REDIS_ENABLED=true
RABBITMQ_ENABLED=true

6. 安装 Python 依赖 

uv sync

7. 启动主程序 

uv run python main.py

8. 启动 RabbitMQ 后台 Worker

如果启用了 RabbitMQ 后台记忆归档，需要另开一个终端运行：

uv run python industrial_worker.py

9. WSL 重启后的服务恢复

如果重启 WSL 后服务没有自动启动，先执行：

sudo service mysql start
sudo service redis-server start
sudo service rabbitmq-server start

然后再启动主程序：

uv run python main.py

10.提问示例 

天安门到颐和园怎么走
2026-04-15北京到上海火车票有余票吗
搜索关于codex的新闻,总结返回的第一篇文章
计算123+456
总结对话历史
使用skill获取上海天气
调用skill制定南京一人一日游攻略，预算500

11.退出

按ctrl+c

高并发运行

压测或评测时可以只启动后端，并按需开启多进程 worker：

BACKEND_WORKERS=4 AGENT_LLM_CONCURRENCY=10 AGENT_MCP_TOOL_CONCURRENCY=10 uv run python backend.py

建议高并发模式同时启用 MySQL 和 Redis：MySQL 保存 run、steps、checkpoint，Redis 保存取消标记和跨进程会话锁。常用并发参数：

BACKEND_WORKERS=4
AGENT_LLM_CONCURRENCY=20
AGENT_MCP_TOOL_CONCURRENCY=20
AGENT_SYNC_CONTENT_DELAY=0
AGENT_STREAM_CONTENT_DELAY=0.02
AGENT_EVAL_SESSION_POOL_SIZE=10
AGENT_EVAL_PREWARM=true
  • BACKEND_WORKERS：后端进程数；大于 1 时每个 worker 都有独立内存中的 Agent 缓存。
  • AGENT_LLM_CONCURRENCY：单进程内主 Agent 和 SubAgent 共享的 LLM 并发上限，0 表示不限制。
  • AGENT_MCP_TOOL_CONCURRENCY：单进程内 MCP 工具调用并发上限，0 表示不限制。
  • AGENT_SYNC_CONTENT_DELAY：/chat 非流式接口的最终答案输出延迟，评测默认 0。
  • AGENT_STREAM_CONTENT_DELAY：/chat/stream 的逐字输出延迟，前端默认保留 0.02 秒。
  • AGENT_EVAL_SESSION_POOL_SIZE：promptfoo provider 使用的固定评测会话池大小，建议不小于 promptfoo 并发数。
  • AGENT_EVAL_PREWARM：是否在第一批评测请求前调用 /session/init 预热会话池。

同一个 user_id/session_id 不建议并发跑多轮任务；高并发评测应让每条请求使用独立会话，或确保测试会话池大小不小于并发数。

沙箱

项目集成了 Anthropic sandbox-runtime 沙箱方案，用于文件权限和网络权限隔离。

  • 沙箱配置文件：.srt-settings.json
  • 主要配置需要隔离的网址和文件。
  • Shell 命令执行将在沙箱运行，降低安全风险。

系统架构

前后端

  • main.py：项目启动入口，负责启动 FastAPI 后端和 Gradio 前端。
  • backend.py：FastAPI 后端服务，负责会话接口、聊天流式接口、任务停止、任务恢复等。
  • gradio_manager.py：Gradio 前端界面，负责页面初始化、会话列表、聊天框、进度展示、归档情况刷新、停止按钮等交互。
  • session_manager.py：管理不同用户、不同会话对应的 Agent 实例。

Agent Loop

Agent 使用 LangGraph 构建 ReAct 风格工作流：

START -> llm -> tool -> llm -> ... -> END
  • llm 节点负责思考下一步，决定是否需要调用工具。
  • tool 节点负责执行本地工具、MCP 工具或 SubAgent。
  • tool_guard.py 会在工具真正执行前处理参数 schema 校验、重复调用拦截、失败计数和 MCP 重试分类。
  • 工具执行结果会作为新的上下文交回 LLM。
  • 当 LLM 判断信息足够时，生成最终中文回答。

举例来说，用户问“天安门到颐和园怎么走”，工作流大概是：

用户问题 -> LLM 判断需要路线工具 -> 调用高德 MCP -> 得到路线结果 -> LLM 整理中文答案

工具体系

  • 外部 MCP 工具：高德路线规划、12306 火车票查询、网络搜索等。
  • 本地 MCP 工具：总结对话历史、简单计算等。
  • 本地基础工具：文件读取、Shell 执行、澄清提问等。
  • Skill：天气查询、旅行规划、Skill 创建等。
  • SubAgent：复杂任务可以委托给子 Agent，例如旅行调研、景点资料收集等。
  • 工具调用治理： 重复工具调用处理 参数缺失检测 失败工具重试

会话与记忆

  • 短期会话历史保存在 memory/{user_id}/sessions/{session_id}/session.jsonl。
  • 会话列表索引保存在 memory/{user_id}/sessions.json。
  • 长期记忆保存在用户级 MEMORY.md 和 HISTORY.md。
  • 当对话变长时，项目会通过记忆整合逻辑压缩旧对话，降低上下文压力。
  • 新建会话不触发强制归档；旧会话历史仍保存在原会话 JSONL 中，长期记忆只按 token 超限规则归档。
  • 归档触发后会按预算规则选择一段已完成对话写入 HISTORY.md / MEMORY.md，再更新 last_consolidated 指针。
  • 如果 RABBITMQ_ENABLED=true，自动记忆整合会进入 RabbitMQ 后台队列；后台 Worker 整合完成后，Gradio 更新“本会话归档情况”。
  • 如果启用了 MySQL，用户、会话、任务 run、任务步骤和 run 级 checkpoint 也会同步写入 MySQL。

工业化运行能力

  • MySQL：保存用户、会话、任务 run、任务步骤、run 级 checkpoint。
  • Redis：保存取消标记、会话锁和用户级记忆锁。
  • RabbitMQ：用于后台记忆归档任务队列；后台归档完成后会通知 Gradio 刷新当前会话归档情况。

目录结构说明 

├── config.py                # 环境配置，包括模型、Embedding、MCP、MySQL、Redis、RabbitMQ 等配置
├── main.py                  # 主程序入口，启动 FastAPI 后端和 Gradio 前端
├── backend.py               # FastAPI 后端服务，处理前端请求并调用对应会话的 Agent
├── gradio_manager.py        # Gradio 界面管理，提供 Web 交互界面
├── travel_agent.py          # Agent 核心逻辑，定义 LLM 推理、工具调用、任务恢复、记忆管理等
├── session_manager.py       # 会话管理器，管理多个用户的独立 Agent 实例
├── session_store.py         # 会话数据存储，管理 JSONL 会话文件、索引和长期记忆文件
├── industrial_runtime.py    # MySQL、Redis、RabbitMQ 适配层，记录 run、steps、checkpoint 和后台任务
├── memory_manager.py        # 向量历史存储管理，处理对话历史的向量化和检索
├── memory_consolidator.py   # 记忆整合器，将对话历史压缩整合到长期记忆文件
├── skills_loader.py         # 加载和管理 Skill 能力
├── mcp_client.py            # MCP 客户端，建立 SSE 连接并获取工具描述
├── mcp_server.py            # 本地 MCP 服务端，定义本地 MCP 工具
├── subagents.py             # 子 Agent 系统，支持复杂任务委派
├── tools/                   # 本地工具模块目录
├── skills/                  # Skill 目录
├── tests/                   # pytest 测试，分为 unit、integration、full
├── observability.py         # Langfuse 初始化、请求级追踪等逻辑
├── .srt-settings.json       # 沙箱配置文件
├── pyproject.toml           # 项目依赖配置
└── uv.lock                  # uv 锁文件

SubAgent

当任务复杂、步骤较多时，主 Agent 会调用 SubAgent 来完成任务。SubAgent 拥有独立上下文，可以减少主 Agent 上下文中的冗余信息。

举例来说，用户要求“调研上海适合亲子游的景点并按预算整理路线”，主 Agent 可以把景点资料收集委托给旅行研究类 SubAgent，再把结果汇总给用户。

测试

单元测试和集成测试，基于 pytest 框架。

uv run pytest -m unit
uv run pytest -m integration
uv run pytest -m full

加上 --cov-report=html 选项，可生成 HTML 格式的报告。

uv run pytest -m full --cov-report=html
  • unit：单元测试，覆盖会话存储、Skill 加载、本地工具、Agent 解析/checkpoint、SubAgent、运行时纯函数等。
  • integration：集成测试，覆盖 FastAPI、用户访问/会话创建/切换/刷新恢复、停止任务、多用户隔离、Agent 流式流程、本地 MCP/SSE、Skill、SubAgent、token 超限自动归档、Gradio 进度/归档刷新等；如果当前已连接 MySQL、Redis、RabbitMQ，会测到这些中间件的相关代码。
  • full：完整测试集合，包含全部 unit 和 integration 测试。

Promptfoo 评测

跑评测，设置并发数为 10，重复 2 次。默认 provider 会调用 /chat/eval 轻量接口

cd eval
promptfoo eval --max-concurrency 10 --no-table --repeat=2

eval/promptfooconfig.yaml 默认 evaluateOptions.maxConcurrency 为 10，sessionPoolSize 也为 10

查看报告

promptfoo view

Langfuse 监控配置

项目已接入 Langfuse，用于监控模型输入、输出、token 消耗量、响应时间。在 .env 或 config.py 填写：

LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
LANGFUSE_BASE_URL=https://us.cloud.langfuse.com

未配置 LANGFUSE_PUBLIC_KEY 或 LANGFUSE_SECRET_KEY 时，监控会自动关闭，不影响本地运行。配置完成后，主 Agent、子 Agent、记忆整合、本地 MCP 摘要和 embedding 调用会按现有 session_id 聚合到 Langfuse 的 session 视图中。

ask_clarification 中断确认

用户问题缺失关键信息时，Agent 会先确认用户需求。本轮对话会暂停，输出确认信息，等待用户回复。

举例来说，如果用户只说“帮我订票”，但没有出发地、目的地或日期，Agent 会先询问这些关键信息，而不是直接调用火车票工具。

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