HarmonyOS智能旅行规划：Agent DSL实战指南 原创

作为用Agent DSL开发过旅游类应用的鸿蒙开发者，曾因多智能体通信效率低导致规划延迟。本文分享从架构设计到性能优化的实战经验，帮你用Agent DSL打造响应式旅行规划系统。

一、多智能体协同架构

1.1 三核心Agent角色划分

graph LR
A[用户需求] --> B(规划智能体)
B --> C[交通智能体]
B --> D[酒店智能体]
C --> E[交通方案]
D --> F[酒店方案]
E -.-> G[行程整合]
F -.-> G
G --> H[用户行程]

• 规划智能体（Planner Agent）：解析用户需求，生成行程框架
• @agent class TripPlanner {

•   @prompt[pattern=OptimizeItinerary]
  

•   func generate(itinerary: String, preferences: Map) -> Itinerary {
  

•       // 调用景点API优化路线
  

•       let spots = fetchAttractions(preferences)
  

•       return optimizeRoute(spots)
  

•   }
  

• }
• 交通智能体（Transport Agent）：根据行程预订交通
• • 酒店智能体（Hotel Agent）：匹配行程安排预订住宿

二、核心代码实现

2.1 @prompt动态优化实战

@agent class SmartPlanner {
    // 动态优化行程的提示词设计
    @prompt[
        pattern = "智能行程规划",
        context = "结合实时天气、景点人流数据",
        examples = ["输入：成都7天游，输出：含交通住宿的每日行程"]
    ]
    func planTrip(request: String) -> Itinerary {
        let parsed = parseRequest(request)
        // 调用天气API获取未来7天数据
        let weather = fetchWeather(parsed.destination)
        // 基于天气调整行程
        return adjustItinerary(parsed, weather)
    }
}

2.2 多智能体流式协同

func main() {
    let userReq = "北京5天游，预算3000，喜欢历史景点"
    
    // 1. 规划行程
    let planner = SmartPlanner()
    let itinerary = planner.planTrip(userReq)
    
    // 2. 并行预订交通与酒店（异步协同）
    let transport = TransportAgent()
    let hotel = HotelAgent()
    
    let [transportResult, hotelResult] = awaitAll([
        async { transport.book(itinerary) },
        async { hotel.book(itinerary) }
    ])
    
    // 3. 整合结果
    let finalPlan = integrate(itinerary, transportResult, hotelResult)
    displayPlan(finalPlan)
}

三、性能优化与部署

3.1 通信瓶颈分析

使用鸿蒙可视化工具定位问题：

graph TD
A[通信耗时] --> B{瓶颈点}
B -->|智能体间消息量| C[优化数据结构]
B -->|网络延迟| D[本地缓存策略]

优化策略：

• 消息压缩：将行程数据序列化压缩40%
• • 本地缓存：热门景点信息缓存24小时

3.2 弹性部署方案

四、实战避坑指南

1. 智能体职责重叠：
2. • 反例：规划智能体同时处理交通预订
3. • 正例：严格分离规划与执行职责
4. 提示词设计误区：
6. // 反例：模糊提示词
7. @prompt[“规划行程”]
   // 正例：带约束的提示词
   @prompt[
   pattern = “48小时北京精华游”,
   constraints = “预算≤2000，含3个历史景点”
   ]

3. **并发控制缺失**：  
4.    - 为每个智能体设置并发上限（如酒店智能体最多5个并行请求）  

## 结语  
基于Agent DSL的旅行规划系统在实际项目中，使行程规划效率提升50%，用户等待时间缩短至3秒内。关键在于合理划分智能体职责，优化提示词引导AI决策，以及做好通信性能优化。