智能旅行助手产品系统

针对传统旅行规划人工成本高、个性化不足的痛点，设计实现端到端智能旅行规划系统，支持用户自然语言输入需求，自动生成个性化行程方案。

智能旅行助手是一款基于 AI Agent 协作架构的个性化行程规划系统，只需一句话或一张表单，即可自动生成完整的旅行方案。
双模式输入 ：支持自然语言自由描述（如"帮我规划3天杭州旅行，预算中等，喜欢自然风光和美食"）和结构化表单填写两种方式，满足不同场景需求。
智能需求解析 ：内置需求解析引擎，能将用户的自然语言精准转换为结构化的旅行参数，包括出行人员、时间安排、空间范围、预算等级、交通偏好、住宿要求、餐饮口味、行程节奏等数十个维度，并自动将"下周""五一"等相对时间换算为具体日期。
多 Agent 并行规划 ：需求解析完成后，景点规划、交通方案、住宿推荐、美食攻略四个专业 Agent 并行执行。每个 Agent 接入真实外部数据源——高德地图 MCP（路径规划、POI 搜索、导航）、航班 MCP（机场与航班查询）、酒店 MCP（酒店搜索与详情），辅以联网搜索能力，确保推荐内容实时可靠。
行程智能汇总 ：汇总 Agent 将四个维度的结果融合为完整的日行程安排，同时调用天气工具获取目的地预报并嵌入出行提示，对各维度费用进行汇总分析与超支预警，自动检查跨维度衔接合理性。
人机协同审核 ：行程初稿生成后暂停等待用户审核，用户可一键通过或提交修改意见（如"增加西湖夜景""把第二天节奏放慢"）。系统根据反馈自动修订行程，支持多轮迭代优化，直至满意。
异步执行与进度追踪 ：工作流异步执行，启动后立即返回任务 ID，前端可实时轮询各步骤的执行状态和耗时，执行拓扑可视化呈现，体验透明流畅。
项目地址：https://tydd.cloud/server/html/travel-planner.html

•基于langgraph4j搭建有状态DAG工作流引擎，定义8个节点+条件边的拓扑结构，自定义PlanState状态对象统一管理中间态，支持状态快照与断点恢复。
•设计4个垂直领域Agent并行协作架构，通过ExecutorService线程池实现Fan-out/Fan-in并行执行，规划耗时从串行N倍降低至接近单体Agent水平，用户体验显著提升。
•集成MCP多源工具协议，对接高德地图、航班、酒店等6+类外部工具，支持大模型通过Function Calling自主调用工具，无需人工编排调用链路。
•采用多模型分层策略，需求解析与子Agent使用高性价比低延迟模型，行程汇总节点使用高精度推理模型，在性能与输出质量间实现最优平衡。
•落地HITL人机协同机制，通过langgraph4j interruptBefore实现工作流自动挂起等待用户反馈，结合条件边路由逻辑控制流程走向，支持最多3轮修订防止死循环。
•基于Redis实现工作流状态分布式持久化，支持多实例Checkpoint共享，保障进程重启后状态自动恢复。