旅游智能推荐问答agent产品系统

这是一个「带长期记忆的旅游规划 Agent」，前端 Vue3 + Vant，后端 Express + TS，大模型走 OpenAI 兼容协议（SiliconFlow）。它要解决的核心问题是：大模型本身是无状态的，每轮对话都像第一次见面。我给它加了记忆能力——能在一次对话里记住前文（多轮上下文），也能跨会话记住「这个用户预算5000、不吃辣、喜欢小众景点」这类长期偏好。核心是把记忆分成三层（最近原文 / 滚动摘要 / 向量长期记忆），由一个 ContextBuilder 统一拼成一个 prompt喂给模型。

这是一个「带长期记忆的旅游规划 Agent」，前端 Vue3 + Vant，后端 Express + TS，大模型走 OpenAI 兼容协议（SiliconFlow）。它要解决的核心问题是：大模型本身是无状态的，每轮对话都像第一次见面。我给它加了记忆能力——能在一次对话里记住前文（多轮上下文），也能跨会话记住「这个用户预算5000、不吃辣、喜欢小众景点」这类长期偏好。核心是把记忆分成三层（最近原文 / 滚动摘要 / 向量长期记忆），由一个 ContextBuilder 统一拼成一个 prompt喂给模型。

1. 分层记忆设计：区分短时对话原文、滚动摘要、向量持久记忆，兼顾对话连贯性和长期偏好留存，跨会话记住用户预算、口味、景点偏好等信息。
2. ContextBuilder 上下文组装器：统一调度三类记忆，按需裁剪、融合内容，控制 prompt 长度，避免上下文溢出，同时保证关键偏好信息不丢失。
3. 基于 LangChain 编排 Agent 任务流：规划、偏好识别、行程调整、问答等子任务解耦，支持条件分支路由，适配用户随时修改需求、临时调整行程的交互场景。
4. 向量记忆检索召回：将用户长期偏好向量化存入向量库，新对话时做相似度检索，自动把历史偏好注入 prompt，不需要用户反复重复告知需求。