我把旅行规划做成了 Multi-Agent App

图片解读

图像事实（按图中可直接读取或明显可见的文字、界面元素与现象）

- 顶部左上角：图标为小船/轻舟样式的应用图标；文本：FloatTrip · 轻舟；下方小字：OPEN SOURCE · MULTI-AGENT TRAVEL。

- 顶部右侧：页码标示 “01 / 06”。

- 主标题（大字体）：“不是生成一篇攻略， 而是组织一群 Agent 规划旅行”（其中“Agent”用英文字体）。

- 副标题/流程短语：一句话 → 个性化记忆 → 真实 POI → 可编辑地图行程。

- 三个彩色圆角按钮/标签（左到右）：LangGraph（蓝色）、长期记忆（黄色/绿色）、高德真实 POI（红橙色）。

- 页面主体显示两部竖向手机界面原型：

- 左侧手机：状态栏时间 00:12；顶部显示“轻舟”；大标题“这次想去哪儿？”；下方说明提示用户输入偏好、时间和同行人以生成初案；示例输入卡片显示“国内两川西自驾游，7天自驾”（部分推断）；“最近行程”节，示例卡片“川西深度漫游”，日期可辨为 2026-10-01 — 2026-10-07；底部导航栏有三个图标（疑似 首页、行程、我的）。

- 右侧手机：状态栏时间 00:14；顶部为地图视图，地图上有定位标记和路线（沿海路线示意）；地图上方浮层文本：“从一句话走到能出发的路线”，下方小字：“真正可追踪、可编辑、可继续协作”；地图下方有日期时间轴（含 2026-09-03 等日期）；当日行程卡示例（2026-09-03 黄岛海滨休闲一日游），POI 列表条目 1 为“1. 金沙滩 09:00 - 11:00”，并带有“给轻舟发送消息”和“编辑”按钮；右下角有“+”添加按钮。

- 页面底部横向短句：一个面向真实旅行约束的开源 AI 项目。

视觉与界面现象：浅蓝与白色主色调，卡片样式的行程与 POI 列表，日期滑动条，地图与逐日行程联动，界面偏移动端旅行规划 App 风格。

无法辨认或模糊的区域：左侧示例输入卡片的完整文字、右侧地图中第 2 条及之后行程名称和说明、底部导航图标下的文字、小图标上的细节文字等。

推测（基于界面元素的合理猜测，非图中直接文字）：三个彩色标签可能为产品核心功能点；左侧主交互为一句话生成个性化草案；右侧为可编辑地图行程并支持与 Agent 继续对话协作；底部横句为项目定位语“面向现实约束的开源 AI 旅行项目”。

SkillPI 作品解读

作品用途：

- 本作品（FloatTrip · 轻舟）定位为一个把用户一句话偏好转成“能出发”的可执行行程的开源项目，采用多智能体分工来提高规划的可用性——不是一次性生成文字攻略，而是在 Planner/Reviewer/Time Check 等 Agent 之间形成反馈回路，输出可编辑的地图行程并支持持续修改。项目仓库：https://github.com/shouzhuoshouzhuo/FloatTrip。

图片证据要点：

- UI 明确显示三个功能标签（LangGraph、长期记忆、高德真实 POI），两侧手机样机分别展示“输入一句话生成初案”和“地图联动的逐日可编辑行程”；右侧行程卡列出具体 POI（如“金沙滩 09:00 - 11:00”），并带有“给轻舟发送消息”和“编辑”操作。以上为图中可直接读取或明显可见的事实。

关联 Skill 的使用步骤（高层可行步骤，基于来源描述，但并非源码细节）：

1) 需求与分工定义：把旅行规划拆为至少三类 Agent（Planner：按日期/偏好/天气/POI 生成逐日路线；Reviewer：独立审阅并提出动线/节奏/需求改进；Time Check：校验开放时间/闭馆日与时间段冲突）。

2) POI 与数据接入：接入真实 POI 数据源（图中标注为“高德真实 POI”），并接入天气 API 以做天气感知的时段规划与风险判断。

3) 记忆与偏好存储：设计可控的长期旅行记忆（偏好、避雷项），支持查看、修改与按次优先覆盖机制（当前旅行优先）。

4) 协作与反馈回路：实现 Agent 之间的消息/指令流（当 Reviewer 或 Time Check 发现问题时返回明确修改意见给 Planner），避免一次性静态生成后无法调整的流程。

5) 前端交互与地图联动：在 App 端展示地图与逐日行程联动，支持替换景点、调整时段、实时查看 Agent 规划进度及继续编辑。

复现前提（必备条件或依赖）：

- 有可用的高德/Amap POI API 访问权限及 key；

- 可用的天气数据 API（用于天气感知）；

- 后端服务可支撑多 Agent 协作的消息机制与持久化记忆存储；

- 地图 SDK（移动端显示与路径绘制）；

- 团队或开发者具备多智能体协同设计、后端 API 集成与前端地图交互的经验。

待核实项（源资料未提供或需在仓库/文档中确认的细节）：

- LangGraph 在项目中的具体角色与实现细节需要核实（图中出现 LangGraph 标签，但资料未列出具体用法或版本）；

- 使用了哪些模型（若有 LLM），模型类型、调用方式与部署策略未明确；

- 记忆的存储方案、同步策略与隐私处理细节需确认；

- Time Check 如何获取并校验开放时间/闭馆日的可靠数据源与更新频率需验证；

- 前端/后端的技术栈与部署示例需在仓库中查看具体实现与许可。

注意：以上为基于来源描述与图像证据的解读与可行步骤建议，未对仓库代码做自动验证，若要复现请参阅仓库并核实上述待验证项。