【腾讯位置服务开发者征文大赛】打造AI智能导览助手:基于MCP协议与腾讯位置服务的多轮对话地图应用实战

┌─────────────────────────────────────────┐│         用户交互层 (Chat UI)              ││    自然语言输入 → 意图识别 → 结果展示      │└─────────────────┬───────────────────────┘                  │┌─────────────────▼───────────────────────┐│         Agent编排层 (Orchestrator)       ││    对话管理Agent ←→ 任务分解 → 工具选择   │└─────────────────┬───────────────────────┘                  │    ┌─────────────┼─────────────┐    ▼             ▼             ▼┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────────┐│搜索Agent│  │规划Agent│  │ 推荐Agent   ││-POI检索 │  │-路线规划│  │-个性化排序  ││-周边查询│  │-时间预估│  │-场景匹配    │└────┬───┘  └────┬───┘  └─────┬──────┘     │           │            │     └───────────┼────────────┘                 ▼┌─────────────────────────────────────────┐│         MCP工具层 (Map Skills)           ││  腾讯地图JSAPI GL │ WebService API │ LBS ││  - 地点搜索      │ - 路线规划      │定位 ││  - 周边查询      │ - 距离矩阵      │    ││  - 地理编码      │ - 实时路况      │    │└─────────────────────────────────────────┘

// mcp-tools/map-tools.jsconst mapTools = [  {    name: "poi_search",    description: "搜索特定类型的地点，支持关键词、周边搜索和筛选条件",    parameters: {      type: "object",      properties: {        keyword: { type: "string", description: "搜索关键词，如'咖啡馆'" },        location: { type: "string", description: "中心点坐标，如'39.9042,116.4074'" },        radius: { type: "number", description: "搜索半径（米），默认3000" },        filter: { type: "string", description: "筛选条件，如'wifi:1;quiet:1'" },        page_size: { type: "number", default: 10 }      },      required: ["keyword"]    }  },  {    name: "route_planning",    description: "规划从起点到终点的路线，支持多种出行方式",    parameters: {      type: "object",      properties: {        from: { type: "string", description: "起点坐标" },        to: { type: "string", description: "终点坐标" },        mode: {           type: "string",           enum: ["driving", "walking", "transit", "bicycling"],          description: "出行方式"        },        preference: {           type: "string",           enum: ["fastest", "shortest", "avoid_traffic"],          description: "路线偏好"        }      },      required: ["from", "to", "mode"]    }  },  {    name: "geocode",    description: "将地址转换为坐标，或坐标转换为地址",    parameters: {      type: "object",      properties: {        address: { type: "string", description: "要解析的地址" },        type: { type: "string", enum: ["encode", "decode"], default: "encode" }      }    }  },  {    name: "nearby_analysis",    description: "分析指定地点周边的环境特征，如商业密度、交通便利度",    parameters: {      type: "object",      properties: {        location: { type: "string", description: "中心点坐标" },        radius: { type: "number", default: 1000 },        categories: {           type: "array",           items: { type: "string" },          description: "关注的POI类别，如['restaurant', 'subway', 'park']"        }      }    }  }];module.exports = { mapTools };

// agents/DialogueAgent.jsconst { OpenAI } = require('openai');const { mapTools } = require('../mcp-tools/map-tools');class DialogueAgent {  constructor() {    this.client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });    this.conversationHistory = [];    this.context = {      currentLocation: null,    // 当前位置      selectedPOIs: [],         // 已选中的地点      userPreferences: {},      // 用户偏好（安静、WiFi等）      conversationState: 'greeting' // 对话状态机    };  }  async processUserInput(userInput) {    // 构建系统提示词，注入当前上下文    const systemPrompt = this.buildSystemPrompt();    const messages = [      { role: "system", content: systemPrompt },      ...this.conversationHistory,      { role: "user", content: userInput }    ];    // 调用大模型，支持函数调用    const response = await this.client.chat.completions.create({      model: "gpt-4-turbo",      messages: messages,      tools: this.formatToolsForLLM(mapTools),      tool_choice: "auto"    });    const assistantMessage = response.choices[0].message;    // 处理工具调用    if (assistantMessage.tool_calls) {      const toolResults = await this.executeToolCalls(assistantMessage.tool_calls);      // 将工具结果返回给模型生成最终回复      const finalResponse = await this.client.chat.completions.create({        model: "gpt-4-turbo",        messages: [          ...messages,          assistantMessage,          ...toolResults.map((result, idx) => ({            role: "tool",            tool_call_id: assistantMessage.tool_calls[idx].id,            content: JSON.stringify(result)          }))        ]      });      const reply = finalResponse.choices[0].message.content;      this.updateHistory(userInput, reply);      return this.formatResponse(reply, toolResults);    }    this.updateHistory(userInput, assistantMessage.content);    return { type: 'text', content: assistantMessage.content };  }  buildSystemPrompt() {    return `你是"地图智能助手"，专门帮助用户基于位置服务解决问题。当前上下文：- 用户位置：{this.context.selectedPOIs.map(p => p.name).join(', ') || '无'}- 用户偏好：{this.context.conversationState}你的能力：1. 理解自然语言查询，提取地点、约束条件（距离、评分、设施等）2. 调用地图工具获取实时数据3. 基于结果进行智能推荐和路线规划4. 维护多轮对话上下文，支持追问和条件修改回复要求：- 首次回复需友好问候并确认位置- 推荐地点时说明理由（匹配度分析）- 主动询问是否需要路线规划或更多信息`;  }  async executeToolCalls(toolCalls) {    const results = [];    for (const call of toolCalls) {      const { name, arguments: args } = call.function;      const parsedArgs = JSON.parse(args);      // 注入上下文信息（如未提供位置则使用当前位置）      if (parsedArgs.location === 'current' || !parsedArgs.location) {        parsedArgs.location = this.context.currentLocation;      }      // 调用腾讯位置服务API      const result = await this.callTencentMapAPI(name, parsedArgs);      results.push(result);      // 更新上下文      if (name === 'poi_search' && result.pois) {        this.context.lastSearchResults = result.pois;      }    }    return results;  }  async callTencentMapAPI(toolName, params) {    const axios = require('axios');    const TENCENT_KEY = process.env.TENCENT_MAP_KEY;    switch(toolName) {      case 'poi_search':        const searchRes = await axios.get('https://apis.map.qq.com/ws/place/v1/search', {          params: {            keyword: params.keyword,            location: params.location,            radius: params.radius || 3000,            key: TENCENT_KEY,            page_size: params.page_size,            // 高级筛选：通过filter参数实现WiFi、安静等条件            filter: params.filter || ''          }        });        return this.enrichPOIData(searchRes.data);      case 'route_planning':        const routeRes = await axios.get('https://apis.map.qq.com/ws/direction/v1/driving', {          params: {            from: params.from,            to: params.to,            key: TENCENT_KEY,            // 支持智能避堵            policy: params.preference === 'avoid_traffic' ? 'TRIP_AVOID_TRAFFIC' : 'LEAST_TIME'          }        });        return routeRes.data;      default:        throw new Error(`Unknown tool: {data.route.duration}分钟到达`, 'ai');      } else {        addMessage(data.content, 'ai');      }    };    function displayPOIs(pois) {      // 清除旧标记      markers.forEach(m => m.setMap(null));      markers = [];      const bounds = new TMap.LatLngBounds();      pois.forEach((poi, index) => {        const position = new TMap.LatLng(poi.location.lat, poi.location.lng);        bounds.extend(position);        // 创建自定义标记        const marker = new TMap.MultiMarker({          map: map,          styles: {            'default': new TMap.MarkerStyle({              width: 30,              height: 40,              anchor: { x: 15, y: 40 },              color: index === 0 ? '#ff6b6b' : '#4ecdc4'            })          },          geometries: [{            id: poi.id,            position: position,            properties: { ...poi, rank: index + 1 }          }]        });        // 信息窗体        const infoWindow = new TMap.InfoWindow({          map: map,          position: position,          content: `            <div style="padding: 10px; max-width: 250px;">              <h4>{index < 3 ? '🏆' : ''}</h4>              <p>评分：{poi.address}</p>              <p style="color: #666; font-size: 12px;">{poi.id}')" style="margin-top: 8px;">                选为目的地              </button>            </div>`,          offset: { x: 0, y: -40 }        });        marker.on('click', () => infoWindow.open());        markers.push(marker);      });      map.fitBounds(bounds, { padding: 100 });    }    function generatePOICards(pois) {      return pois.slice(0, 5).map((poi, idx) => `        <div class="poi-card" onclick="focusPOI('{idx + 1}. {poi.matchScore}分</span>          <br>          <small>📍 {poi.distance}米</small>          <br>          <small style="color: #28a745;">{poi.crowdLevel ? `<br><small>👥 拥挤度：{sender}-msg`;      div.innerHTML = isHTML ? content : marked.parse(content);      container.appendChild(div);      container.scrollTop = container.scrollHeight;    }</script></body></html>

// 复杂查询解析parseComplexQuery(userInput) {  const constraints = {    location: this.extractLocation(userInput), // 使用NLP提取"国贸"    radius: this.extractRadius(userInput),   // "不太远"→3000米    filters: [],    sortBy: []  };  // 设施提取  if (userInput.includes('WiFi') || userInput.includes('网络')) {    constraints.filters.push('wifi:1');  }  if (userInput.includes('停车')) {    constraints.filters.push('parking:1');  }  // 时间感知  const hour = new Date().getHours();  if (userInput.includes('下午') && hour >= 14) {    constraints.crowdPreference = 'low'; // 偏好低拥挤度  }  return constraints;}

// agents/Orchestrator.jsclass AgentOrchestrator {  constructor() {    this.agents = {      search: new SearchAgent(),      // 擅长POI检索和筛选      planning: new PlanningAgent(),  // 擅长路线规划和时间预估      recommend: new RecommendAgent(), // 擅长个性化推荐和解释      memory: new MemoryAgent()       // 管理用户长期偏好    };  }  async handleTask(userIntent) {    // 任务分解    const subtasks = await this.decomposeTask(userIntent);    // 并行执行独立子任务    const results = await Promise.all(      subtasks.map(task => this.agents[task.type].execute(task.params))    );    // 结果融合与冲突解决    const finalResult = await this.mergeResults(results);    // 生成解释性回复    return this.agents.recommend.explain(finalResult, userIntent);  }  async decomposeTask(intent) {    // 使用LLM判断需要哪些Agent参与    const decomposition = await this.llm.chat.completions.create({      messages: [{        role: "system",        content: "将用户意图分解为子任务，返回JSON数组，每个包含type和params"      }, {        role: "user",        content: `意图：{JSON.stringify(intent.params)}`      }]    });    return JSON.parse(decomposition.choices[0].message.content);  }}

// 热力图展示区域人流function showHeatmap(center, radius) {  const heatmap = new TMap.visualization.Heat({    map: map,    radius: 50,    max: 100,    min: 0,    gradient: {      0.4: 'blue',      0.6: 'cyan',       0.8: 'yellow',      1.0: 'red'    }  });  // 获取区域人流数据（模拟，实际可接入腾讯位置大数据）  fetch(`/api/heatmap-data?center={radius}`)    .then(res => res.json())    .then(data => {      heatmap.setData(data.points.map(p => ({        lat: p.lat,        lng: p.lng,        count: p.intensity      })));    });}

// 流式返回，先展示思考过程，再展示结果async function streamResponse(userInput, res) {  // 1. 立即返回"正在思考..."  res.write(JSON.stringify({ type: 'thinking', content: '正在分析您的需求...' }));  // 2. 并行执行多个工具调用  const [poiResult, routeResult] = await Promise.all([    searchPOI(userInput),    getCurrentTraffic()  ]);  // 3. 增量返回结果  res.write(JSON.stringify({ type: 'partial', pois: poiResult.slice(0, 3) }));  // 4. 最终推荐  const finalRecommendation = await generateRecommendation(poiResult, routeResult);  res.write(JSON.stringify({ type: 'final', content: finalRecommendation }));}

async function robustAPICall(apiFunc, fallbackData) {  try {    return await apiFunc();  } catch (error) {    if (error.code === 'RATE_LIMIT') {      // 切换到缓存数据      return getCachedData();    }    if (error.code === 'TIMEOUT') {      // 简化查询条件重试      return apiFunc({ simplified: true });    }    return fallbackData;  }}