news 2026/8/23 2:09:14

基于Spring AI与本地大模型构建AI旅行规划Agent的工程实践

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于Spring AI与本地大模型构建AI旅行规划Agent的工程实践

在实际旅行规划场景中，用户常常面临一个割裂的体验：行前，需要花费大量时间在多个App和网页间切换，手动收集景点信息、规划路线、预订票务；抵达目的地后，又要依赖离线地图、纸质攻略或临时搜索来应对实时变化，规划好的行程往往难以灵活执行。这种割裂感正是AI技术可以弥合的关键点。Passage AI作为一个AI旅行规划器，其核心价值在于提供了一个从“规划”到“执行”的无缝衔接体验。它不仅仅是一个行前生成行程单的工具，更是一个在你落地后能实时响应、提供现场指引的“活向导”。本文将深入探讨如何从零开始构建一个具备类似理念的AI旅行助手原型，涵盖从需求分析、技术选型（结合Spring AI与本地模型）、核心功能实现，到将其部署为可交互的智能体（AI Agent）的完整工程实践。无论你是对AI应用开发感兴趣的开发者，还是希望将大模型能力集成到具体业务场景中的产品经理，都能通过本文理解一个完整AI旅行Agent的构建链路与关键技术细节。

1. 理解AI旅行规划器的核心架构与工作流程

一个真正的AI旅行规划器，其智能体现在两个阶段：静态规划与动态引导。静态规划阶段，系统需要理解用户模糊的、非结构化的需求（如“我想去一个温暖的海边城市度过一个放松的周末”），并输出结构化的、包含时间、地点、活动的详细行程。动态引导阶段，系统需要基于用户的实时位置、时间、突发状况（如天气变化、景点关闭、交通延误）以及可能的兴趣转移，对原有规划进行动态调整并提供即时指引。

1.1 核心组件拆解

要实现上述流程，系统至少需要以下几个核心组件：

  1. 用户意图理解与交互模块：负责与用户进行多轮对话，澄清需求，收集约束条件（如预算、时间、兴趣偏好、饮食禁忌等）。这通常由一个对话管理模块驱动。
  2. 知识检索与信息整合模块：系统需要访问一个庞大的旅行知识库，包括景点信息、开放时间、门票价格、用户评价、交通方式、餐厅推荐等。这些数据可能来自内部数据库、第三方API（如地图、票务、点评）或网络爬虫。
  3. 行程规划与推理引擎：这是AI的核心。它需要综合用户意图和检索到的知识，运用空间、时间逻辑进行推理，生成一个合理、高效、个性化的行程计划。例如，它需要知道两个景点间的距离和交通时间，避免将相距甚远的景点安排在相邻时段。
  4. 实时上下文感知与决策模块：当用户进入“现场模式”后，系统需要接入实时数据源，如GPS定位、实时交通、天气API、景点人流信息等。基于这些实时上下文，它能判断当前行程是否可行，并提供替代方案或下一步行动建议。
  5. 多模态输出与交互接口：规划结果和现场指引不应只是文本。理想情况下，应结合地图可视化（显示路线）、语音播报（边走边听）、图片/AR（实景导航）等多种形式。对于原型，我们可以从图文混合的聊天界面开始。

1.2 技术栈选型：为什么选择Spring AI与本地模型

构建此类应用，技术选型至关重要。结合当前流行的AI工程实践，我们选择以下技术栈：

  • 后端框架：Spring Boot + Spring AI：Spring Boot提供了成熟、高效的Web服务开发能力。Spring AI项目旨在简化Java应用中集成AI功能的过程，它提供了对多种大模型（OpenAI, Azure OpenAI, Ollama, 本地模型等）的统一抽象接口，极大地降低了集成复杂度。
  • AI模型：本地部署的大语言模型（LLM）：考虑到旅行数据可能涉及用户隐私（如位置、行程），以及需要7x24小时稳定、低延迟的响应，使用云端API可能存在成本、延迟和数据出境风险。因此，选择在本地或私有云部署一个开源模型是更稳妥的方案。例如，可以选择Qwen2.5-7B-Instruct、Llama 3.2或DeepSeek-Coder等尺寸适中、性能优秀的模型，通过Ollama或vLLM等工具进行部署和管理。
  • 向量数据库：用于知识检索：为了高效地从海量旅行知识中检索相关信息，我们需要将非结构化的文本数据（景点描述、游记）转换为向量（Embeddings），并存入向量数据库（如ChromaDB、Milvus、PgVector）。当用户提出需求时，先将问题转换为向量，然后从向量数据库中搜索最相关的知识片段，作为上下文提供给LLM，从而生成更准确、信息量更丰富的回答。这就是检索增强生成（RAG）的核心思想。
  • Agent框架：要让AI具备动态规划和实时决策能力，需要将其构建成一个智能体（AI Agent）。Agent可以根据目标、使用工具（如搜索API、计算器、地图服务）、感知环境（用户输入、实时数据）并执行行动。LangChain4j或Spring AI自身的AiClient和Function Calling功能可以用于构建简单的Agent。

注意：生产环境选择本地模型时，必须充分考虑服务器的GPU资源（显存大小）。一个7B参数的模型通常需要至少8GB显存才能流畅运行，量化版本（如4bit量化）可以降低资源需求，但可能会轻微影响效果。

2. 环境准备与项目初始化

在开始编码前，我们需要搭建好基础的开发环境和项目结构。

2.1 开发环境要求

确保你的开发机器满足以下条件：

组件要求说明
JDK17 或 21Spring Boot 3.x 的推荐版本。
Maven3.6+ 或Gradle项目管理工具。本文使用Maven示例。
Docker & Docker Compose最新稳定版用于快速启动Ollama、向量数据库等依赖服务。
IDEIntelliJ IDEA, VS Code等推荐使用支持Spring Boot和Lombok的IDE。
GPU（可选但推荐）NVIDIA GPU, 显存 >= 8GB用于本地运行7B及以上参数的LLM，显著提升推理速度。CPU也可运行，但速度慢。

2.2 初始化Spring Boot项目

使用 Spring Initializr 生成项目骨架，选择以下依赖：

  • Spring Web：构建RESTful API。
  • Spring AI：核心AI集成依赖。
  • Lombok：简化Java Bean代码。
  • Spring Boot DevTools：开发热部署。

生成后，pom.xml中应包含类似以下依赖（Spring AI的版本请使用最新稳定版）：

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <!-- 请检查Spring AI官方文档获取最新版本 --> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency>

2.3 启动基础设施服务（Docker Compose）

创建一个docker-compose.yml文件，用于一键启动Ollama（运行本地模型）和ChromaDB（向量数据库）。

version: '3.8' services: ollama: image: ollama/ollama:latest container_name: passage-ai-ollama ports: - "11434:11434" volumes: - ollama_data:/root/.ollama # 注意：首次启动后，需要进入容器拉取模型，见下文步骤。 restart: unless-stopped chromadb: image: chromadb/chroma:latest container_name: passage-ai-chromadb environment: - IS_PERSISTENT=TRUE - PERSIST_DIRECTORY=/chroma/data ports: - "8000:8000" volumes: - chroma_data:/chroma/data restart: unless-stopped volumes: ollama_data: chroma_data:

在终端中，进入该文件所在目录，运行：

docker-compose up -d

2.4 下载并运行本地大语言模型

Ollama服务启动后，我们需要为其下载一个模型。以Qwen2.5-7B-Instruct模型为例：

  1. 进入Ollama容器：

    docker exec -it passage-ai-ollama bash

  2. 在容器内拉取模型：

    ollama pull qwen2.5:7b-instruct

    这个过程会下载约4.5GB的模型文件，耗时取决于网络。你也可以选择更小的模型，如llama3.2:1b或qwen2.5:3b用于快速原型验证。

  3. 退出容器。现在模型已经准备就绪，可以通过http://localhost:11434访问Ollama的API。

3. 构建核心功能：从静态规划到动态引导

我们的目标是构建一个简单的REST API，它接收用户的旅行需求，返回规划好的行程，并能接受后续的实时交互。我们将分步实现。

3.1 配置Spring AI连接本地Ollama

首先，在application.yml中配置Spring AI连接到我们本地运行的Ollama服务。

spring: ai: ollama: base-url: http://localhost:11434 # Ollama服务地址 chat: options: model: qwen2.5:7b-instruct # 使用的模型名称 temperature: 0.7 # 创造性，0-1之间，越高回答越随机 max-tokens: 2000 # 最大输出token数

3.2 实现基础的对话服务

创建一个TripPlanningService，它利用Spring AI的AiClient进行最简单的对话。

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.stereotype.Service; import lombok.RequiredArgsConstructor; @Service @RequiredArgsConstructor public class TripPlanningService { private final ChatClient chatClient; public String planTrip(String userRequest) { // 构建一个简单的提示词（Prompt） String prompt = """ 你是一个专业的旅行规划助手。请根据用户的需求，为其规划一份详细的旅行行程。 用户需求：%s 请以清晰的格式（如按天、按时间段）回复，包含景点、活动、餐饮建议和交通提示。 """.formatted(userRequest); // 调用AI模型生成回复 return chatClient.prompt() .user(prompt) .call() .content(); } }

创建一个简单的控制器TripPlanningController来暴露API。

import org.springframework.web.bind.annotation.*; import lombok.RequiredArgsConstructor; @RestController @RequestMapping("/api/trip") @RequiredArgsConstructor public class TripPlanningController { private final TripPlanningService tripPlanningService; @PostMapping("/plan") public String plan(@RequestBody PlanRequest request) { return tripPlanningService.planTrip(request.getUserRequest()); } // 简单的请求体 public record PlanRequest(String userRequest) {} }

此时，启动应用并调用POST /api/trip/plan，传入{"userRequest": "我想在北京玩3天，喜欢历史和文化"}，你应该能得到一段AI生成的行程文本。但这只是一个“聊天机器人”，缺乏真正的知识和实时能力。

3.3 集成知识库（RAG）实现智能规划

要让规划更准确，我们需要为其提供知识。假设我们有一个关于北京旅行的知识文档beijing_travel_guide.txt。步骤如下：

  1. 加载与分割文档：使用Spring AI的文档加载器和文本分割器。
  2. 生成向量并存储：将分割后的文本块转换为向量，存入ChromaDB。
  3. 检索增强生成：用户提问时，先检索相关文本块，再连同问题和文本块一起发给LLM。

首先，添加ChromaDB的依赖和配置。

# application.yml 追加 spring: ai: vectorstore: chroma: host: localhost port: 8000

然后，创建文档加载和向量存储的服务。

import org.springframework.ai.document.Document; import org.springframework.ai.reader.TextReader; import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter; import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore; import org.springframework.core.io.Resource; import org.springframework.core.io.ResourceLoader; import org.springframework.stereotype.Service; import jakarta.annotation.PostConstruct; import lombok.RequiredArgsConstructor; import java.util.List; @Service @RequiredArgsConstructor public class KnowledgeBaseService { private final ResourceLoader resourceLoader; private final VectorStore vectorStore; @PostConstruct // 应用启动时加载知识库 public void initKnowledgeBase() { Resource resource = resourceLoader.getResource("classpath:beijing_travel_guide.txt"); TextReader textReader = new TextReader(resource); List<Document> documents = textReader.get(); TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(); // 按Token分割文本 List<Document> splitDocuments = splitter.apply(documents); vectorStore.add(splitDocuments); // 存入向量数据库 System.out.println("知识库加载完成，文档块数量：" + splitDocuments.size()); } }

最后，改造TripPlanningService，在规划时先进行检索。

public String planTripWithKnowledge(String userRequest) { // 1. 检索相关文档 List<Document> similarDocuments = vectorStore.similaritySearch(userRequest); // 2. 构建包含上下文的提示词 String context = similarDocuments.stream() .map(Document::getContent) .collect(Collectors.joining("\n\n")); String prompt = """ 你是一个专业的旅行规划助手，请根据以下提供的旅行指南信息和用户需求，规划行程。 【旅行指南信息】 %s 【用户需求】 %s 请基于以上信息，规划一份详细、可行、个性化的行程。如果信息不足，可以基于常识补充，但请注明。 回复格式：按天规划，每天包含上午、下午、晚上，每个时段注明地点、活动、交通和餐饮建议。 """.formatted(context, userRequest); // 3. 调用AI生成回复 return chatClient.prompt() .user(prompt) .call() .content(); }

现在，AI生成的行程将基于我们提供的《北京旅行指南》，推荐的地点、开放时间等信息会更准确。

3.4 实现动态引导与实时交互（Agent雏形）

“动态引导”意味着系统能记住之前的对话（行程），并根据用户的新输入（如“我现在在故宫，接下来去哪？”）或实时数据做出决策。这需要引入“对话记忆”和“工具调用”能力。

  1. 对话记忆：Spring AI的ChatClient可以关联一个ChatMemory对象，自动维护对话历史。我们需要在服务层或控制器层管理不同用户的会话。

    import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory; import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor; public String chatWithMemory(String sessionId, String userMessage) { // 为每个用户会话创建或获取一个ChatMemory ChatMemory chatMemory = sessionMemories.computeIfAbsent(sessionId, id -> new InMemoryChatMemory()); return chatClient.prompt() .user(userMessage) .advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory)) // 关联记忆 .call() .content(); }

  2. 工具调用（Function Calling）：让AI能调用外部工具获取实时信息。例如，定义一个“获取实时天气”的工具。

    import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse; import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt; import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallbackWrapper; // 定义一个工具（函数） @Bean public FunctionCallbackWrapper weatherFunction() { return FunctionCallbackWrapper.builder(new WeatherService()) // WeatherService是一个包含getWeather方法的Bean .name("getCurrentWeather") .description("获取指定城市的当前天气情况") .build(); } // 在ChatClient构建时注册工具 private final ChatClient chatClientWithTools; public String getDynamicSuggestion(String location) { String prompt = “用户当前在” + location + “，请根据实时天气，给出接下来的活动建议。如果需要，可以调用工具获取天气。”; ChatResponse response = chatClientWithTools.prompt() .user(prompt) .call() .chatResponse(); // AI可能会在响应中要求调用工具，Spring AI会自动处理调用并将结果返回给AI，最终生成包含工具调用结果的完整回复。 return response.getResult().getOutput().getContent(); }

    WeatherService示例：

    @Component public class WeatherService { public String getCurrentWeather(@JsonProperty("city") String city) { // 这里调用真实的天气API，如和风天气、OpenWeatherMap等 // 返回模拟数据 return “城市：” + city + “，天气：晴，温度：25°C，适宜户外活动。”; } }

通过结合记忆和工具，AI旅行助手就具备了初步的Agent能力：它能记住之前的对话（已规划的行程），能根据用户当前位置和实时天气，动态地建议“接下来是去户外景点还是室内博物馆”。

4. 系统集成、测试与常见问题排查

将各个模块组合起来，形成一个可测试的原型系统。

4.1 定义完整的API接口

设计两个核心接口：

  • POST /api/trip/plan：初始规划，创建新会话。
  • POST /api/trip/chat：实时交互，需携带sessionId。

4.2 编写集成测试

使用@SpringBootTest编写测试，验证从用户输入到AI回复的完整流程，特别是工具调用和记忆功能是否正常工作。

@SpringBootTest @AutoConfigureMockMvc class TripPlanningIntegrationTest { @Autowired private MockMvc mockMvc; @Test void testPlanAndChatFlow() throws Exception { // 1. 测试初始规划 String planRequest = “{"userRequest": "上海两天一夜游"}”; MvcResult planResult = mockMvc.perform(post(“/api/trip/plan”) .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .content(planRequest)) .andExpect(status().isOk()) .andReturn(); String sessionId = // 从响应头或Cookie中提取会话ID（根据你的实现）; // 2. 测试带记忆和工具的实时聊天 String chatRequest = “{"sessionId": "” + sessionId + “", "message": "现在外滩下雨吗？"}”; mockMvc.perform(post(“/api/trip/chat”) .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .content(chatRequest)) .andExpect(status().isOk()) .andExpect(jsonPath(“$.content”).value(containsString(“天气”))); // 期望回复中包含天气信息 } }

4.3 常见问题与排查路径

在开发和运行过程中，你可能会遇到以下典型问题：

问题现象可能原因检查方式处理建议
调用/plan接口超时或无响应1. Ollama服务未启动或模型未加载。
2. 模型推理速度过慢（CPU模式）。
3. 网络问题。		1.docker ps检查容器状态。
2.curl http://localhost:11434/api/tags查看模型列表。
3. 查看应用日志和Ollama容器日志。		1. 确保docker-compose up -d已执行且模型已拉取。
2. 考虑使用更小的模型或启用GPU加速。
3. 增加Spring AI的请求超时配置。
AI回复内容与知识库无关（RAG失效）1. 向量数据库未存入数据或数据不相关。
2. 检索返回的文档数量（k值）设置不当。
3. Embedding模型与LLM不匹配。		1. 检查KnowledgeBaseService的init方法日志，确认文档已加载。
2. 调试vectorStore.similaritySearch的返回结果。
3. 检查使用的Embedding模型（Spring AI默认可能使用Ollama的嵌入模型）。		1. 确保知识文档路径正确且内容相关。
2. 调整similaritySearch的topK参数。
3. 考虑使用专门的嵌入模型（如nomic-embed-text）并统一配置。
工具调用（Function Calling）不生效1. 模型不支持或未正确识别工具定义。
2. 函数描述（description）不够清晰。
3. 工具未正确注册到ChatClient。		1. 确认模型支持函数调用（如Qwen2.5-Instruct系列支持）。
2. 查看AI的原始响应，看是否发出了工具调用请求。
3. 检查FunctionCallbackWrapper的Bean是否被创建。		1. 使用明确支持函数调用的模型。
2. 完善函数名称和描述，使其易于被AI理解。
3. 确保构建ChatClient时通过.functions(...)方法注册了工具。
对话记忆混乱或丢失1.ChatMemory作用域设置错误（如用了单例）。
2. 会话ID（sessionId）未正确传递或管理。		1. 检查是否为每个用户/会话创建了独立的ChatMemory实例。
2. 在客户端调用时打印或日志记录 sessionId。		1. 使用ConcurrentHashMap等结构以 sessionId 为键存储ChatMemory。
2. 对于Web应用，可将 sessionId 存储在HttpSession或通过Token管理。
生产环境性能差1. 每次请求都重新检索向量数据库，未缓存。
2. LLM推理无并发控制，拖慢整体响应。
3. 知识库文档过大，Embedding耗时。		1. 使用APM工具（如SkyWalking）分析链路耗时。
2. 监控服务器CPU/GPU和内存使用率。		1. 对频繁查询的相似问题结果进行缓存（如使用Redis）。
2. 对LLM调用实现限流和队列机制。
3. 对知识库进行预处理和优化，如提取关键信息生成摘要。

5. 从原型到产品：最佳实践与扩展方向

构建一个可用的原型只是第一步。要将其发展为可靠的产品，还需要考虑以下方面。

5.1 工程化最佳实践

  1. 配置外部化：将模型参数（temperature, maxTokens）、API密钥、向量数据库连接信息等全部移至application-{profile}.yml或配置中心。切勿硬编码。
  2. 结构化输出：让AI返回JSON而非纯文本，便于前端解析和展示。Spring AI支持通过指定responseFormat或使用@StructuredOutput注解来实现。
    @StructuredOutput public record TripPlan(List<DayPlan> days) {} public record DayPlan(String date, List<TimeSlot> schedule) {} // 在Prompt中明确要求AI返回指定格式的JSON
  3. 异步处理：行程规划可能是耗时操作。对于复杂请求，应改为异步接口，立即返回一个任务ID，客户端通过轮询或WebSocket获取结果。
  4. 监控与日志：记录关键指标：LLM调用耗时、Token使用量、工具调用成功率、用户会话数等。使用MDC（Mapped Diagnostic Context）将请求ID、用户ID贯穿整个调用链路，便于问题追踪。
  5. 错误处理与降级：LLM服务可能不稳定。设计降级策略，例如，当本地模型不可用时，可暂时切换到备用云端API（需注意成本和数据合规）；当RAG检索无结果时，提供基于通用知识的回复并明确告知用户信息有限。

5.2 功能扩展方向

  1. 多模态输入/输出：
    • 输入：支持用户上传旅行照片，AI识别地点并推荐周边活动。
    • 输出：集成地图SDK（如高德、百度地图API），将行程自动生成可视化地图路线。结合TTS（Text-to-Speech）服务，提供语音导览。
  2. 深度Agent化：引入规划（Planning）、反思（Reflection）等更复杂的Agent机制。让AI不仅能调用工具，还能评估当前状态与目标的差距，自主拆解复杂任务（如“规划一个欧洲半月游”），并递归执行子任务。
  3. 个性化与持续学习：建立用户画像，记录用户的历史行程、评分和反馈。在规划时优先推荐相似用户喜欢的项目，实现越用越懂你的个性化推荐。
  4. 供应商集成：打通票务（如门票、车票）、住宿（酒店API）、餐饮（预订平台）系统。在规划行程时，直接提供预订链接或比价信息，并在行程中集成订单状态提醒。
  5. 离线能力：对于国际旅行可能面临的网络问题，可以考虑将核心模型、知识库和地图数据打包，在手机端实现轻量级离线推理和导航。

5.3 安全与合规考量

  1. 数据隐私：行程数据是敏感的个人信息。必须对用户数据进行加密存储和传输，明确告知用户数据使用范围，并提供数据导出和删除功能。
  2. 内容安全：对AI生成的内容进行审核过滤，避免产生不当、危险或虚假的旅行建议（如推荐未开发的危险区域）。可以接入内容安全API或在Prompt中设置严格的约束。
  3. 模型合规：确保所使用的开源模型符合商业使用许可。如果使用微调，需注意训练数据的版权问题。

构建一个像Passage AI这样“规划即服务，落地即向导”的应用，技术核心在于将大语言模型的推理能力、外部知识库的准确性、实时数据的时效性以及智能体的决策能力有机结合起来。从本文的原型出发，你可以沿着工程化、产品化、智能化的方向持续迭代，最终打造出一个真正理解用户、伴随旅程的智能旅行伙伴。在实践过程中，始终牢记以解决用户真实痛点为出发点，平衡技术的先进性与系统的稳定性。

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