HarmonyOS Next实战：基于Agent DSL的智能旅行规划体系 - qidao123.com技术社区-IT企服评测·应用市场

@agent class Planner {
@prompt[pattern=PlanTrip] (
action: "根据用户需求制定旅行计划",
purpose: "满足用户旅行期望，提供合理行程安排",
expectation: "生成包含景点、时间、预算分配的旅行计划"
)
func planTrip(userRequest: String): String {
// 解析用户请求，获取关键信息
let requestInfo = parseRequest(userRequest);
// 根据实时旅游数据和用户偏好，动态优化行程
let optimizedPlan = optimizePlan(requestInfo);
return optimizedPlan;
}
}
```
在上述代码中，`@prompt`详细描述了Agent的行为模式和预期结果。通过`parseRequest`函数解析用户请求，`optimizePlan`函数结合实时数据（如景点开放时间、人流量等）和用户偏好（如喜欢自然风光还是历史文化景点）动态优化行程。
多Agent之间的流式协同代码如下：
```cj
func main() {
let userRequest = "我想在7天内去成都旅行，预算5000元，喜欢历史文化景点";
let planner = Planner();
let transport = Transport();
let hotel = Hotel();
// Planner制定行程
let plan = planner.planTrip(userRequest);
// 根据行程预订交通
let transportResult = transport.bookTransport(plan);
// 根据行程预订酒店
let hotelResult = hotel.bookHotel(plan);
// 整合结果
let finalPlan = integrateResults(plan, transportResult, hotelResult);
print(finalPlan);
}
```
这段代码展示了三个Agent如何按照顺序协同工作。Planner制定行程后，Transport和Hotel分别根据行程进行交通和酒店预订，最后将结果整合返回给用户。
## 三、性能调优与部署
### （一）可视化工具分析Agent通信瓶颈
在性能调优方面，利用HarmonyOS Next提供的可视化并行并发调优工具分析Agent之间的通信瓶颈。在工具的Tasks泳道和Measure泳道中，可以查看不同Agent之间消息传递的时间消耗和频率。例如，如果发现Transport Agent和Planner Agent之间消息传递延迟较高，可能是因为交通预订接口响应慢或者数据传输量过大。
通过分析，我们可以采取相应的优化措施。如对交通预订接口进行缓存优化，减少重复查询；或者优化数据结构，减少Agent之间传递的数据量。经过优化后，再次使用可视化工具进行监测，确保通信效率得到提升，整个旅行规划系统的响应速度更快，为用户提供更流畅的使用体验。
在部署阶段，根据系统的使用场景和用户规模，合理选择部署方式。如果是面向少量用户的内部试用版本，可以采用本地部署；如果是面向大量用户的正式版本，则需要考虑云部署，借助云服务的弹性扩展能力，满足不同用户量的需求，确保系统的稳定性和可靠性。
基于Agent DSL构建的智能旅行规划系统充分展示了HarmonyOS Next原生AI开发的优势。通过多Agent协同、`@prompt`参数优化和性能调优等手段，可以打造出高效、智能的旅行规划服务。希望我的经验分享能为大家在基于HarmonyOS Next的应用开发中提供有益的参考，共同探索更多创新应用。

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