HarmonyOS Next实战：基于Agent DSL的智能旅行规划体系

在HarmonyOS Next的开发实践中，利用Agent DSL构建智能应用是充分发挥其原生AI本领的有效途径。下面我将结合自己开发智能旅行规划体系的经验，详细先容如何基于Agent DSL进行需求分析、架构设计、核心代码实现，以及性能调优与部署。
一、需求分析与架构设计

（一）多Agent协同架构图（Planner/Transport/Hotel Agent角色划分）

智能旅行规划体系旨在为用户提供个性化、一站式的旅行规划服务。经过需求分析，体系重要涉及行程规划、交通预订和酒店预订等核心功能。为实现这些功能，我们采用多Agent协同架构，重要包含Planner Agent、Transport Agent和Hotel Agent。架构图如下：
     Planner Agent负责吸收用户的旅行需求，如旅行目标地、时间、预算等信息，根据这些需求制定开端的旅行计划框架。它就像是旅行规划的“总设计师”，统筹全局。比方，用户提出“我想在7天内去成都旅行，预算5000元”，Planner Agent会开端规划出每天的行程安排，确定大致的景点游览次序。
Transport Agent根据Planner Agent制定的行程框架，负责查询和预订合适的交通工具，如飞机、火车、市内交通等。它与各大交通预订平台交互，获取及时的票务信息和代价，为用户选择性价比最高的交通方案。
Hotel Agent则依据行程安排和用户的住宿偏好，在相应的酒店预订平台搜刮并预订合适的酒店。它会考虑酒店的位置、代价、评价等因素，确保为用户提供满意的住宿选择。
这三个Agent相互协作，共同完成旅行规划任务，为用户提供完整的旅行方案。
二、核心代码实现

（一）@prompt参数动态优化与流式协同代码

在核心代码实现中，@prompt参数的动态优化和多Agent的流式协同是关键。以Planner Agent为例：

1. @agent class Planner {
2.     @prompt[pattern=PlanTrip] (
3.             action: "根据用户需求制定旅行计划",
4.                     purpose: "满足用户旅行期望，提供合理行程安排",
5.                             expectation: "生成包含景点、时间、预算分配的旅行计划"
6.                                 )
7.                                     func planTrip(userRequest: String): String {
8.                                             // 解析用户请求，获取关键信息
9.                                                     let requestInfo = parseRequest(userRequest);
10.                                                             // 根据实时旅游数据和用户偏好，动态优化行程
11.                                                                     let optimizedPlan = optimizePlan(requestInfo);
12.                                                                             return optimizedPlan;
13.                                                                                 }
14.                                                                                 }
15.                                                                                 ```
16.                                                                                 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。
17. 多Agent之间的流式协同代码如下：
18. ```cj
19. func main() {
20.     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";
21.         let planner = Planner();
22.             let transport = Transport();
23.                 let hotel = Hotel();
24.     // Planner制定行程
25.         let plan = planner.planTrip(userRequest);
26.     // 根据行程预订交通
27.         let transportResult = transport.bookTransport(plan);
28.     // 根据行程预订酒店
29.         let hotelResult = hotel.bookHotel(plan);
30.     // 整合结果
31.         let finalPlan = integrateResults(plan, transportResult, hotelResult);
32.             print(finalPlan);
33.             }
34.             ```
35.             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。
36. ## 三、性能调优与部署
37. ### （一）可视化工具分析Agent通信瓶颈
38. 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。
40. 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。
42. 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。
44. 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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