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# Geo Agent 设计文档
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## 1. 项目目标
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本项目用于实现一个“多目标地点最优路线规划”服务。
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核心能力如下:
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- 接收一个固定起点或当前位置语义的路线规划请求
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- 解析终点和多个途经点
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- 对候选送货顺序进行比较
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- 逐段调用高德地图 MCP 工具计算距离和时长
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- 根据策略选出最佳路线
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- 返回结构化 JSON,供前端直接消费
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- 在需要时生成高德 deep link
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当前阶段的目标不是构建一个复杂的调度系统,而是先交付一个可工作的第一版 Agent API。
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## 2. 设计原则
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- Prompt-first:第一版以 `system_prompt` 驱动整体执行流程,优先保留灵活性
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- Strong output contract:最终输出必须符合固定的 Pydantic 结构
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- Guardrail-driven:对输入、执行规模和输出一致性增加代码护栏
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- Stateless:每次请求独立完成,不依赖长期记忆
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- Tool-grounded:坐标、POI、距离、时长、deep link 必须来自地图工具,而不是模型臆造
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## 3. 架构概览
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当前工程结构:
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- `main.py`
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- FastAPI 入口
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- 暴露 `/healthz` 和 `/route/plan`
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- 负责 HTTP 错误映射
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- `schemas.py`
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- 定义请求和响应模型
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- 实现输入校验
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- `agent.py`
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- 负责 LLM、MCP、prompt、运行护栏、结果护栏
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- `.env`
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- 管理模型配置、MCP 配置和运行护栏配置
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运行链路:
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1. 前端请求进入 FastAPI
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2. Pydantic 校验请求结构
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3. 服务侧执行预护栏检查
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4. Agent 运行,并由 `system_prompt` 驱动模型调用高德 MCP 工具
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5. Agent 返回结构化结果
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6. 服务侧执行结果护栏检查
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7. 返回 JSON 给前端
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## 4. 关键技术选型与决策依据
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### 4.1 为什么使用 pydantic_ai
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- 原生支持结构化输出
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- 可以直接挂接 MCP toolset
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- 非常适合“模型编排 + 强类型结果”场景
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- 与当前项目希望保留 prompt 灵活性的目标一致
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### 4.2 为什么第一版采用 prompt-first
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这次的核心业务不是纯算法问题,而是“模型理解任务 + 使用地图工具求事实 + 按规则组织返回”。
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第一版采用 prompt-first 的原因:
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- 业务规则还在收敛阶段,prompt 更容易快速调整
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- 高德 MCP 工具已经能直接提供底层能力,没有必要在第一版就再包一层 Python tool abstraction
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- 当前最重要的是先建立“可靠结果 + 清晰约束 + 可持续迭代”的骨架
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### 4.3 为什么不是纯 prompt-only
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虽然第一版以 `system_prompt` 为核心,但没有把全部控制权放给模型。原因是以下几类问题更适合代码层兜底:
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- 输入明显非法
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- 候选排列爆炸
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- 输出结构不一致
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- 运行配置错误
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因此最终方案是:
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- Prompt 负责业务编排
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- Pydantic 负责结构约束
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- Python 代码负责运行护栏
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## 5. 当前实现策略
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### 5.1 LLM 和 MCP 接入
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- LLM:豆包 Ark OpenAI-compatible 接口
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- MCP:高德远程 `streamable_http`
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- MCP 已验证可连通,当前可用工具包括:
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- `maps_geo`
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- `maps_text_search`
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- `maps_search_detail`
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- `maps_direction_driving`
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- `maps_distance`
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- `maps_schema_personal_map`
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- `maps_schema_navi`
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- `maps_weather`
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### 5.2 Prompt 组织方式
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`system_prompt` 中定义了以下行为约束:
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- 必须显式调用地图工具
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- 必须逐段计算驾车路线
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- 必须区分 fixed origin 和 current location
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- 必须按 `route_strategy` 做选择
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- 不得伪造坐标、POI、距离、时长和 deep link
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- 必须输出结构化结果
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在实际运行时,还会再注入一次“用户级 prompt”,其中包含:
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- 当前请求 JSON
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- 本次候选顺序的硬上限
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- 对起点模式的额外提醒
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这样做的目的是把“长期规则”和“本次任务上下文”拆开,减少 prompt 污染。
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### 5.3 当前严格执行流
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当前版本已不再把“地址解析是否足够精确”和“deep link 是否能生成”完全交给模型决定。
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当前执行流如下:
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1. 服务端先对起点、终点、所有途经点做前置解析
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2. 每个点都必须成功完成:
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- `maps_text_search` 命中精确 POI
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- `maps_search_detail` 返回稳定坐标
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- 取得 `poi_id`
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3. 任意一个点解析模糊、缺少 `poi_id`、或地理结果交叉校验失败,直接返回错误
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4. 只有在所有点都通过后,才把“预解析点位 JSON”交给 Agent
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5. Agent 只负责候选顺序、逐段驾车计算、最佳路线选择、summary 和 warnings
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6. 服务端最后再直接调用 `maps_schema_personal_map` 生成 deep link
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7. 如果 deep link 生成失败,则整个请求失败
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## 6. 已实现的代码护栏
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### 6.1 输入护栏
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在 `schemas.py` 中已经实现:
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- 清理空白字符串
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- `stop.address` 不能为空
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- `stops` 列表不能为空
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- `destination_address` 不能为空
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- `origin_mode=fixed` 时必须提供 `origin_address`
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- 终点地址不能同时出现在 `stops`
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- `max_permutations` 如果传入,必须大于 0
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- `need_deep_link` 必须为 `true`
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### 6.2 执行规模护栏
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在 `agent.py` 中已经实现:
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- 从 `.env` 读取 `ROUTE_MAX_PERMUTATIONS`
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- 当前默认值是 `20`
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- 请求可以传更小值,但不能超过服务配置上限
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- 在模型执行前,根据 `stops` 数量计算排列数 $n!$
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- 如果排列数超过限制,直接报错并返回 422
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当前策略是“超限直接拒绝”,暂不做启发式近似。
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### 6.3 结果护栏
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在 `agent.py` 中已经实现:
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- 输出 `origin_mode` 必须和请求一致
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- `resolved_destination.role` 必须是 `destination`
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- `resolved_stops` 数量必须和输入一致
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- 所有 `resolved_stops.role` 都必须是 `stop`
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- `origin_mode=fixed` 时必须返回 `resolved_origin`
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- `origin_mode=current_location` 时禁止返回固定 `resolved_origin`
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- 成功结果必须至少有一个 candidate
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- `best_route` 必须能在 `candidates` 中找到对应项
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- `success` 必须为 `true`
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- 成功结果必须包含至少一个 deep link
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- 成功结果中的所有点必须带有 `poi_id`
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### 6.4 配置护栏
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已实现以下配置检查:
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- 必须提供模型 URL、API key、模型名
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- MCP URL 必须存在
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- MCP transport 仅允许 `streamable_http`、`http`、`sse`
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- 自定义 MCP 认证头必须成对提供
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- `ROUTE_MAX_PERMUTATIONS` 必须是正整数
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- 模型和 MCP 的 timeout 参数必须是正数
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### 6.5 超时护栏
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已实现以下超时相关策略:
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- 模型请求超时通过 `ARK_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS` 配置
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- MCP 连接超时通过 `AMAP_MCP_TIMEOUT_SECONDS` 配置
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- MCP 读取超时通过 `AMAP_MCP_READ_TIMEOUT_SECONDS` 配置
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- 上游 timeout 会被映射为 HTTP 504,而不是泛化成 500
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## 7. 当前已实施进展
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当前已完成:
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- FastAPI 服务可启动
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- `/healthz` 正常返回 200
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- `/route/plan` 已打通真实调用链
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- 高德远程 MCP 连通性已验证
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- 单个途经点请求可成功返回结构化结果
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- 超限请求可返回 422,并中止模型执行
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- 已改为严格 deep-link 模式:成功结果必须包含 deep link,否则直接失败
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- 已增加前置点位解析与 POI 校验阶段,缺少 `poi_id` 或命中模糊时直接失败
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当前尚未完成:
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- 把文档中的每一步拆成显式 Python 服务函数
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- `current_location` 场景的更细粒度行为控制
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- 深链策略的更强一致性校验
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- 自动化测试
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- 前端展示层 HTML 输出
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## 8. 关键取舍
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### 8.1 已做取舍
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- 选择 prompt-first,而不是一开始就把所有流程写死在 Python 中
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- 选择保留高德 MCP 原生工具,而不是先做二次工具封装
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- 选择超限直接报错,而不是第一版就引入启发式近似搜索
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- 选择结构校验和运行护栏优先,而不是先追求功能面最大化
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### 8.2 这套取舍的收益
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- 业务规则可快速迭代
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- 系统仍然保有基本可控性
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- 接口结构对前端稳定
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- 便于后续逐步从 prompt-first 演进到“prompt + service function”混合架构
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### 8.3 当前代价
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- 模型仍然承担了较多流程理解责任
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- 某些复杂场景的结果稳定性暂时依赖 prompt 质量
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- 当前没有启发式优化,超限就会拒绝
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- 当前上游调用仍然依赖外部服务稳定性,但 timeout 已具备可调能力和明确错误语义
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## 9. 已知限制
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- 当前版本的最优路线能力仍然高度依赖 LLM 遵守 prompt
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- 当前对 `best_route` 的一致性校验是结构级护栏,不是全量数学证明
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- `current_location` 模式尚未做专门增强
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- `need_html` 目前尚未实现独立展示层
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- 没有缓存机制,请求成本与工具调用次数直接相关
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- 当前严格策略可能会拒绝一部分“人看上去可接受、但程序判断为不够精确”的地址输入
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## 10. 下一阶段 TODO
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- 为 `current_location` 模式增加专门提示和更严格结果校验
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- 对 `deep_link_mode` 增加更明确的输出校验规则
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- 追加自动化测试,覆盖成功路径和失败路径
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- 将部分高频子流程下沉为显式服务函数
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- 评估是否引入启发式近邻策略处理超限请求
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- 增加请求日志和运行观测能力
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- 增加 README 中的启动与调试说明
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## 11. 文档维护建议
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后续如果发生以下变更,应同步更新本文档:
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- Prompt 主策略变化
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- 输出结构变化
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- 错误语义变化
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- 护栏策略变化
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- MCP 服务配置方式变化
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