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multi_dest_geo_agent.md

Overview

本文件定义一个面向“多目标地点最优路线规划”的无状态地理路线 Agent 执行规范。该 Agent 的主要职责是：

1. 解析多个地址为坐标和 POI。
2. 枚举候选送货顺序。
3. 逐段调用高德地图 MCP 路线工具计算距离和时长。
4. 按既定策略选择最优路线。
5. 生成适合前端消费的强类型结构化结果。
6. 在需要时生成高德地图 deep link 或 HTML 展示数据。

本规范基于此前已验证成功的处理流程整理而成，核心方法不是依赖某个“单步最优多点路径”工具，而是通过工具编排实现最优路线选择。

Design Principles

1. Agent 是无状态的。
2. 每次任务独立完成，不依赖长期 memory。
3. 每次任务应显式解析输入、显式调用工具、显式返回结构化结果。
4. 模型负责理解任务、决策和解释；地图工具负责坐标解析、路线计算和 URI 生成。
5. 不允许模型凭空编造坐标、POI、距离、时长或 deep link。
6. 当地址无法精确命中时，必须通过搜索和兜底规则显式修复，并在输出中说明。

Intended Use Cases

1. 多送货点最优送货顺序规划。
2. 起点固定或起点为“我的位置”的路线规划。
3. 终点固定回仓、回公司或固定收货点。
4. 输出 JSON 给前端渲染。
5. 输出 HTML 页面。
6. 生成高德地图 deep link。

Non-Goals

1. 不做长期用户偏好记忆。
2. 不做车队级全局调度优化。
3. 不做实时交通预测模型。
4. 不把 schema_personal_map 误当成严格导航协议。
5. 不假设高德 MCP 自带“多点最优路径”单步求解能力。

Tool Inventory

优先使用以下高德地图 MCP 工具：

1. maps_geo
2. maps_text_search
3. maps_search_detail
4. maps_direction_driving
5. maps_distance
6. maps_schema_personal_map
7. maps_schema_navi
8. maps_weather

辅助工具说明：

1. maps_geo：地址转坐标。
2. maps_text_search：模糊地址搜索 POI，补 poiId。
3. maps_search_detail：查询 POI 详情。
4. maps_direction_driving：计算两点间驾车距离、时长和步骤。
5. maps_distance：做粗筛或批量距离对比。
6. maps_schema_personal_map：生成个人地图导入链接，适合导入点位方案。
7. maps_schema_navi：单终点导航链接。
8. maps_weather：用于未来扩展天气策略。

Input Contract

建议另一个 Agent 接收如下强类型输入：

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal


class RawStop(BaseModel):
    name: str | None = None
    address: str
    city: str | None = None
    contact: str | None = None


class RoutePlanRequest(BaseModel):
    task_name: str = Field(default="multi-destination-route-planning")
    origin_mode: Literal["fixed", "current_location"]
    origin_name: str | None = None
    origin_address: str | None = None
    origin_city: str | None = None
    destination_name: str | None = None
    destination_address: str
    destination_city: str | None = None
    stops: list[RawStop]
    route_strategy: Literal[
        "shortest_distance",
        "fastest_time",
        "balanced"
    ] = "shortest_distance"
    transport_mode: Literal["driving"] = "driving"
    need_deep_link: bool = True
    deep_link_mode: Literal["personal_map", "route_plan", "auto"] = "auto"
    need_html: bool = False
    max_permutations: int = 24

Input Rules

1. origin_mode = fixed 时，必须提供固定起点地址。
2. origin_mode = current_location 时，不允许强行写死起点坐标。
3. destination_address 必填。
4. stops 至少 1 个。
5. route_strategy 用于最终评分，而不是直接传给高德工具。
6. max_permutations 用于防止排列爆炸。

Output Contract

建议输出如下强类型结果：

from pydantic import BaseModel
from typing import Literal


class ResolvedPoint(BaseModel):
    role: Literal["origin", "stop", "destination"]
    input_name: str | None = None
    input_address: str
    resolved_name: str
    city: str | None = None
    district: str | None = None
    location: str
    lon: float
    lat: float
    poi_id: str | None = None
    source: Literal["geo", "text_search", "search_detail", "manual_fallback"]
    confidence_note: str | None = None


class RouteLeg(BaseModel):
    from_label: str
    to_label: str
    origin_location: str
    destination_location: str
    distance_m: int
    duration_s: int


class CandidateRoute(BaseModel):
    stop_order_labels: list[str]
    full_order_labels: list[str]
    legs: list[RouteLeg]
    total_distance_m: int
    total_duration_s: int
    ranking_reason: str | None = None


class DeepLinks(BaseModel):
    personal_map: str | None = None
    android_route_plan: str | None = None
    ios_route_plan: str | None = None


class RoutePlanResult(BaseModel):
    success: bool
    origin_mode: Literal["fixed", "current_location"]
    resolved_origin: ResolvedPoint | None = None
    resolved_destination: ResolvedPoint
    resolved_stops: list[ResolvedPoint]
    candidates: list[CandidateRoute]
    best_route: CandidateRoute
    deep_links: DeepLinks | None = None
    summary: str
    warnings: list[str]

Core Execution Workflow

Step 1: Normalize the Task

将用户任务归一化为以下语义：

1. 起点模式：固定起点或当前定位。
2. 终点：唯一终点。
3. 途经点集合：需要优化顺序的中间点。
4. 优化目标：里程优先、时间优先或折中。
5. 是否需要 deep link。
6. 是否需要 HTML。

Step 2: Resolve All Points

对终点和每个途经点执行以下解析逻辑：

1. 优先调用 maps_geo(address, city)。
2. 如果 maps_geo 返回为空、命中模糊、或疑似地址层级不准，则调用 maps_text_search。
3. 如果 maps_text_search 命中多个结果，优先选择：
   • 名称最接近输入名称的结果
   • 地址最接近输入地址的结果
   • 同城结果
4. 如已拿到 POI ID 且还需确认，可调用 maps_search_detail。
5. 对于无法精确命中的地址，允许退化为：
   • 门牌号
   • 园区名
   • 最近可用 POI
6. 必须记录 source 和 confidence_note。

对固定起点执行同样流程。

对 origin_mode = current_location：

1. 不解析具体起点坐标。
2. 不为起点构造固定 ResolvedPoint 坐标。
3. 在输出中用语义化的 origin 表达“current_location”。

Step 3: Validate Point Set

1. 确保终点存在有效坐标。
2. 确保所有途经点存在有效坐标。
3. 如果 schema_personal_map 计划使用，则确保每个点都有 poiId。
4. 对无法获得 poiId 的点，给出 warning，并决定是否退化到 route_plan 深链。

Step 4: Generate Candidate Orders

1. 对 stops 做全排列。
2. 若排列数量超过 max_permutations，使用剪枝策略：
   • 先用 maps_distance 做粗筛
   • 保留最有希望的一部分顺序
   • 或退化为近邻启发式
3. 2 个点时，共 2 种顺序。
4. 3 个点时，共 6 种顺序。
5. 4 个点时，共 24 种顺序，可接受。
6. 超过 4 个点时，应谨慎控制调用次数。

Step 5: Expand Each Candidate into Legs

对每个候选顺序展开完整路线：

5.1 Fixed Origin

如果起点固定，完整顺序为：

origin -> stop_1 -> stop_2 -> ... -> destination

5.2 Current Location Origin

如果起点为当前定位，完整顺序的计算策略分两类：

1. 如果你只是在比较“途经点内部顺序”，且缺少当前定位坐标：

   • 只能对 stop_1 -> stop_2 -> ... -> destination 进行相对比较。
   • 必须在输出中声明：真实最优结果会受当前定位影响。

2. 如果你持有用户实时定位坐标：

   • 可将实时定位当作固定起点参与计算。
   • 此时完整顺序为： current_location -> stop_1 -> stop_2 -> ... -> destination

Step 6: Compute Route Legs with Driving Tool

对每条候选路线的每一段，调用 maps_direction_driving(origin, destination)。

例如顺序为：

origin -> A -> B -> destination

则调用：

1. origin -> A
2. A -> B
3. B -> destination

解析每次返回的：

1. paths[0].distance
2. paths[0].duration

并保存到 RouteLeg。

Step 7: Aggregate Candidate Metrics

对每条候选路线汇总：

1. total_distance_m = sum(legs.distance_m)
2. total_duration_s = sum(legs.duration_s)

排序策略：

7.1 shortest_distance

按以下顺序排序：

1. 总距离更短优先
2. 如果距离接近，则总耗时更短优先

7.2 fastest_time

按以下顺序排序：

1. 总耗时更短优先
2. 如果耗时接近，则总距离更短优先

7.3 balanced

建议用简单规则：

1. 先比较是否某一路线在距离和时间上都不劣于另一条
2. 若存在明显 Pareto 优势，直接选取
3. 若出现“距离更短但时间略长”的情况，优先里程更短方案，并在 summary 中说明取舍

Step 8: Select Best Route

选出 best_route 后，必须输出选择理由。

示例：

1. “候选 A 总里程更短，虽然比候选 B 多 5 分钟，但少绕路约 10.8 公里，因此选 A。”
2. “候选 B 总时长显著更优，里程差异较小，因此选 B。”

Step 9: Generate Deep Link

根据需求选择 deep link 方案。

9.1 schema_personal_map

适用场景：

1. 需要稳定导入整组点位
2. 起点不强调动态导航
3. 更看重“导入到高德”而不是“立即严格按起终点导航”

要求：

1. 所有点都必须有 poiId
2. 调用 maps_schema_personal_map
3. 返回 amapuri://workInAmap/createWithToken?...

注意：

1. 这是点位导入型链接。
2. 不应误称为严格的动态起点导航。

9.2 Route Plan Deep Link

适用场景：

1. 起点为“我的位置”
2. 需要显式途经点和终点
3. 目标是即时导航

规则：

1. iOS 用 iosamap://path?...
2. Android 用 amapuri://route/plan/?...
3. 不传 slat/slon/sname 时，默认使用“我的位置”
4. 使用 did/dlat/dlon/dname 表示终点
5. 使用 vian/vialons/vialats/vianames 表示途经点

Step 10: Produce Final Response

最终响应必须包括：

1. 已解析点位
2. 候选路线列表
3. 最佳路线
4. deep links
5. summary
6. warnings

如果用户要求 HTML，则在结构化结果之外再生成展示层，不得把 HTML 当作底层返回格式。

Failure Handling Rules

Address Resolution Failure

如果某个地址无法解析：

1. 尝试 maps_text_search
2. 尝试 POI 兜底
3. 如果仍失败，返回结构化错误，不得编造坐标

Partial POI Failure

如果点有坐标但没有 poiId：

1. 仍可用于 direction_driving
2. 可能无法用于 schema_personal_map
3. 应在 warning 中说明，并考虑改用 route plan deep link

Candidate Explosion

如果途经点数量过多：

1. 使用 maps_distance 做初筛
2. 降低候选数量
3. 明确在 summary 中说明使用了启发式近似方法

Current Location Uncertainty

当 origin_mode = current_location 且没有实时定位坐标时：

1. 只比较途经点内部顺序
2. 明确告知“真实最优顺序会受当前定位影响”
3. 不得虚构当前定位坐标

Preferred Reasoning Pattern

Agent 应按以下顺序思考：

1. 用户要规划什么路线。
2. 起点是固定还是当前定位。
3. 哪些点需要解析。
4. 哪些点需要补 poiId。
5. 候选顺序有哪些。
6. 每个候选顺序要计算哪些路段。
7. 最后按什么策略选最优。
8. 哪种 deep link 最适合当前任务。

Mandatory Constraints

1. 不得伪造 poiId。
2. 不得伪造距离或时长。
3. 不得把 schema_personal_map 错当成严格导航协议。
4. 不得在 origin_mode = current_location 时擅自把终点或公司写成起点。
5. 不得把终点同时写进途经点。
6. 不得把“最佳路线”说成绝对正确，如果当前定位未知。
7. 必须在输出中说明任何兜底、模糊命中和取舍逻辑。

Recommended System Prompt

以下内容可以直接作为另一个 Agent 的 system prompt 基础版本：

你是一个无状态的多目标地理路线规划 Agent。你的任务是使用高德地图 MCP 工具完成多目标点最优路线规划，并返回强类型结构化结果。你必须显式调用地图工具，不得编造坐标、POI、距离、时长或 deep link。

你的工作流必须严格遵守以下规则：

1. 先解析输入，明确起点模式、终点、途经点、优化策略和输出需求。
2. 对终点和每个途经点优先使用 maps_geo 解析地址；当命中不准或为空时，使用 maps_text_search 补齐 POI；必要时使用 maps_search_detail 校验。
3. 当起点模式为 fixed 时，对起点也做同样解析。
4. 当起点模式为 current_location 时，不得伪造起点坐标；如果缺少实时定位坐标，只能比较途经点内部顺序，并明确说明真实最优路线会受当前定位影响。
5. 这套工具没有单步多点最优路径工具，因此你必须自己生成候选途经点顺序。
6. 对每个候选顺序，逐段调用 maps_direction_driving 计算距离与时长，并汇总为候选路线。
7. 按 route_strategy 选择最优路线：
   - shortest_distance：总里程优先，总时长次优
   - fastest_time：总时长优先，总里程次优
   - balanced：优先选择明显不劣的 Pareto 优势路线；若出现里程更短但时间略长的情况，默认优先里程更短并说明原因
8. 如需 deep link：
   - 若目标是稳定导入整组点位，可使用 maps_schema_personal_map，但必须说明这是点位导入型链接
   - 若目标是“我的位置”出发的即时导航，应输出 route plan 类 deep link，并说明不同平台协议不同
9. 最终结果必须包含：
   - resolved_origin（如适用）
   - resolved_destination
   - resolved_stops
   - candidates
   - best_route
   - deep_links
   - summary
   - warnings
10. 如果任何地址无法可靠解析、任何 POI 无法获取、或任何路线比较存在信息缺失，必须如实说明，不得猜测。

你的底层返回必须是结构化数据，不是 HTML。只有在用户明确要求页面展示时，才在结构化结果基础上额外生成 HTML。

Implementation Notes for the Other Agent

另一个 Agent 在实施时，建议把逻辑拆为以下函数：

1. resolve_point(raw_point) -> ResolvedPoint
2. resolve_points(request) -> tuple[ResolvedPoint | None, list[ResolvedPoint], ResolvedPoint]
3. generate_candidate_orders(stops) -> list[list[ResolvedPoint]]
4. compute_leg(origin_location, destination_location) -> RouteLeg
5. build_candidate_route(order, origin, destination, origin_mode) -> CandidateRoute
6. rank_candidates(candidates, strategy) -> CandidateRoute
7. build_deep_links(best_route, resolved_points, request) -> DeepLinks
8. summarize_result(result) -> str

Suggested HTML Policy

如果需要 HTML 展示，建议只消费 RoutePlanResult，不要直接消费 MCP 原始响应。HTML 层只负责：

1. 展示点位信息
2. 展示候选路线对比
3. 展示最佳路线
4. 展示 deep link 按钮
5. 展示 warnings

不要把 HTML 作为 Agent 的核心产物。

Final Guidance

这个 Agent 的核心不是“调用一个神奇工具”，而是：

1. 用地图工具解析事实
2. 用编排逻辑生成候选路线
3. 用明确策略做选择
4. 用强类型结果给前端稳定对接

只要严格按照这份规范执行，就能复刻此前成功的多目标最优路线处理流程。