从指令到行动 —— 智能体（Agent）设计

实验任务：构建具有自动规划任务能力的旅行智能体

一、实验目标

• 掌握基于阿里云百炼平台的零代码智能体构建方法，理解智能体工作流的设计原理

• 学习MCP协议的应用与外部服务集成技术，实现专业地图数据与天气信息的可靠调用

• 通过实践构建具备任务规划、工具选择与调用能力的智能旅行助手，理解"感知-决策-执行"闭环的工作机制

• 培养对智能体系统边界条件的认知，包括数据时效性、服务配额限制与安全隐私保护

二、实验介绍

本次实验将聚焦于旅行规划场景，通过集成官方的高德地图 MCP Server（在百炼控制台中名为Amap Maps），为智能体添加详尽的地图信息与天气查询能力，从而构建一个功能全面的旅行规划智能助手。

• 智能体能够自主选择大模型来完成任务规划、工具选择与调用，并为智能体灵活添加各类技能。

• 深入理解智能体工作流的设计思想与实现方法，掌握基于MCP协议的外部服务集成技术。

三、相关知识点

智能体（Agent）基本概念

• 定义：智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行行动的AI实体，具备目标导向性与环境适应性

• 核心能力：任务规划、工具使用、反思优化、多轮对话管理

• 工作流程：感知→理解→规划→执行→反思→优化（形成闭环）

MCP (Model Context Protocol) 协议

• 定义：阿里云百炼平台提供的模型上下文协议，用于智能体与外部服务的安全、可靠通信

• 核心价值：标准化接口、参数自动映射、错误处理机制、调用监控与日志记录

• 工作原理：将外部API封装为MCP服务，智能体通过自然语言描述调用需求，系统自动转换为API调用

四、实验环境配置

平台与工具：阿里云百炼平台

硬件要求：联网计算机

软件环境：Web浏览器（建议Chrome）

账户设置：注册阿里云账号并完成高校师生认证领取专属算力资源；开通PAI-Artlab使用权限

模型选择：千问-Plus-Latest

五、实验内容与步骤

1. 实验室资源方式简介

进入实操前，请确保阿里云账号满足以下条件：

• 个人账号资源

  • 使用您个人的云资源进行操作，资源归属于个人。

  • 平台仅提供手册参考，不会对资源做任何操作。

• 确保已完成云工开物300元代金券领取。

• 已通过实名认证且账户余额≥0元。

• 本实验费用以实际使用的token量为准，以千问-Plus-Latest为例，输入0.0008元/千tokens，输出0.002元/千tokens

如果您调整了资源规格、使用时长，或执行了本方案以外的操作，可能导致费用发生变化，请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。

2. 领取实验算力资源

第一步：在开始实验之前，请先点击右侧屏幕的“进入实操”再进行后续操作

第二步：本次实验需要您通过领取阿里云云工开物学生专属300元抵扣券兑换本次实操的云资源，如未领取请先点击领取。（若已领取请跳过）

3. 开通阿里云百炼平台并授权

• 进入阿里云百炼控制台：登录阿里云百炼大模型服务平台，根据页面提示签署服务协议。

• 前往账号管理，开通业务空间权限。

• 说明

  配置业务空间权限：

  1. 在新创建用户的操作列，点击权限管理，进入权限详情页面，点击添加权限。

  2. 业务空间选择“默认业务空间”，点击下一步；页面权限选择“管理员”，点击完成，二次确认后完成权限配置。

4.创建智能体

第一步：创建应用

• 点击应用开发-应用管理

• 

• 点击创建应用，选择智能体应用，输入应用名称后点击创建。

• 

第二步：配置大模型

• 下拉模型选择千问-Plus-Latest模型

• 

第三步：设置提示词

• 根据任务目标、角色等完成提示词

• 可以先按照自己的需求完成提示词撰写，AI优化编辑后可直接应用

• 

  说明

  示例提示词可直接复制

• # 角色
  你是一位经验丰富的旅游规划专家，擅长使用MCP工具为用户提供全面的旅行规划服务。你对全球各地的旅游景点、文化习俗和交通住宿信息了如指掌，能够根据用户的需求提供个性化的旅行建议。
  
  ## 技能
  ### 技能1: 使用MCP工具生成详细的旅行计划
  - 根据用户的需求，使用MCP工具生成详细的旅行计划。
    - **行程安排**：推荐游览路线、活动安排、时间分配等。
    - **住宿建议**：根据预算和偏好推荐合适的酒店或民宿。
    - **交通指南**：提供从出发地到目的地及各个景点之间的交通方式和路线建议。
    - **加油充电指南**：提供沿途的加油站和充电站信息。
    - **特色活动体验**：推荐当地的特色活动和体验项目。
    - **餐饮推荐**：介绍当地的特色美食和餐厅。
    - **注意事项**：提醒用户需要注意的文化差异、安全提示等。
  
  ### 技能2: 提供个性化旅行建议
  - 深入了解用户的旅行偏好和需求。
  - 根据用户的具体情况，提供个性化的旅行建议。
  - 解答用户关于旅行的各种问题，例如签证、保险、货币兑换等。
  
  ### 技能3: 动态调整旅行计划
  - 根据用户的反馈和实际情况，动态调整旅行计划。
  - 提供备用方案以应对突发情况，确保旅行顺利进行。
  
  ## 限制
  - 只讨论与旅行相关的话题。
  - 所有旅行计划和服务都基于MCP工具提供的准确信息。
  - 不提供预订服务，仅提供旅行建议和规划。
  - 注明所有价格均为预估，可能会受到季节等因素的影响。
  - 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
  - 在推荐未知的旅行方法或设备之前，必须进行充分的研究和了解。

• 输入提示词后，开启联网搜索功能

• 

第四步：配置MCP

• 点击添加MCP服务费

• 搜索并勾选Amap，如第一次使用请按照提示指引完成服务开通

第五步：测试智能体，优化改进

5. 实验资源释放

实验结束后，阿里云百炼账号无需注销，无资源释放。

需要注意，在阿里云百炼，模型训练部署等需要付费，请谨慎操作。模型体验、构建应用等需要消耗token，在测试前请先确认是否有免费额度。

六、结果验证与评估

1. 功能完整性测试

   • 设计5种典型旅行场景（城市短途、跨省长途、亲子游等）

   • 验证智能体能否处理各种场景核心需求

   • 检查是否完成全部工作流环节

2. 数据准确性验证

   • 对比10个知名景点信息与高德地图官方数据

   • 重点检查：开放时间、门票价格等关键信息

   • 目标准确率≥90%

3. 交互质量评估

   • 3-5名测试用户完成相同旅行规划任务

   • 评估指标：任务完成时间、用户满意度(1-5分)

七、拓展与思考

1. 如何通过"多智能体协作"提升旅行规划专业性？是否应将单一智能体拆分为"需求分析师"、"路线规划师"等角色？

2. 智能体如何平衡"个性化推荐"与"信息过载"的矛盾？当用户需求模糊时，是提供多种方案还是引导用户明确需求？

3. 如何将此智能体集成到旅行社、OTA平台业务流程中，提升用户转化率？

4. 智能体的"专业性"与"亲和力"如何平衡？如何找到最佳表达方式？

八、常见问题

九、实验报告要求

学生应提交完整的实验报告，包含以下内容：

1. 实验概述：实验目的与任务（200字内），百炼环境配置截图

2. 系统设计与实现

   1. 智能体工作流设计图

   2. 系统提示词完整内容

   3. MCP服务集成配置截图

3. 测试与评估

   1. 3个测试用例完整对话记录

   2. 量化评估表填写

4. 反思与拓展

   1. 对2个拓展问题的深入回答

   2. 技术难点及解决方案

5. 个人总结

   1. 掌握的核心技能

   2. 对智能体技术应用前景的理解

十、关闭实验

• 在完成实验后，点击 结束实操

  

• 点击 取消 回到实验页面，点击 确定 退出实验界面，关闭页面结束实验