y-66/traveler
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Agnoフレームワークによって構築されたエンタープライズレベルの旅行計画インテリジェントエージェントシステム。 MCP、スキル、メモリ、ナレッジベース、エージェントチーム、ワークフローなどの高度な機能を統合します.
概要
agnoフレームワークに完全に構築されたエンタープライズレベルの旅行計画インテリジェントエージェントシステムです。 , , , , , , , , , などの高度な機能を統合することにより、旅行者は、高度にカスタマイズ、包括的な、最新の旅行計画サービスを提供します。 このシステムは、Typerによって供給される豊富なCLIを含んでいます。 旅行者は、ステートフルな FastAPI バックエンドとして実行できます。 自分のカスタマイズされたガイドでエージェントをエンパワーするには: 1. src/traveler/knowledge docs/ 2. ローカル ChromaDB にそれらをベクトル化するためにロードコマンドを実行します。 - : Core Agentic Framework (エージェント、チーム、ワークフロー、MCP、スキル) - : 堅牢なWeb APIとデータ検証 - : ナレッジ(RAG)のベクターデータベース - : セッションとパージスタンスベース(Postgresに簡単に交換) - : 強力で美しいCLI作成 - : モダンPythonのロギング 通 构 构 构 构 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 通 户 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 为 。 。 为 为 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 请 私 私 私 私 私 私 私 私 私 私 私 私 .
概要（AI 翻訳）
お問い合わせ
日本語版
旅行者は、Agnoフレームワークに基づいて構築されたエンタープライズレベルの旅行計画インテリジェントエージェントシステムです。 MCP(Model Context Protocol)、Skills、Memory、Knowledge Bases、Agent Teams、Workflowsなどの高度な機能を統合することにより、Travelerは高度にカスタマイズ、包括的な、最新の旅行計画サービスを提供しています。
結果: -英語:レポートプレゼント
-中国語: 報告書
✨ コア機能
| 特集 | 概要 | お問い合わせ |Agent | Agnoに基づく旅行プランナーエージェント、複雑なツールコール、マルチターン対話、自律的な推論が可能です。 お問い合わせ |Team Collaboration | マルチエージェントのコラボレーションモデル: Planner、Researcher、Budget Analystをシームレスに連携 お問い合わせ |Workflow | ストラクチャードパイプラインの実行: 研究(情報収集) → 予算 → 定例計画 | |MCPインテグレーション | 外部MCPサーバーに接続し、リアルタイムの天気、一般的なWeb検索、ホテルの統合、およびGoogleルート分析を取得します。 お問い合わせ
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
🌍 Agno-Based Travel Planning Agent System / 基于Agno的旅游规划智能体
English Version
Traveler is an enterprise-grade travel planning intelligent agent system built entirely upon the Agno framework. By integrating advanced functionalities including MCP (Model Context Protocol), Skills, Memory, Knowledge Bases, Agent Teams, and Workflows, Traveler provides highly customized, comprehensive, and up-to-date travel planning services.
Result:
-
English: Report presentaion
-
Chinese: 报告展示
✨ Core Features
| Feature | Description |
|---|---|
| Agent | Travel planner agent based on Agno, capable of complex tool calling, multi-turn dialogue, and autonomous reasoning. |
| Team Collaboration | Multi-agent collaboration model: orchestrates a Planner, Researcher, and Budget Analyst to work together seamlessly. |
| Workflow | Structured pipeline execution: Research (Information Gathering) → Budgeting → Itinerary Planning. |
| MCP Integration | Connects to external MCP servers to fetch real-time Weather, generic Web Search, Hotel integrations, and Google Route analysis. |
| Skills plugins | Specialized skill modules (Agno Skills) for Travel Planning, Local Expertise, Intent Analysis, and Budget Optimization. |
| Memory System | Automatically retains and retrieves user preferences and interaction history for fully personalized sessions. |
| Knowledge Base | RAG (Retrieval-Augmented Generation) functionality supported by ChromaDB/LanceDB locally to store and query travel guide documents. |
| Custom Tools | Built-in toolkit tailored for flight, hotel, and attraction search scenarios. |
🏗️ Architecture & Structure
Traveler/
├── .env.example # Environment variables template
├── pyproject.toml # Project configuration and dependencies (Hatch build system)
├── data/ # Local data storage (SQLite, ChromaDB outputs, reports)
├── src/traveler/ # Main source code directory
│ ├── agents/ # Agent Definitions (Planner, Researcher, Budget Analyst, Team)
│ ├── api/ # FastAPI web service (app, routes, schemas)
│ ├── config/ # Pydantic Settings & Loguru configurations
│ ├── core/ # Core Infrastructure (Model Factory, Database Setup, Knowledge Management)
│ │ └── mcp/ # External MCP Server Clients (Weather, Google Routes, etc.)
│ ├── knowledge_docs/ # Document drop-zone for RAG Knowledge baseインストール
This server does not publish a one-line install command.
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