京都旅遊助理 (Kyoto Travel Assistant)

版本: v4.1 (LangChain v1.0 + LangGraph v1.0)
風格: 完全仿照維也納旅遊助理

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🎯 專案特色

• ✅ Wikivoyage API - 真實景點資料
• ✅ 營業檢查工具 - 模擬版本（可升級 Google Places）
• ✅ ReAct 策略 - Think → Act → Observe
• ✅ Planning 策略 - 動態調整行程
• ✅ LangChain v1.0 - 最新穩定 API
• ✅ LangGraph v1.0 - StateGraph 工作流
• ✅ 7 個 MCP 工具 - 完整協同
• ✅ Claude Desktop - 可重用 MCP Server

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🚀 快速開始

1. 環境設置

# 建立虛擬環境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # macOS/Linux

# 安裝套件
pip install -r requirements.txt

2. 設定 API Keys

# 複製環境變數模板
cp .env.example .env

# 編輯 .env，填入你的 API Keys

3. 測試運行

# 測試 MCP Server（稍後實現）
python mcp_server/server.py

# 測試 CLI（稍後實現）
python main.py test

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📂 專案結構

kyoto-assistant/
├── src/                    # Agent 相關
│   ├── agent/             # LangChain v1.0 Agent
│   ├── workflow/          # LangGraph v1.0 Workflow
│   └── cli/               # CLI 介面
├── mcp_server/            # MCP Server
│   └── tools/             # 7 個 MCP 工具
├── data/                  # 資料檔案
├── output/                # 輸出檔案
└── tests/                 # 測試腳本

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🔧 技術棧

• LLM: Google Gemini 2.0 Flash (免費)
• 框架: LangChain 1.0.x + LangGraph 1.0.x
• MCP: Model Context Protocol 1.3.2
• Python: 3.10+

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📚 使用範例

# 規劃行程
python main.py plan --days 2 --budget 25000 --interests 寺廟

# 詢問問題
python main.py ask "清水寺現在營業嗎？"

# 互動模式
python main.py interactive

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🎓 學習目標

• ✅ Wikivoyage API 整合
• ✅ LangChain v1.0 API
• ✅ LangGraph v1.0 StateGraph
• ✅ MCP Server 開發
• ✅ ReAct + Planning 策略

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開發中... 🚧