AI agent 大模型实战之基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示

本课程聚焦于大模型工程化落地中一个高频且复杂的场景：如何让AI Agent具备调用外部工具执行复杂任务的能力，并直观呈现结果。具体而言，它解决的是“让大模型调用高德MCP工具进行复杂路径规划，并将规划结果通过可视化方式展示”这一端到端的工程问题。课程不停留在理论，而是围绕从MCP客户端接入、Agen

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本课程聚焦于大模型工程化落地中一个高频且复杂的场景：如何让AI Agent具备调用外部工具执行复杂任务的能力，并直观呈现结果。具体而言，它解决的是“让大模型调用高德MCP工具进行复杂路径规划，并将规划结果通过可视化方式展示”这一端到端的工程问题。课程不停留在理论，而是围绕从MCP客户端接入、Agent框架配置、Prompt工程，到路径计算与前端可视化展示的完整链路展开，帮助开发者将大模型能力集成到导航、物流调度等真实业务中。

适合什么基础与学习顺序

适合具备一定Python编程基础和LLM基本概念、希望将大模型能力集成到实际业务场景的开发者。建议按以下顺序学习：先理解MCP协议与客户端初始化，再学习Agent框架中工具注册与Prompt模板构建，最后掌握工具调用策略（如响应格式控制）和前端可视化渲染。这一顺序确保你能从“模型理解问题”逐步过渡到“调用工具并解析结果”，再过渡到“呈现结果”。

建议先看哪几块与学完能独立做什么

建议优先阅读MCP客户端初始化与Agent工具注册模块，以及Prompt模板构建与工具调用策略的部分，这两块是打通“模型理解-工具调用-结果解析”的核心枢纽。学完本课程，你将能够独立搭建并运行一个集成了高德地图API的AI Agent应用，实现多条件下的复杂路径规划，并输出结构化的路线数据供前端渲染。资料包提供完整的源码与可配置的Prompt模板，学习时建议结合代码直接运行，重点练习修改Prompt模板中的输入变量、调整工具调用策略的响应格式，以及替换自己的可视化组件，从而快速将Agent能力复用到其他MCP工具场景中。

async def create_and_run_agent(): client, tools = await create_amap_mcp_client() agent = create_agent( model=llm, tools=tools+file_tools, debug=True, response_format = ToolStrategy(ResponseFormat), #system_prompt="你是一个数学计算专家 直接给出函数计算的结果" # response_format=ToolStrategy(CountReview) ) prompt_template = PromptTemplate.from_template("你是一个智能助手,可以调用高德MCP工具\n问题:{input}") prompt = prompt_template.format(input=""" ##我五一计划去昆明游玩4天的旅行攻略。 #帮制作旅行攻略，考虑出行时间和路线，以及天气状况路线规划。 #制作网页地图自定义绘制旅游路线和位置。 ##网页使用简约美观页面风格，景区图片以卡片展示。 #行程规划结果在高德地图app展示，并集成到h5页面中。 ##同一天行程景区之间我想打车前往。 #在 /Users/shenfei/Downloads/ideamac20231016 目录下生成文件名 map.html。 """) #异步调用 resp = await agent.ainvoke({"messages": [{"role": "user", "content":prompt}]}) print(resp) return resp