一句话拆成四步：查天气、筛室内、算路程、排成三天。 前三步是工具，第四步是模型。难点在第二步的参数得从第一步的结果里拿。 顺序也有讲究：先按天气筛，再按距离排。反了就白算。
第 8 章用的是别人写好的 Server，这一章开始自己搭智能体。 七个案例都很小，但每一个都藏着一个具体问题。旅行规划这个藏着的是「参数传递」。 教材这一节是在 Cursor 里配高德 MCP 做的。这一节讲流程，界面操作照原样说明。
一、工作流拆成四步
用户的原话大概是「下周三去杭州玩三天，帮我排一下」。 这句话里没有「查天气」三个字，但要做这件事必须查。 四步：查这三天的天气、按天气挑地点、算地点之间的路程、排成一天一条。 前三步各对应一个工具，第四步没有工具可调——排行程是模型出力。
所以「智能体」这个词在这里的具体含义是：模型自己决定要调三次工具，而不是你写死三次调用。 写死也行，但那叫脚本。区别在于下一步由谁定。
二、第一步：天气是判据，不只是信息
演示里杭州三天：多云、小雨、阴。 这三个词不是给人看的装饰，它们是第二步的输入。「小雨」意味着第二步要挑室内的。 所以第 1 步的输出必须结构化：day、text、low、high 四个字段分开。 如果工具只返回一句「明天小雨 17 到 23 度」，模型还得再解析一遍。
这就是工具设计的一条规矩：能拆成字段的，别拼成一句话。 第 2 章讲过工具返回的形状和资源不一样。这里再补一句：形状也决定了下一歩能不能自动接上。
三、第二步：六个景点筛成两个
演示里杭州六个景点，标了室内的是两个：浙江省博物馆、中国丝绸博物馆。 「室内」这个字段真接口里没有。 演示里是靠名字和类型判的——这一步是替身，替的是「谁来判断」，不是协议。 真机上更靠谱的做法是用类型字段（博物馆、展览馆）加关键词（馆、厅），而不是靠模型逐个猜。
筛完只剩两个，行程就好排了。这一步的价值不是「找地点」，是「把候选砍到能排的量」。 顺带一句：如果筛完一个都不剩，就该退回上一步——「下雨、又没有室内景点」，这时候该告诉用户， 而不是硬排。
四、第三步：路程把顺序定下来
演示里以西湖断桥为起点，算到两个博物馆的直线距离和预计用时。 直线距离乘个系数当车程，是这类工具的常见做法。真接口会给路网距离，这里只算直线。 有了距离，三天的排法就有了依据：同一天去近的两个，别一天横穿全城。
顺序很重要：先按天气筛，再按距离排。 反过来先排好路线、再发现下雨，整条路线要重来。 这也是一句通用的话：先做筛除性的判断，再做优化性的判断。筛除错了只是少几个候选， 优化错了要全部重算。
五、第四步：模型排版，工具帮不上
前三步拿到的东西：三天天气、两个室内景点、两段距离。 第四步要把它变成「第一天上午去哪、下午去哪、第二天……」——这一步没有工具。 教材里这一段是在 Cursor 的对话框里让它直接输出的，配的是高德的 MCP。 （本沙箱没有界面，也没有高德的 Key，流程照原样说明。）
所以这一节要带走的是那个比例：三次工具调用、一段自然语言。工具管事实，模型管编排。 七个案例都是这个比例。「智能」不在工具多，在编排得对。
六、动手 Demo：旅行规划：三个工具轮着调
造一个高德风格的 Server：查天气、找地点、算路程三个工具。 按真实顺序跑一遍，看每一步的输出怎么变成下一步的参数。 「下雨所以挑室内」这一步在真机上是模型判断，这里换成一条筛选，说明在哪一行替的。
amap = Server('amap-mcp')
amap.add(Tool('weather.forecast', '查某城市某几天的天气', SCHEMA, fn))
amap.add(Tool('poi.search', '按城市和类型找地点', SCHEMA, fn))
amap.add(Tool('route.plan', '给起点终点，返回距离和用时', SCHEMA, fn))
w = call(amap, 'weather.forecast', {'city': '杭州', 'days': 3})
rainy = [x['day'] for x in w['items'] if '雨' in x['text']] # 模型判断
ps = call(amap, 'poi.search', {'city': '杭州', 'type': '景点'})['items']
keep = [x for x in ps if x['indoor']] # 模型判断
km = call(amap, 'route.plan', {'from': '西湖断桥', 'to': keep[0]['name']})
print(km)
实跑输出：
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旅行规划：三个工具轮着调
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① 一句话拆成四步
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| 步 | 要什么 | 调哪个工具 | 用掉了什么 |
|---:|---|---|---|
| 1 | 这三天的天气 | weather.forecast | 城市、日期 |
| 2 | 雨天能去的室内景点 | poi.search | 第 1 步的天气结果 |
| 3 | 景点之间怎么走 | route.plan | 第 2 步选中的地点 |
| 4 | 排成一天一条 | 不调工具，模型自己排 | 前三步全部结果 |
四步里只有前三步是协议的事。第四步是模型出力，没有工具可调。
所以「旅行规划智能体」的难点不在工具，在【第 2 步的参数得从第 1 步的结果里拿】。
② 第 1 步：查天气
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| 哪一天 | 天气 | 最低 | 最高 |
|---|---|---:|---:|
| 今天 | 多云 | 19 | 27 |
| 明天 | 小雨 | 17 | 23 |
| 后天 | 阴 | 18 | 25 |
这一步的输出里有一栏「天气」。它就是下一步的判据：小雨，所以第 2 步要挑室内的。
③ 第 2 步：只挑室内的
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天气里带「雨」的是：明天。所以这一次要室内的。
| 地点 | 评分 | 门票 | 室内 |
|---|---:|---:|---|
| 西湖断桥 | 4.8 | 0 元 | 否 |
| 灵隐寺 | 4.7 | 75 元 | 否 |
| 浙江省博物馆 | 4.6 | 0 元 | 是 |
| 中国丝绸博物馆 | 4.5 | 0 元 | 是 |
命中 4 条，其中室内 2 条（浙江省博物馆、中国丝绸博物馆）。
「室内」这个字段真接口里没有，得靠类型和名字判。
【这一步的判据是替身，但替的是「谁来判断」，不是协议。】
④ 第 3 步：算路程
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| 从西湖断桥到 | 直线距离 | 预计用时 |
|---|---:|---:|
| 浙江省博物馆 | 0.5 公里 | 6 分钟 |
| 中国丝绸博物馆 | 3.4 公里 | 15 分钟 |
直线距离乘个系数当车程，是这类工具的常见做法。真接口会给路网距离，这里只算直线。
注意顺序：先按天气筛，再按距离排。【顺序反过来就白算了】——先把远的排前面，再发现下雨，还得重来。
⑤ 四步连起来长什么样
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用户：下周三去杭州玩三天，帮我排一下
模型：weather.forecast(city=杭州, days=3) -> 明天小雨
模型：poi.search(city=杭州, type=景点) -> 6 条，室内 2 条
模型：route.plan(from=西湖断桥, to=浙江省博物馆) -> 3.3 公里
模型：把上面三样排成三天，写成人话
三行工具调用、一行自然语言。【这就是一个「智能体」的全部结构】，剩下的都是提示词和排版。
第 9 章后面六个案例都是这个形状，只是工具换了。
①第一张表四行，第四行写着「不调工具，模型自己排」。这一行是很多人漏掉的——以为每一步都得有工具。 ②天气那张表三个字段分开，就是为了让下一步能自动接上。拼成一句话的话，模型还得再解析一次。 ③第二张表六个景点，室内两个。注意右边那一列「室内」是判出来的，真接口里没有这个字段。 ④第三张表两行距离，它是排行程的唯一依据。没有距离，「同一天去近的」这句话就落不了地。 ⑤最后那个「四步连起来」的框，是这一节要背下来的形状：三行工具、一行人话。 下一节那个约会助手也是这个形状。
30 秒实验
- 把杭州换成宜昌，重跑一遍，看室内的还剩几个。一个都不剩的时候，你会怎么答。
- 给 weather.forecast 加一个「降水概率」字段，看行程能不能排得更细。
- 把「先筛后排」改成「先排后筛」，数一下要重算几次。
常见误区
- 「每一步都要有工具。」排行程这一步没有工具，是模型出力。工具管事实，模型管编排。
- 「天气查了是为了告诉用户。」它是判据，决定下一步挑室内还是室外。
- 「先排路线再看天气也一样。」下雨要换地点，路线全废。筛除性的判断要先做。
自测三问（点开对答案）
1. 旅行规划的四步，哪一步没有工具？ —— 第四步排行程。前三步查天气、找地点、算路程都有工具，排版是模型出力。 2. 为什么工具返回要拆成字段，别拼成一句话？ —— 拆成字段下一步才能自动接上。「小雨」要能被程序读到，不能只出现在一句话里。 3. 为什么先筛天气再排路线？ —— 筛除错了只是少几个候选；优化错了要全部重算。筛除性的判断先做。一个案例一个 Server。下一个案例换成三个 Server 一起干活，看合并工具表之后会多出什么问题。
- ☐ （本篇完，下一篇 9.2 约会助手智能体）