🧭 旅行规划 Agent
· 可交互演示 v2
travel-agent-kb → 可运行 Agent（前端内置真实 8 规则求解器）· LLM 实时对话需 full-stack 后端 GLM，本页为协议行为 + 工具循环的可交互演示
⚖️ 8 规则求解器（真实工具）
📋 开场三问协议
🛬 落地推演（1.0 bad case）
🈶 决策卡协议
L1 模型 · GLM（后端）
L2 编排 · 工具循环+KB注入
L3 应用 · 协议/SOP
L4 交互 · 本页
💬 Agent 对话（协议行为演示）
左侧场景按钮触发 travel-agent-kb 的协议行为（开场三问 / 闭馆拦截 / 落地推演 / 数据时效 / 可控修改）；完整 LLM 对话由后端 GLM 基于知识库生成。
发送
📋 开场三问
🚫 闭馆日拦截
🛬 落地推演（1.0 bad case）
💸 数据时效（旧价拦截）
🧹 可控修改（残留清零）
⏱ 时间账求解器（真实工具 · 8 规则）
与 full-stack 版 LLM 实际调用的工具同款引擎；下方预载真实案例（京都 28/28 / 土耳其 bad case）。
活动名
开始
结束
需时(min)
闭馆(周几)
日落
▶ 校验
京都 D2
京都 D3（0min 卡点）
土耳其落地
点击「校验」运行 8 规则引擎：R1重叠 R2时长 R3闭馆 R4通勤 R5末班 R6日落 R7落地 R8睡眠