# MeetSpot 聚点

### 多人会面地点智能推荐 AI Agent *不是搜索工具，而是能自主决策的智能体，为每个人找到最公平的会面点。* [![在线体验](https://img.shields.io/badge/在线-体验-brightgreen?style=for-the-badge)](https://meetspot-irq2.onrender.com) [![演示视频](https://img.shields.io/badge/Bilibili-演示-00A1D6?style=for-the-badge&logo=bilibili)](https://www.bilibili.com/video/BV1aUK7zNEvo/) [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Python 3.11+](https://img.shields.io/badge/python-3.11+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-0.115+-009688.svg)](https://fastapi.tiangolo.com/) [![Build Status](https://github.com/calderbuild/MeetSpot/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/calderbuild/MeetSpot/actions) [English](README.md) | 简体中文

--- ## 为什么选择 MeetSpot? 传统地图工具搜索的是**你附近**的地点。MeetSpot 计算所有参与者的**地理中心点**，用 AI 智能排序推荐场所，让每个人的出行时间都最小化。 | 传统工具 | MeetSpot | |----------|----------| | 搜索你附近的地点 | 计算所有人的公平中心点 | | 关键词匹配排序 | AI 多因素智能评分 | | 静态搜索结果 | 双模式自适应路由 | | 无法解释推荐理由 | 可解释 AI，展示思维链 |

--- ## Agent 架构 MeetSpot 是一个 **AI Agent**——它根据请求复杂度自主决策处理方式，而不仅仅是执行搜索。 ``` 用户请求 │ ┌──────────────┴──────────────┐ │ 复杂度路由器 │ │ (自主决策引擎) │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌────────────────────┼────────────────────┐ │ │ │ ▼ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ ┌─────────────────┐ │ 规则模式 │ │ │ Agent 模式 │ │ (2-4 秒) │ │ │ (8-15 秒) │ │ 确定性处理 │ │ │ LLM 增强 │ └────────┬────────┘ │ └────────┬────────┘ │ │ │ └─────────────────────┼───────────────────┘ │ ┌──────────────┴──────────────┐ │ 5 步处理流水线 │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌──────────┬──────────┬────┴────┬──────────┬──────────┐ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ 地理编码中心计算 POI搜索智能排序 HTML生成结果 ``` ### 智能模式选择 Agent 自主决定使用哪种处理模式： | 因素 | 分值 | 示例 | |------|------|------| | 地点数量 | +10/个 | 4 个地点 = 40 分 | | 复杂关键词 | +15 | "安静的商务咖啡馆，有包间" | | 特殊需求 | +10 | "停车方便、无障碍设施、有 WiFi" | - **评分 < 40**：规则模式（快速、确定性、模式匹配） - **评分 >= 40**：Agent 模式（LLM 推理、语义理解） ### Agent 模式评分 ``` 最终得分 = 规则得分 × 0.4 + LLM 得分 × 0.6 ``` LLM 分析场所与需求的语义匹配度，再与规则评分融合。结果页面包含**可解释 AI** 可视化，展示 Agent 的推理过程。 ### 5 步处理流水线 | 步骤 | 功能 | 详情 | |------|------|------| | **地理编码** | 地址 → 坐标 | 90+ 智能映射（大学简称、城市地标） | | **中心计算** | 公平点计算 | 球面几何保证精确性 | | **POI 搜索** | 场所发现 | 并发异步搜索，自动降级 | | **智能排序** | 多因素评分 | 基础分(30) + 热度分(20) + 距离分(25) + 场景匹配(15) + 需求匹配(10) | | **HTML 生成** | 交互式地图 | 集成高德 JS API | --- ## 快速开始 ```bash # 克隆并安装 git clone https://github.com/calderbuild/MeetSpot.git && cd MeetSpot pip install -r requirements.txt # 配置（从 https://lbs.amap.com/ 获取密钥） cp config/config.toml.example config/config.toml # 编辑 config.toml，填入你的 AMAP_API_KEY # 运行 python web_server.py ``` 浏览器访问 http://127.0.0.1:8000 --- ## API 接口 ### 主接口 `POST /api/find_meetspot` ```json { "locations": ["北京大学", "清华大学", "中国人民大学"], "keywords": "咖啡馆餐厅", "user_requirements": "停车方便，环境安静" } ``` **响应：** ```json { "success": true, "html_url": "/workspace/js_src/recommendation_xxx.html", "center": {"lat": 39.99, "lng": 116.32}, "venues_count": 8 } ``` ### 其他接口 | 接口 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | `/api/find_meetspot_agent` | POST | 强制使用 Agent 模式（LLM 推理） | | `/api/ai_chat` | POST | AI 智能客服对话 | | `/health` | GET | 系统健康检查 | | `/docs` | GET | 交互式 API 文档 | --- ## 产品截图

Agent 思维链展示	交互式地图视图
多维度 AI 评分	场所推荐卡片

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首页	会面点查找
推荐结果汇总	AI 智能客服

--- ## 技术栈 | 层级 | 技术 | |------|------| | **后端** | FastAPI, Pydantic, aiohttp, SQLAlchemy 2.0, asyncio | | **前端** | HTML5, CSS3, 原生 JavaScript, Boxicons | | **地图** | 高德地图 - 地理编码、POI 搜索、JS API | | **AI** | DeepSeek / GPT-4o-mini 语义分析 | | **部署** | Render, Railway, Docker, Vercel | --- ## 项目结构 ``` MeetSpot/ ├── api/ │ └── index.py # FastAPI 应用入口 ├── app/ │ ├── tool/ │ │ └── meetspot_recommender.py # 核心推荐引擎 │ ├── config.py # 配置管理 │ └── design_tokens.py # WCAG 无障碍配色系统 ├── templates/ # Jinja2 模板 ├── public/ # 静态资源 └── workspace/js_src/ # 生成的结果页面 ``` --- ## 开发 ```bash # 开发服务器（热重载） uvicorn api.index:app --reload # 运行测试 pytest tests/ -v # 代码质量检查 black . && ruff check . && mypy app/ ``` --- ## 参与贡献欢迎贡献代码！步骤： 1. Fork 本仓库 2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`) 4. 推送分支 (`git push origin feature/amazing-feature`) 5. 提交 Pull Request --- ## 联系方式

**邮箱：** Johnrobertdestiny@gmail.com **GitHub：** [Issues](https://github.com/calderbuild/MeetSpot/issues) **博客：** [jasonrobert.me](https://jasonrobert.me/)

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--- ## 许可证 MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) ---

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