探索AI智能体的核心机制——目标设定、计划分解、工具调用、记忆管理和反馈循环。通过搭建研学旅行策划工作流、配置智能体能力和处理异常场景，掌握智能体驱动的业务自动化设计。
点击工作流中的每个节点查看详细设计
学生/教师通过对话界面输入研学旅行的基本需求，如人数、天数、主题、预算等。
输入信息示例： "我们需要为40名初二学生组织一次为期3天的安顺研学旅行，主题是'喀斯特地质与民族文化'，预算控制在每人800元以内，包括交通、住宿、门票和餐饮。"
智能体处理： 自然语言理解 → 关键信息提取 → 结构化存储 → 启动工作流
配置研学旅行策划智能体的工具集和记忆方式
仅记住当前对话上下文，会话结束后清除。适用于一次性咨询场景。
跨会话存储用户偏好和历史记录。适用于老客户、长期研学合作。
多个智能体共享知识库。适用于大型研学项目团队协作。
阅读异常场景，选择最合适的处理方案
智能体在调用酒店预订API查询库存时，系统连续3次超时无响应。此时距离给用户回复只有5分钟。