LangChain1.0 实现 Agent-to-Agent 跨平台协作（携程 + 美团 + 滴滴）

一、引言：为什么需要 Agent-to-Agent 协作？

在大模型应用落地过程中，单一 Agent 很难覆盖复杂的多场景业务需求（如完整的出行服务需要订机票、订酒店、打车多个环节）。Agent-to-Agent（A2A）协作 模式通过拆分「专属领域 Agent + 总协调 Agent」，既能保证每个环节的专业性，又能实现全流程的自动化闭环，是解决复杂业务场景的核心方案。

本文基于 Python3.13 + LangChain1.0 + 通义千问（qwen-plus），从零实现携程 / 美团 / 滴滴跨平台智能协作案例，完整复现「北京飞上海→订浦东机场酒店→机场打车到酒店」的全流程，所有代码可直接运行，附带详细的避坑指南和最佳实践。

二、核心设计思路

1. 分层设计

• 专属领域 Agent：按业务拆分，每个 Agent 只负责单一领域，保证专业性：
  • 携程机票 Agent：仅处理机票预订逻辑
  • 美团酒店 Agent：仅处理酒店预订逻辑
  • 滴滴打车 Agent：仅处理打车预约逻辑
• 总协调 Agent：作为入口接收用户需求，调度各专属 Agent，整合结果并反馈最终结论，是协作的核心大脑。
• 工具层：用@tool装饰器封装各平台的核心业务能力（模拟接口，可直接替换为真实 API）。

2. 技术选型

三、完整实现代码（可直接运行）

1. 环境准备

# 安装依赖（指定版本，避免兼容性问题）
pip install langchain==1.0.0 langchain-openai==0.1.0 python-dotenv==1.0.1

2. 完整代码

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain.tools import tool

# ===================== 通义千问配置 =====================
# 注意：需提前设置环境变量 aliQwen-api，或直接替换为你的API Key
llm = ChatOpenAI(
model="qwen-plus",
api_key=os.getenv("aliQwen-api"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
output_parser = StrOutputParser()

# ===================== 模拟业务工具（可替换为真实API） =====================
@tool("CtripBookFlight", description="预订机票的唯一工具，必须调用，参数是departure出发地、arrival目的地、date出行日期（格式2026-02-01）")
def ctrip_book_flight(departure: str, arrival: str, date: str) -> str:
"""携程订机票：模拟接口返回"""
return f"【携程机票预订成功】\\n出发地：{departure}\\n目的地：{arrival}\\n出行日期：{date}\\n航班号：CA1885（北京首都T3→上海浦东T2）\\n起飞时间：14:00\\n降落时间：16:30\\n座位：经济舱34A\\n电子客票号：999-1234567890\\n舱位等级：经济舱超级经济座"

@tool("MeituanBookHotel", description="预订酒店的唯一工具，必须调用，参数是city城市、near_by附近地标、check_in入住日期、check_out离店日期")
def meituan_book_hotel(city: str, near_by: str, check_in: str, check_out: str) -> str:
"""美团订酒店：模拟接口返回"""
return f"【美团酒店预订成功】\\n城市：{city}\\n位置：{near_by}附近\\n入住日期：{check_in}\\n离店日期：{check_out}\\n酒店名称：上海浦东机场铂尔曼大酒店\\n房型：豪华大床房（含双人自助早餐）\\n房号：1508\\n预订号：MT20260201001\\n入住人：张三\\n退房政策：入住后24小时内可免费取消"

@tool("DidiBookTaxi", description="预约打车的唯一工具，必须调用，参数是start起点、end终点、time用车时间")
def didi_book_taxi(start: str, end: str, time: str) -> str:
"""滴滴打车：模拟接口返回"""
return f"【滴滴打车预约成功】\\n起点：{start}\\n终点：{end}\\n用车时间：{time}\\n车型：滴滴快车（舒适型）\\n司机姓名：王师傅\\n车牌号：沪A12345\\n司机电话：13800138000\\n预估费用：35元（券后立减5元，实付30元）\\n预计接驾时间：16:35\\n车型空间：5座，可放2件24寸行李箱"

# ===================== 专属Agent封装 =====================
def create_ctrip_agent(llm):
"""创建携程机票专属Agent"""
llm_with_tools = llm.bind_tools([ctrip_book_flight])
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是专业的机票预订助手，只能调用CtripBookFlight工具，调用格式必须正确，直接传入参数：departure='北京', arrival='上海', date='2026-02-01'，调用后直接返回工具执行的完整字符串结果，不能有任何其他内容！"),
("human", "{input}")
])
return prompt | llm_with_tools | output_parser

def create_meituan_agent(llm):
"""创建美团酒店专属Agent"""
llm_with_tools = llm.bind_tools([meituan_book_hotel])
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是专业的酒店预订助手，只能调用MeituanBookHotel工具，调用格式必须正确，直接传入参数：city='上海', near_by='浦东机场', check_in='2026-02-01', check_out='2026-02-02'，调用后直接返回工具执行的完整字符串结果，不能有任何其他内容！"),
("human", "{input}")
])
return prompt | llm_with_tools | output_parser

def create_didi_agent(llm):
"""创建滴滴打车专属Agent"""
llm_with_tools = llm.bind_tools([didi_book_taxi])
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是专业的打车预约助手，只能调用DidiBookTaxi工具，调用格式必须正确，直接传入参数：start='上海浦东机场T2', end='上海浦东机场铂尔曼大酒店', time='2026-02-01 16:40'，调用后直接返回工具执行的完整字符串结果，不能有任何其他内容！"),
("human", "{input}")
])
return prompt | llm_with_tools | output_parser

# ===================== 总协调Agent（核心调度） =====================
def create_travel_coordinator_agent(llm, ctrip_chain, meituan_chain, didi_chain):
"""创建出行总协调Agent，负责调度各专属Agent"""
def a2a_schedule(input_dict):
print("🔍 开始执行A2A协作流程，依次调用各业务Agent…\\n")

# 提取工具原始函数（用于兜底）
ctrip_func = ctrip_book_flight.func
meituan_func = meituan_book_hotel.func
didi_func = didi_book_taxi.func

# 1. 调用携程机票Agent
print("1. 调用【携程机票Agent】>>>")
try:
ctrip_result = ctrip_chain.invoke({"input": "订机票"})
except Exception as e:
print(f"携程Agent调用异常：{e}，启用兜底逻辑")
ctrip_result = ""
if not ctrip_result.strip():
ctrip_result = ctrip_func("北京", "上海", "2026-02-01")
print(f"✅ 携程执行结果：\\n{ctrip_result}\\n" + "-"*80 + "\\n")

# 2. 调用美团酒店Agent
print("2. 调用【美团酒店Agent】>>>")
try:
meituan_result = meituan_chain.invoke({"input": "订酒店"})
except Exception as e:
print(f"美团Agent调用异常：{e}，启用兜底逻辑")
meituan_result = ""
if not meituan_result.strip():
meituan_result = meituan_func("上海", "浦东机场", "2026-02-01", "2026-02-02")
print(f"✅ 美团执行结果：\\n{meituan_result}\\n" + "-"*80 + "\\n")

# 3. 调用滴滴打车Agent
print("3. 调用【滴滴打车Agent】>>>")
try:
didi_result = didi_chain.invoke({"input": "预约打车"})
except Exception as e:
print(f"滴滴Agent调用异常：{e}，启用兜底逻辑")
didi_result = ""
if not didi_result.strip():
didi_result = didi_func("上海浦东机场T2", "上海浦东机场铂尔曼大酒店", "2026-02-01 16:40")
print(f"✅ 滴滴执行结果：\\n{didi_result}\\n" + "-"*80 + "\\n")

# 整合最终报告
total_report = f"""
📋 【携程-美团-滴滴 A2A协作最终报告】
{('='*90)}
📌 协作场景：2026-02-01 北京飞上海完整出行服务
📌 执行状态：所有Agent调用成功（含异常兜底保障）
📌 技术栈：Python3.13 + LangChain1.0 + 通义千问qwen-plus
{('='*90)}
【1. 携程机票预订结果】
{ctrip_result}

【2. 美团酒店预订结果】
{meituan_result}

【3. 滴滴打车预约结果】
{didi_result}
{('='*90)}
💡 结论：A2A协作逻辑正常，各环节衔接顺畅，可直接适配真实业务接口！
"""
return total_report

return RunnableLambda(a2a_schedule)

# ===================== 主程序执行 =====================
if __name__ == "__main__":
try:
# 初始化各专属Agent
print("🔧 初始化携程/美团/滴滴专属Agent…")
ctrip_chain = create_ctrip_agent(llm)
meituan_chain = create_meituan_agent(llm)
didi_chain = create_didi_agent(llm)
print("✅ 所有专属Agent初始化完成！\\n" + "="*90 + "\\n")

# 初始化总协调Agent
print("🔧 初始化A2A总协调Agent（核心调度器）…")
coor_chain = create_travel_coordinator_agent(llm, ctrip_chain, meituan_chain, didi_chain)
print("✅ 总协调Agent初始化完成！\\n" + "="*90 + "\\n")

# 执行A2A协作流程
print("🚀 携程-美团-滴滴 A2A协作测试正式开始 🚀")
final_result = coor_chain.invoke({"input": "安排2026-02-01北京飞上海的完整行程"})

# 打印最终报告
print("\\n" + "="*90)
print(final_result)
print("="*90)

except Exception as e:
print(f"❌ 全局运行异常：{type(e).__name__} – {str(e)[:100]}")
print("💡 快速排查指南：\\n1. 确认通义千问API Key正确且有效\\n2. 检查网络是否能访问阿里云dashscope\\n3. 确认LangChain版本为1.0.0（非1.0版本接口不兼容）")

四、关键技术点解析

1. 工具封装（LangChain1.0 最佳实践）

• 使用@tool装饰器替代旧版Tool类，是 LangChain1.0 的推荐方式，代码更简洁；
• 装饰器参数必须包含description，且明确参数名和格式，大模型通过描述识别如何调用工具；
• 提取原始函数tool.func用于异常兜底，解决工具调用失败时的稳定性问题。

2. 专属 Agent 封装规范

• 单一职责：每个 Agent 只绑定一个工具，避免大模型混淆；
• 明确 Prompt 约束：强制指定参数值和返回格式，避免大模型输出无关内容；
• 统一 Runnable 接口：所有 Agent 都封装为Prompt | LLM | OutputParser的链式结构，对外仅暴露invoke()方法，符合 LangChain1.0 的设计理念。

3. 总协调 Agent 的核心能力

• 顺序调度：按业务逻辑（机票→酒店→打车）依次调用专属 Agent；
• 异常兜底：每个 Agent 调用都加try-except，空结果时直接调用工具原始函数，保证流程不中断；
• 结果整合：将各 Agent 的执行结果整理为结构化报告，提升用户体验。

五、运行结果展示

🔧 初始化携程/美团/滴滴专属Agent…
✅ 所有专属Agent初始化完成！
==========================================================================================

🔧 初始化A2A总协调Agent（核心调度器）…
✅ 总协调Agent初始化完成！
==========================================================================================

🚀 携程-美团-滴滴 A2A协作测试正式开始 🚀
🔍 开始执行A2A协作流程，依次调用各业务Agent…

1. 调用【携程机票Agent】>>>
✅ 携程执行结果：
【携程机票预订成功】
出发地：北京
目的地：上海
出行日期：2026-02-01
航班号：CA1885（北京首都T3→上海浦东T2）
起飞时间：14:00
降落时间：16:30
座位：经济舱34A
电子客票号：999-1234567890
舱位等级：经济舱超级经济座
——————————————————————————–

2. 调用【美团酒店Agent】>>>
✅ 美团执行结果：
【美团酒店预订成功】
城市：上海
位置：浦东机场附近
入住日期：2026-02-01
离店日期：2026-02-02
酒店名称：上海浦东机场铂尔曼大酒店
房型：豪华大床房（含双人自助早餐）
房号：1508
预订号：MT20260201001
入住人：张三
退房政策：入住后24小时内可免费取消
——————————————————————————–

3. 调用【滴滴打车Agent】>>>
✅ 滴滴执行结果：
【滴滴打车预约成功】
起点：上海浦东机场T2
终点：上海浦东机场铂尔曼大酒店
用车时间：2026-02-01 16:40
车型：滴滴快车（舒适型）
司机姓名：王师傅
车牌号：沪A12345
司机电话：13800138000
预估费用：35元（券后立减5元，实付30元）
预计接驾时间：16:35
车型空间：5座，可放2件24寸行李箱
——————————————————————————–

==========================================================================================

📋 【携程-美团-滴滴 A2A协作最终报告】
==========================================================================================
📌 协作场景：2026-02-01 北京飞上海完整出行服务
📌 执行状态：所有Agent调用成功（含异常兜底保障）
📌 技术栈：Python3.13 + LangChain1.0 + 通义千问qwen-plus
==========================================================================================
【1. 携程机票预订结果】
【携程机票预订成功】
出发地：北京
目的地：上海
出行日期：2026-02-01
航班号：CA1885（北京首都T3→上海浦东T2）
起飞时间：14:00
降落时间：16:30
座位：经济舱34A
电子客票号：999-1234567890
舱位等级：经济舱超级经济座

【2. 美团酒店预订结果】
【美团酒店预订成功】
城市：上海
位置：浦东机场附近
入住日期：2026-02-01
离店日期：2026-02-02
酒店名称：上海浦东机场铂尔曼大酒店
房型：豪华大床房（含双人自助早餐）
房号：1508
预订号：MT20260201001
入住人：张三
退房政策：入住后24小时内可免费取消

【3. 滴滴打车预约结果】
【滴滴打车预约成功】
起点：上海浦东机场T2
终点：上海浦东机场铂尔曼大酒店
用车时间：2026-02-01 16:40
车型：滴滴快车（舒适型）
司机姓名：王师傅
车牌号：沪A12345
司机电话：13800138000
预估费用：35元（券后立减5元，实付30元）
预计接驾时间：16:35
车型空间：5座，可放2件24寸行李箱
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💡 结论：A2A协作逻辑正常，各环节衔接顺畅，可直接适配真实业务接口！
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六、LangChain1.0 A2A 协作最佳实践（核心规范）

1. 子 Agent 规范（必须遵循）

• 单一职责：一个子 Agent 只负责一个业务，只绑定一个专属工具；
• 统一接口：所有子 Agent 都封装为Prompt | 绑定工具的LLM | OutputParser的 Runnable 链；
• 明确约束：Prompt 必须指定工具、参数值、返回格式，避免大模型歧义。

2. 总协调 Agent 规范

• 统一调度：所有子 Agent 的调用都由总协调 Agent 控制，子 Agent 之间不直接交互；
• 稳定性保障：每个子 Agent 调用都加异常捕获，空结果时调用工具原始函数兜底；
• 统一输入：所有 Agent 的调用参数均为{"input": 字符串}，符合 LangChain1.0 规范。

3. 工具封装规范

• 装饰器必用：用@tool(工具名, description=工具描述)封装业务函数；
• 描述准确：工具描述必须明确参数名、参数类型、参数格式；
• 兜底方案：通过工具对象.func提取原始函数，解决工具调用失败问题。

七、常见问题与避坑指南

八、扩展与落地建议

九、总结

本文基于 LangChain1.0 实现了 Agent-to-Agent 跨平台协作案例，核心是「专属 Agent 做专业事，总协调 Agent 做调度」，通过这种模式可以快速落地复杂的多场景大模型应用。关键要点：

该方案可直接适配电商、出行、金融等多领域的复杂业务场景，代码可复用性高，是 LangChain1.0 时代 A2A 协作的最佳实践之一。