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最佳实践AI 应用实践旅行规划助手数据循环存储

数据循环存储

场景与目标

  • 目标：搭建一个“行为流”，实现调用 AI Agent 生成行程并将其结构化数据自动拆解存入数据库，最后在前端多层嵌套列表展示。
  • 适用场景：AI 助手、自动化报告生成、复杂任务拆解与入库。
  • 核心逻辑：前端提交需求 -> 触发异步行为流 -> AI 生成 JSON -> 嵌套循环解析 -> 数据库多表关联存储 -> 前端动态渲染。

前置要求

本教程为AI旅行规划系列的第 2 部分。在开始本节配置前，请确保你已完成 [第一篇：API与Agent配置]，并成功创建了数据表、高德 API 以及 AI Agent。

实现步骤

数据存储

详见总览中数据存储部分。

逻辑与状态配置

核心行为流搭建：调用 AI 与存储

  1. 新建行为流：命名为“计划生成与存储”。

  2. 配置输入：添加一个长整数类型的参数 trip_id。

  3. 创建触发器：选择“数据库内容变化”，监听 trip 表的“数据增加时”，并将新增数据的 id 绑定到行为流输入的 trip_id。

  4. 设置执行方式：将执行方式切换为 异步。

  5. 查询数据：添加 获取数据 节点，根据 trip_id 查询该旅行计划的详细需求。

  6. 开始会话：添加 开始会话 节点，选择预先配置好的 AI Agent，并将查询到的出发地、目的地、预算等字段一一绑定到 Agent 的输入项。

拆解并循环存储结构化数据

由于 AI 返回的是包含多天、每天多个景点的复杂结构，我们需要使用嵌套循环进行存储。

  1. 外层循环：添加 列表循环 节点，遍历 AI 输出的 daily_itineraries 列表。

  2. 添加每日计划：在循环内部添加 添加数据 节点，将当前项的 day_number、summary 存入 daily_itinerary 表，并关联 trip_id。

  3. 内层循环：在每日计划添加成功后，嵌套第二个 列表循环，遍历当前天的 itinerary_details。

  4. 添加行程明细：添加 添加数据 节点，存储地点、交通、时间等。

    • 地理位置处理：使用内置函数 GENERATE_GEO_POINT，将 AI 返回的经度和纬度转换为系统可识别的地理位置格式。

  5. 更新主表状态：当所有循环执行完毕，添加 更新数据 (Update Data) 节点。将 AI 生成的标题和总结存入 trip 表，并将 is_completed 设为 True。

UI 搭建与交互

绑定输入表单

  1. 按钮行为：选中“开始生成”按钮，添加“点击时”触发的 添加数据 行为，目标为 trip 表。

  2. 参数映射：将页面上的输入框（出发地、目的地、人数等）和日期选择器分别绑定到数据库字段。

绑定列表展示数据

展示区采用三层嵌套列表结构：

  1. 第一层（计划列表）：数据源设为 trip 表。

    • 过滤器：account_id 等于当前用户，且 is_completed 为真。

  2. 第二层（每日计划）：数据源设为 daily_itinerary 表。

    • 过滤器：trip_id 等于上层列表当前项的 id。

  3. 第三层（详情列表）：数据源设为 itinerary_detail 表。

    • 过滤器：daily_itinerary_id 等于上层列表当前项的 id。

  4. 坐标显示：对于经纬度文本，使用公式 GET_VALUE_FROM_GEO_POINT 从地理位置字段中提取具体数值。

验证

步骤 1：提交需求

在预览页面模拟登录后，填写一份旅行需求，点击“开始生成”。 预期结果：页面显示提示，数据库 trip 表新增一条记录。

步骤 2：后台处理监测

切换至数据库管理后台，观察数据变化。

预期结果：daily_itineraries 和 itinerary_details 表开始自动填充数据，关联关系正确。

步骤 3：前端结果展示

等待片刻后查看前端展示区。

预期结果：页面自动渲染出结构清晰的定制化旅游攻略。

⚠️

如果列表没有正确显示数据，请检查过滤器配置是否正确，特别是 is_completed 是否已在行为流末尾被正确更新为 True。

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API与Agent配置未读提示