azure-ai-travel-agents

用多代理框架搭建企业级 AI 旅行助手，一键部署到 Azure

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 184 🐛 待处理 60 👀 关注 28

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GitHub 星标 ★ 482

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源示例项目，MIT许可证，可免费部署使用，无付费版本。

项目预览

azure-ai-travel-agents 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体

开发团队Azure-Samples

官网地址https://azure-samples.github.io/azure-ai-travel-agents

GitHubhttps://github.com/Azure-Samples/azure-ai-travel-agents

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源示例项目，MIT许可证，可免费部署使用，无付费版本。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型agents,ai,angular,aspire,azure,container,docker,dotnet,java,javascript,langchain-js,llamaindex,mcp,microsoft-agent-framework,ollama,onnx,python

GitHub 星标★ 482

上线时间2025-03-14 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积34.4 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态较活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数8

项目介绍

这是一个部署在 Azure Container Apps 上的企业级 AI 旅行代理示例应用，展示了如何利用 MCP（模型上下文协议）和多种 AI 代理框架（LangChain.js、LlamaIndex.TS 和 Microsoft Agent Framework）构建完整的智能体解决方案。项目以旅行规划为业务场景，通过编排多个专业代理（如行程规划、酒店推荐、景点介绍等）协同工作，解决传统单体应用难以灵活组合 AI 能力的问题。核心能力包括：多代理协作机制、MCP 工具集成、跨框架兼容（TypeScript 为主，同时涉及 .NET/Java 的微服务）、容器化部署和 Angular 前端展示。适合作为企业落地 AI 代理架构的参考模板，帮助开发者理解如何将不同 AI 框架整合到统一业务流程中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 482

技术标签

agents ai angular azure container

使用教程

难度：进阶约 40 分钟部署方式：容器部署 5 步

环境要求

Azure 订阅
Azure Developer CLI
Node.js 22+

安装与启动步骤

1装并登录 Azure 开发 CLI

部署全靠它，先做身份认证。
```
azd auth login
```
2一条命令部署

会创建资源组、构建镜像、推送并起容器，几分钟起步。
```
azd up
```
3选区域

提示选位置时不确定就用它推荐的区域；换区域用环境变量设置。
```
azd env set AZURE_LOCATION swedencentral
```
4打开给出的网址试聊

部署完终端会打印站点地址。
5用完即删

这类示例会开一堆付费资源，不用就清掉。
```
azd down --purge
```

如何确认成功

azd up 结束后能打开终端打印的网址，输入一句旅行需求能得到包含行程与住宿的多代理协作回答

注意事项

它是微软官方的企业级多代理示例，重点是演示 MCP 与三种代理框架如何编排，业务本身是旅行规划。
真实成本来自容器应用、OpenAI 资源和日志，示例跑完不清会持续计费。
模型只在少数区域可用，选错区域会在部署中途失败。
本地跑有另一套高级配置文档，不在 README 主线里。
想省事可以直接用 Codespaces 打开，环境不用自己配。

核心亮点

多框架集成样板：同时展示 LangChain.js、LlamaIndex.TS 和 Microsoft Agent Framework 的协同用法，极具参考价值
企业级部署实践：基于 ACA 容器化部署，涵盖完整微服务架构，可直接作为生产环境脚手架
MCP 协议落地：通过实际业务场景演示 MCP 工具调用，而非理论示例，实用性突出