北京
“策划一场活动——不管是生日派对、公司会议还是婚礼——需要同时协调多个变化的环节。”这句开篇描述，点出了事件策划的核心难题：不是找不到资源，而是资源太多、维度太杂，协调成本快速攀升。我们尝试用一个基于 HazelJS 的多代理系统来应对，它把任务拆成五个专职代理，再通过监督路由串起流程。
争议点在于：真的需要五个代理吗？用一个全能模型，输入全部需求，直接输出方案，不是更简洁？支持方认为，活动策划天生就是“多目标并行优化”——场地容量、预算区间、宾客饮食限制、时间排期彼此约束，单一模型容易陷入局部最优。把不同类型决策封闭在独立代理里，比如 EventIntakeAgent 只负责提取需求结构，VenueSearchAgent 只做语义检索，能更好控制每个环节的输出质量。
反对方会提到代理增多带来的协调开销。如果代理之间传递的信息不一致，或者某个代理返回的结果无法被下一环节直接使用，整个流程就会卡住。但系统设计上采用了 Supervisor 路由：由 EventManagerAgent 统一调度，确保输入和输出格式对齐。从架构图看，它不是让代理自由对话，而是规定了一个严格的消息传递顺序，这就把可能的混乱收束在可控范围内。
实际运转中，这套架构最值得关注的模块是 RAG 驱动的场地搜索。系统维护了一个带有结构化元数据的场地知识库：类型（室内/室外/混合）、容量、每小时价格、可用设施、地点和可用时间段。当用户输入“找100人的室内场地”时，VenueSearchAgent 通过语义搜索匹配，返回最相关的三个结果（topK: 3）。召回数量没有取更多，是为了在覆盖度和决策效率之间找平衡。
搜索管道基于 HazelJS 的 RAGPipeline 实现，内嵌了 MemoryVectorStore 和 LocalEventEmbeddingProvider。向量存储和嵌入提供者都运行在本地，这意味着场地数据不需要上传到外部服务，更契合企业内部活动策划对隐私的刚性需求。每次查询时，系统先做语义检索拿到 top 3 相关片段，然后把片段内容拼接作为回答，直接输出给下一个代理或用户。
事件策划的复杂性并没有被消除，而是被转移到多个代理各自的职责边界内。每一个代理只处理有限变量，监督代理负责拼接全貌。这种设计让系统更像一个具备明确分工的小团队，而不是一个什么都要懂的全能助手。当你知道每个环节的前置条件和输出标准后，调试和维护反而变得简单——出问题只消看那个代理的输入输出。
整条流程的价值或许不在于它能取代人类策划师，而在于把“查场地、对齐宾客需求、排期”这类重复性协调自动化。这样一来，人的精力就可以留给那些真正需要创意和临场判断的部分。
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