🍳 智能菜谱助手 (Smart Recipe Agent)

基于 hello_agents 框架的多智能体协作系统，自动搜索、筛选并生成完整菜谱

📋 项目简介

智能菜谱助手 是一个基于多 Agent 协作的菜谱搜索系统。用户只需输入饮食需求（如"我想吃小龙虾"、"适合降火的家常菜"），系统会自动：

🔍 搜索菜谱：调用网络搜索工具获取相关菜谱列表
🎯 智能筛选：根据用户偏好推荐最合适的菜谱
📄 内容提取：抓取完整菜谱内容并保存为 Markdown 文件

所有生成的菜谱自动保存在 recipes/ 目录下，方便随时查看和使用。

✨ 核心特性

🤖 多 Agent 协作：搜索专家 + 饮食专家 + 内容提取专家分工协作
🔗 真实数据源：基于香哈网等真实菜谱网站，拒绝编造信息
📝 结构化输出：推荐结果包含菜名、链接、推荐理由，清晰可读
💾 自动保存：生成的菜谱自动保存为带时间戳的 Markdown 文件
🔧 可扩展架构：基于 MCP 工具协议，易于集成新数据源

🛠️ 技术栈

组件	说明
`hello_agents`	多智能体编排框架
`MCPTool`	Model Context Protocol 工具接口
`@mzxrai/mcp-webresearch`	网页搜索与研究工具
`python-dotenv`	环境变量管理
`json/datetime`	数据解析与文件管理

🚀 快速开始

1️⃣ 环境准备

# 克隆项目
git clone https://github.com/AstrumPush/Smart-Recipe-Agent
cd Smart-Recipe-Agent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 Node.js 环境（用于 MCP 工具）
# 访问 https://nodejs.org 下载安装

2️⃣ 配置环境变量

创建 .env 文件：

# LLM API 配置（根据实际使用的模型提供商填写）
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
# 或其他模型配置...

3️⃣ 运行程序

python diet_recommendation_final.py

4️⃣ 交互示例

请输入菜谱需求(例如：我想吃小龙虾) >>> 适合夏天吃的清淡家常菜


正在搜索菜谱...
[TOOL_CALL:visit_page:url=https://www.xiangha.com/so/?q=caipu&s=清淡家常菜]

正在筛选菜谱...
{
  "name": "清蒸鲈鱼",
  "url": "https://www.xiangha.com/caipu/xxxxx.html",
  "reason": "**推荐理由：**\n- 🐟 **清蒸烹饪** - 少油少盐...\n..."
}

正在生成菜谱...
正在保存菜谱...
✅ 菜谱已创建: recipes/recipes_20260428_153022.md

🧠 Agent 架构说明

┌─────────────────────────────────────┐
│  用户输入: "我想吃小龙虾"            │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  🔍 caipu_search_agent              │
│  • 角色：菜谱搜索专家                │
│  • 任务：调用 web_research 工具搜索  │
│  • 输出：菜谱列表（菜名+链接+特点）  │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  🎯 caipu_select_agent              │
│  • 角色：饮食专家                   │
│  • 任务：根据用户需求筛选最佳菜谱    │
│  • 输出：JSON 格式推荐结果           │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  📄 output_agent                    │
│  • 角色：网页内容提取专家            │
│  • 任务：抓取完整菜谱内容            │
│  • 输出：Markdown 格式完整菜谱       │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  💾 自动保存至 recipes/ 目录         │
└─────────────────────────────────────┘

📁 项目结构

smart-recipe-agent/
├── main.py                 # 主程序入口
├── .env                    # 环境变量配置（需手动创建）
├── recipes/                # 生成的菜谱文件目录（自动创建）
│   └── recipes_20260428_153022.md
├── requirements.txt        # Python 依赖（建议创建）
└── README.md              # 项目说明文档

⚙️ 配置说明

工具调用格式规范

搜索 Agent 和输出 Agent 使用统一的工具调用格式：

[TOOL_CALL:visit_page:url=https://www.xiangha.com/so/?q=caipu&s=关键词]

参数说明：

visit_page: 工具名称
url: 目标网页地址，支持香哈网搜索页或具体菜谱页

响应解析规则

parse_response() 函数支持多种 JSON 返回格式：

- ``` 通用代码块包裹  
- 纯 JSON 字符串（含 `{}`）

解析失败时会输出警告并返回 `None`，主流程会进行空值检查。

---

## 🎯 使用建议

### 推荐的用户输入方式

✅ "适合减肥期间吃的低卡菜谱" ✅ "快手早餐，10分钟能做完的" ✅ "川菜，微辣，有鸡肉的" ✅ "适合老人吃的软烂易消化菜品"


### 避免的输入方式

❌ "随便做个菜" # 需求过于模糊 ❌ "生成一个不存在的菜" # 系统拒绝编造信息 ❌ 直接要求"写一个红烧肉做法" # 应通过搜索获取真实菜谱


---

## ⚠️ 注意事项

1. **网络依赖**：程序需要联网调用 MCP 搜索工具，请确保网络通畅
2. **网站适配**：当前针对香哈网 (`xiangha.com`) 优化，更换数据源需调整 prompt
3. **API 配额**：注意 LLM 和搜索工具的调用频率限制
4. **文件权限**：确保程序有 `recipes/` 目录的写入权限
5. **错误处理**：解析失败或无匹配结果时程序会友好提示，不会崩溃

---

## 🔧 扩展开发

### 添加新数据源
修改 Agent 的 `system_prompt` 中的 URL 模板：

python

示例：添加下厨房网站支持

[TOOL_CALL:visit_page:url=https://www.xiachufang.com/search/?keyword=关键词]


### 自定义筛选逻辑
调整 `caipu_select_agent` 的 prompt，添加个性化推荐规则：

优先推荐烹饪时间 < 30分钟的菜谱
排除含用户过敏食材的菜品

根据季节推荐当季食材菜谱


### 增加输出格式
修改 `write_content_to_file()` 支持更多格式：

python

支持导出 PDF/HTML 等

def write_content_to_file(content, format="md"):

...

```

🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！贡献前请：

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
开启 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源协议，可自由使用、修改和分发。

💬 反馈与支持

🐛 遇到问题？请提交 Issue
💡 有新想法？欢迎开启 Discussion
⭐ 喜欢这个项目？点个 Star 支持一下！

🍽️ 祝您烹饪愉快，享受美食！

👤 作者

GitHub: @AstrumPush
项目链接: Smart-Recipe-Agent

🙏 致谢

感谢 Datawhale 社区和 Hello-Agents 项目！

README.md 8.1 KB Verlauf Originalformat