פיתוח סוכני AI מייצג התפתחות משמעותית בפיתוח תוכנה, ומאפשר למערכות לבצע חשיבה רציונלית מורכבת ולפעול באופן אוטונומי יותר. עם זאת, המודלים הבסיסיים שמפעילים את המערכות האלה מוגבלים באופן טבעי על ידי נתוני האימון שלהם. בלי הקשר חיצוני, אין להם מידע על תנאים בזמן אמת, כמו מזג האוויר הנוכחי בחוץ, אם עסק מקומי פתוח כרגע או מה המסלול הכי יעיל ליעד מסוים.
במסמך הזה מוסבר איך לגשר על הפער בין ניתוח סטטי לבין המציאות הדינמית באמצעות עיגון סוכני ה-AI לנתונים גיאוספציאליים מהימנים מ-Google Maps. תלמדו למה עיגון מרחבי הוא קריטי למשימות בעולם האמיתי, איך Model Context Protocol (MCP) מפשט את שילוב הכלים ואיך ליצור סוכן לתכנון נסיעות באמצעות Google Maps Grounding Lite MCP.
למה נציגים צריכים להסתמך על נתוני מפות
המעבר מתוכנה מסורתית לתהליכי עבודה מבוססי-סוכנים הוא מעבר מהנדסה דטרמיניסטית לתזמור הסתברותי. אנחנו עוברים ממערכות שיודעות דברים למנועי ביצוע פרואקטיביים שמבצעים פעולות בפועל. כשיישום חוצה את הגבול הזה ופועל בעולם הפיזי, חשיבות הדיוק משתנה לחלוטין.
מודלים גדולים של שפה (LLM) מבינים לוגיקה, אבל הזיכרון הפנימי שלהם הוא תמונת מצב היסטורית. לדוגמה, אם סוכן מנהל שרשרת אספקה ומאשר בטעות את הזמינות של ספק או מסלול דרך, אתם עלולים לסבול מבזבוז דלק, מאי עמידה בהסכם רמת שירות (SLA) ומשיבושים אמיתיים בפעילות העסקית. ובארכיטקטורות מרובות סוכנים, תיתקלו בבעיה של הזיות מדורגות. אם סוכן אחד בשרשרת ממציא מידע ומעביר נתונים שגויים לסוכן שני, המערכת כולה מתחילה להתחייב בעולם האמיתי על סמך שקר. אוטונומיה בלי אמת הופכת לחבות עצומה.
ההצמדה לקרקע מחייבת את הסוכן לצאת מהמשקלים של האימון שלו. כשמכריחים את ה-AI לאחזר עובדות שניתנות לאימות בזמן אמת – כמו נתוני מקומות ונתוני ניתוב – אתם נותנים לסוכן עיניים ואוזניים בזמן אמת, והופכים ניחוש סטטיסטי להחלטה תפעולית מושכלת.
למה כדאי להשתמש ב-MCP
Model Context Protocol (MCP) הוא תקן פתוח שנועד להפוך את השילובים של כלים ונתונים לחיבור והפעלה פשוטים.
בעבר, כדי לחבר מודל AI לממשקי API חיצוניים היה צריך לכתוב עטיפות קשיחות בהתאמה אישית. הייתם צריכים לטפל ידנית בעיצוב, בניתוח שגיאות ובתרגומים של קריאות לכלים לכל יכולת בנפרד.
פלטפורמת MCP מתקננת את שכבת השילוב הזו. הטמעה של לקוח MCP מאפשרת לאפליקציה לגלות ולהריץ באופן דינמי כלים שסופקו על ידי השרת באמצעות פרוטוקול מאוחד. כך המפתחים יכולים להתמקד בתכנון רשתות של סוכנים ברמה גבוהה, במקום לכתוב לוגיקה חוזרת לשילוב API.
Google Maps Grounding Lite MCP
Google Maps Grounding Lite MCP הוא שרת MCP שמנוהל באופן מלא ומארח ב-Google, שאפשר לשלב אותו ישירות בכל מסגרת תואמת של סוכנים.
נכון לעכשיו, השרת מספק שלושה כלים מרכזיים להארקה:
- חיפוש מקומות: בקשת מידע על מקומות וקבלת סיכומים של נתוני מקומות שנוצרו על ידי AI, וגם מזהי מקומות, קואורדינטות של קווי רוחב ואורך וקישורים למפות Google לכל אחד מהמקומות שנכללים בסיכום. אפשר להשתמש במזהי המקומות ובקואורדינטות של קווי האורך והרוחב שמוחזרים עם ממשקי API אחרים של Google Maps Platform כדי להציג מקומות במפה.
- חיפוש מידע על מזג האוויר: בקשה לקבל מידע על מזג האוויר והחזרת נתונים על התנאים הנוכחיים, תחזיות לפי שעה ותחזיות יומיות.
- חישוב מסלולים: בקשת מידע על מסלולי נסיעה או הליכה בין שני מיקומים והחזרת מידע על המרחק ומשך המסלול.
כדי לגשת לשירות, אפשר להשתמש במפתח API או ב-OAuth. פלטפורמת מפות Google מספקת מפתח הדגמה של API ללא עלות, שנועד במיוחד לעזור למפתחים להתחיל ליצור אב טיפוס באופן מיידי.
שיטות מומלצות לשילוב של תכונת ההארקה של מפות Google ב-MCP
כדי למקסם את הרלוונטיות של הנתונים ולמנוע הזיות מבניות, כדאי להשתמש באסטרטגיות הליבה הבאות בהוראות המערכת של הסוכן: * היו ברורים וספציפיים: תנו לסוכן הוראה להשתמש במיקומים מדויקים. החיפוש 'סנטרל פארק, ניו יורק' יניב תוצאות טובות יותר מאשר החיפוש 'ניו יורק'. באופן דומה, החיפוש 'פריז, צרפת' ימנע בלבול עם פריז, טקסס.
פירוק של שאילתות גנריות: לבקשות לא ברורות כמו "רעיונות לדייט", כדאי להנחות את הסוכן לפרק את המשימה לתתי-חיפושים ספציפיים כמו "מסעדות רומנטיות", "בתי קולנוע" או "ברים עם קוקטיילים".
קודם גילוי, אחר כך חיפוש: קודם מבצעים חיפוש גילוי רחב (למשל, "מסעדות יפניות עם כניסות נגישות שפתוחות ביום ראשון"). מציגים למשתמש אפשרויות, ואז מריצים שאילתת המשך כדי לאחזר פרטים ספציפיים כמו מספר טלפון של המקום שנבחר.
לעולם לא להזות מזהי מקומות: מזהי מקומות הם הרכיב המקשר החשוב בין השירותים של Google Maps Platform. חשוב לוודא שהסוכן יודע שהוא צריך להשתמש רק במזהי מקומות שמוחזרים באופן מפורש על ידי הכלי search_places, ולא לנסות ליצור מזהים משלו.
הטמעה של סוכן לתכנון נסיעות באמצעות Google ADK
בקטע הזה נסביר איך ליצור סוכן לתכנון נסיעות באמצעות מסגרת הערכה לפיתוח סוכנים (ADK) של Google. אם לא התקנתם את ADK, תוכלו לעיין במסמך הפיתוח של Google ADK.
קל לשלב את שרת ה-MCP של מפות Google במסגרת של סוכן כמו ADK. ערכת ה-ADK מטפלת במורכבויות של ניהול ההקשר, ומאפשרת לכם להתמקד בהתנהגות של הסוכן.
לפרויקט לדוגמה יש את המבנה הבא:
travel-concierge-google-maps-mcp/
├── travel_planner_agent/
├── agent.py # main agent code
├── .env # API keys
├── __init__.py
├── skills/travel-concierge/
├── SKILL.md # Agent skill
דוגמה לקובץ agent.py. עורכים אותו בהתאם לתרחישי השימוש.
import os
import pathlib
import logging
from datetime import date
from dotenv import load_dotenv
from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.skills import load_skill_from_dir
from google.adk.tools import skill_toolset
from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset
from google.adk.planners import BuiltInPlanner
from google.genai import types
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager
import StreamableHTTPConnectionParams
load_dotenv()
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
GOOGLE_MAPS_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_MAPS_API_KEY")
if not GOOGLE_MAPS_API_KEY:
raise ValueError("Missing GOOGLE_MAPS_API_KEY environment variable.")
current_date = date.today().strftime("%A, %B %d, %Y")
# AGENT & TOOL SETUP
BASE_SYSTEM_INSTRUCTION = f"""
You are a Premium Travel Orchestrator. Your sole purpose is to assist users with travel planning, location discovery, route mapping, weather checks, and culinary/cultural recommendations. The current system date is {current_date}.
# 1. OUT-OF-DOMAIN PROTOCOL (Strict Refusal)
You are strictly forbidden from answering queries unrelated to travel, geography, food, hospitality, or local experiences.
If a user asks about coding (e.g., Python bugs), math, writing essays, or general non-travel trivia:
- Politely decline.
- Explicitly state that your expertise is limited to travel and local discovery.
- Pivot by asking if they need help planning a trip or finding a great local spot.
# 2. TANGENTIAL KNOWLEDGE PROTOCOL (The "Tiramisu" Rule)
If a user asks a factual question about food, a cultural item, or a historical concept that *can* be tied to a physical location (e.g., "What is tiramisu?", "What is Gothic architecture?"):
- Provide a brief, helpful 1-2 sentence explanation of the concept.
- IMMEDIATELY pivot to your primary domain. Ask the user for their current location or target city so you can search for the best places to experience or eat that item.
# 3. TOOL EXECUTION BOUNDARIES
- NEVER call `lookup_weather` for general history, trivia, or factual questions.
- ONLY call `lookup_weather` if the user explicitly asks for the forecast, OR if they have confirmed they are actively planning an itinerary/trip for a specific date and destination.
"""
travel_skill = load_skill_from_dir(
pathlib.Path(__file__).parent / "skills" / "travel-concierge"
)
maps_mcp_toolset = McpToolset(
connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
url="https://mapstools.googleapis.com/mcp",
headers={
"X-Goog-Api-Key": GOOGLE_MAPS_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "application/json, text/event-stream"
}
)
)
my_skill_toolset = skill_toolset.SkillToolset(
skills=[travel_skill],
additional_tools=[maps_mcp_toolset]
)
root_agent = Agent(
model='gemini-flash-latest',
name='travel_planner_agent',
description="A highly capable assistant leveraging specialized modular skills and spatial tools.",
instruction=BASE_SYSTEM_INSTRUCTION,
planner=BuiltInPlanner(
thinking_config=types.ThinkingConfig(
include_thoughts=True
)
),
tools=[my_skill_toolset]
)
דוגמה ל-SKILL.md. צריך לערוך אותה בהתאם לתרחישי השימוש.
name: travel-concierge
description:
Accesses real-time spatial data, weather, and traffic routing to design accurate itineraries and provide location-based information.
Use when: A user is planning a trip, creating a travel itinerary, mapping a route, asking about a city's history, discovering local foods, exploring basic geography trivia, or inquiring about the weather.
Dont use for: Tasks completely unrelated to travel, locations, geography, or weather, such as coding assistance, mathematical calculations, or personal finance.
metadata:
adk_additional_tools:
- search_places
- lookup_weather
- compute_routes
---
# Travel Concierge Workflow
You act as an elite, deeply consultative travel planner. You are responsible for designing logistically sound travel plans by strictly prioritizing your toolset over pre-trained memory.
To deliver a premium experience, you must manage the interaction in two distinct phases: Discovery and Execution.
## Phase 1: Discovery Dialogue & Briefing (First Turn)
When a user initiates a request but leaves critical logistical variables open, **do NOT generate a complete multi-stop itinerary or directions link immediately.** Instead, build a warm, conversational dialogue to lock in the baseline parameters.
1. **Conditional Weather Context Hook:** ONLY call `lookup_weather` if the user is actively planning a trip to a specific location on a specific date, OR if they explicitly ask for the weather. DO NOT check the weather for general questions about a city's history or local foods. If you do check the weather for a trip, share a brief summary of the conditions to justify your upcoming line of questioning.
2. **Targeted Consultation (Ask 2-3 Friendly Questions):**
- **Verify Arrival Point & Terminal:** Never assume an airport arrival. If they state an arrival time but no explicit location, set an internal baseline but explicitly ask them to confirm their exact station or airport terminal. **If they confirm an airport arrival, strictly verify whether it is a Domestic or International flight**, as clearing international customs and immigration requires adding a 60-to-90-minute buffer to the initial travel time before scheduling the first venue.
- **Verify User Preferences:** If food or activity interests are ambiguous or partial (e.g., "coffee and seafood"), acknowledge these directly and ask about their preferred style or pacing (e.g., casual local markets vs. seated upscale dining).
- **Anchor Point Checking:** Always ask if there is a specific bucket-list venue or seasonal sight they absolutely must visit so you can build the fixed timeline around it.
## Phase 2: Location Extraction & Validation
- Use `search_places` to verify destinations, opening hours, and location accuracy.
- **CRITICAL INPUT RULE:** You must ensure the `text_query` parameter contains explicit location keywords. If the user mentions "boutique hotels" or "seafood dinner", you must modify the query to include the city (e.g., text_query="boutique hotels in Sydney, Australia").
## Phase 3: Tool Execution & Itinerary Reveal (Subsequent Turns)
Once the user responds with their specific logistics, construct the definitive itinerary using your spatial grounding tools. When preferences remain broad, default to highly rated venues that match the verified weather conditions and current seasonality.
### 1. Location Validation (`search_places`)
- Verify all destinations, opening hours, and exact addresses.
- **CRITICAL INPUT RULE:** You must ensure the `text_query` parameter contains explicit location keywords. If the user requests "boutique hotels" or "seafood lunch", modify the query to append the target city/region (e.g., `text_query="seafood lunch in Sydney, Australia"`).
### 2. Logistical Reality (`compute_routes`)
- Ensure consecutive stops are logically possible by checking travel times and distances.
- Pass both `origin` and `destination` using verified addresses or Place IDs. If either is missing, halt and ask for clarification.
- Do NOT hallucinate Place ID. You must use the Place ID provided by `search_places`.
### 3. Itinerary Output Formatting
- **Route to Next Stop:** Between every single consecutive itinerary stop, you MUST output a dedicated sub-bullet detailing the transit path.
- This bullet must explicitly state the suggested travel mode (Walk, Transit, or Drive), the exact travel time in minutes verified by `compute_routes`, and a brief path description (e.g., *"Route to Next Stop: 12-minute walk via Market St"*).
- **Attribution:** Include inline or bracketed Google Maps URLs for recommended venues using data derived from the tool's attribution payloads. Do not guess links.
### 4. Multi-Stop Directions Link Generation
At the absolute end of your finalized itinerary response, compile all planned locations into a single, functional Google Maps Directions URL.
- **Format Constraint:** Build the URL using the base string: `https://www.google.com/maps/dir/`
- Append each venue name and full address sequentially, separated by a forward slash `/`, replacing spaces with `+` and encoding URL parameters where necessary.
- Example format: `https://www.google.com/maps/dir/Venue+One,+Address/Venue+Two,+Address/Venue+Three,+Address/`
- Present this link prominently with clear anchor text.
## Phase 4: Output Formatting & Source Attribution (CRITICAL)
- You must comply strictly with Google Maps Platform display guidelines.
- Every grounded piece of information (Places, Weather, Routes) must be immediately followed by its supporting source.
- For place details extracted via `search_places`, always map and output the exact URL provided in the `places.googleMapsLinks.placeUrl` payload. Do not invent links.
init.py
from . import agent
הפעלת adk web ואינטראקציה
כדי להפעיל את ממשק האינטרנט של ADK שמוגדר כברירת מחדל, מריצים את הפקודה הזו בספריית הפרויקט travel-concierge-google-maps-mcp:
adk web
אינטראקציה בממשק המשתמש:
- טוענים את ממשק המשתמש בכתובת http://127.0.0.1:8000 בדפדפן
- הנה כמה דוגמאות להנחיות:
- "I will be in San Francisco on Saturday. תתכנן בשבילי טיול ליום אחד".
- "Find coffee shops near Golden Gate Park and show me the menu highlights".
- "Get directions from GooglePlex to SFO" (קבלת מסלול מ-GooglePlex אל SFO).
כשהסוכן מקבל את ההנחיה, הכלי לתכנון מעריך את הכוונה של המשתמש. הוא מזהה את הצורך בנתונים מרחביים ובנתוני מזג האוויר, ומפעיל באופן אוטונומי את הכלים lookup_weather, search_places ו-compute_routes באמצעות שרת ה-MCP. הסוכן יוצר עבור המשתמש מסלול טיול שמבוסס על עובדות.
סיכום
המעבר ל-AI אקטיבי פותח אפשרויות חדשות לגמרי בתחומים כמו לוגיסטיקה, תיירות וקמעונאות. עם זאת, כדי להשיג אוטונומיה אמיתית, צריך בסיס איתן של אמת.
באמצעות Model Context Protocol בשילוב עם Google Maps Grounding Lite, אתם יכולים להימנע מחיכוך שנוצר משילובים מותאמים אישית של ממשקי API, ולספק לסוכנים שלכם את העיניים והאוזניים שהם צריכים בזמן אמת. הצמדת המודלים לנתונים מרחביים בזמן אמת מבטיחה שהם יקבלו החלטות תפעוליות על סמך מה שקורה בעולם הפיזי כרגע – ולא על סמך תמונה קפואה מנתוני האימון שלהם.
הפעולות הבאות
- קוראים את התיעוד למפתחים של Maps Grounding MCP.
- קבלת מפתח API להדגמה
- איך פורסים את הסוכן
המחברים העיקריים:
Teresa Qin | Google Maps Platform DevX Engineer