การสร้าง AI Agent แสดงถึงวิวัฒนาการที่สำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถใช้เหตุผลที่ซับซ้อนและทำงานได้อย่างอิสระมากขึ้น อย่างไรก็ตาม โมเดลพื้นฐานที่ขับเคลื่อนระบบเหล่านี้ถูกจำกัดโดยข้อมูลฝึกฝนตามธรรมชาติ หากไม่มีบริบทภายนอก โมเดลเหล่านี้จะขาดความตระหนักถึง สภาพแบบเรียลไทม์ เช่น สภาพอากาศปัจจุบันภายนอก ธุรกิจในท้องถิ่น เปิดทำการอยู่หรือไม่ หรือเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดไปยังปลายทาง
เอกสารนี้จะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีลดช่องว่างระหว่างการใช้เหตุผลแบบคงที่กับความเป็นจริงแบบไดนามิกโดยการเชื่อมโยง AI Agent กับข้อมูลเชิงพื้นที่ที่เชื่อถือได้จาก Google Maps คุณจะได้เรียนรู้ว่าเหตุใดการเชื่อมโยงเชิงพื้นที่จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำงานในโลกจริง วิธีที่ Model Context Protocol (MCP) ช่วยลดความซับซ้อนในการผสานรวมเครื่องมือ และวิธีสร้าง Agent วางแผนการเดินทางโดยใช้ Google Maps Grounding Lite MCP
เหตุใด Agent จึงต้องมีการเชื่อมโยงข้อมูล Maps
การเปลี่ยนจากซอฟต์แวร์แบบเดิมไปเป็นเวิร์กโฟลว์แบบ Agentic คือการเปลี่ยนจากการออกแบบเชิงกำหนดไปเป็นการจัดระเบียบเชิงความน่าจะเป็น เรากำลังเปลี่ยนจากระบบที่เพียงแค่รู้สิ่งต่างๆ ไปเป็นกลไกการดำเนินการเชิงรุกที่ทำสิ่งต่างๆ ได้จริง เมื่อแอปพลิเคชันข้ามเส้นนั้นและดำเนินการในโลกจริง ความเสี่ยงในการเปลี่ยนแปลงความถูกต้องจะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เข้าใจตรรกะ แต่หน่วยความจำภายในเป็นภาพรวมในอดีต ตัวอย่างเช่น หาก Agent จัดการซัพพลายเชนและยืนยันความพร้อมให้บริการของซัพพลายเออร์หรือเส้นทางถนนอย่างไม่ถูกต้อง คุณจะเสียค่าน้ำมันเปล่า ไม่เป็นไปตาม SLA และธุรกิจหยุดชะงักอย่างแท้จริง และในสถาปัตยกรรมแบบหลาย Agent คุณจะพบกับปัญหาการหลอนแบบต่อเนื่อง หาก Agent ตัวหนึ่งในห่วงโซ่หลอนและส่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้องไปยัง Agent ตัวที่ 2 ระบบทั้งหมดจะเริ่มให้คำมั่นสัญญาในโลกจริงโดยอิงตามข้อมูลเท็จ ความเป็นอิสระที่ไม่มีความจริงจะกลายเป็นความรับผิดชอบที่ใหญ่หลวง
การเชื่อมโยงกำหนดให้ Agent ออกจากน้ำหนักการฝึก การบังคับให้ AI ดึงข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้และเป็นปัจจุบัน เช่น ข้อมูลสถานที่และข้อมูลการกำหนดเส้นทาง จะทำให้ Agent มีตาและหูแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะเปลี่ยนการคาดเดาทางสถิติเป็นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการที่มีข้อมูลประกอบ
เหตุใดจึงต้องใช้ MCP
Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานแบบเปิดที่ออกแบบมาเพื่อให้การผสานรวมเครื่องมือและข้อมูลเป็นแบบ Plug and Play
ในอดีต การเชื่อมต่อโมเดล AI กับ API ภายนอกต้องเขียน Wrapper ที่เข้มงวดและกำหนดเอง คุณต้องจัดการการจัดรูปแบบ การแยกวิเคราะห์ข้อผิดพลาด และการแปลการเรียกเครื่องมือด้วยตนเองสำหรับความสามารถแต่ละอย่าง
MCP ทำให้เลเยอร์การผสานรวมนี้เป็นมาตรฐาน เมื่อใช้ไคลเอ็นต์ MCP แอปพลิเคชันจะค้นพบและเรียกใช้เครื่องมือที่เซิร์ฟเวอร์มีให้แบบไดนามิกผ่านโปรโตคอลแบบรวมได้ ซึ่งจะเปลี่ยนจุดสนใจของนักพัฒนาแอปจากการเขียนตรรกะการผสานรวม API ที่ทำซ้ำๆ ไปเป็นการออกแบบเครือข่าย Agentic ระดับสูง
Google Maps Grounding Lite MCP
Google Maps Grounding Lite MCP เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่โฮสต์โดย Google และมีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งสามารถผสานรวมเข้ากับเฟรมเวิร์ก Agentic ที่เข้ากันได้โดยตรง
ปัจจุบันเซิร์ฟเวอร์มีเครื่องมือหลัก 3 รายการสำหรับการเชื่อมโยง ได้แก่
- ค้นหาสถานที่: ขอข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่และรับข้อมูลสรุปสถานที่ที่ AI สร้างขึ้น รวมถึงรหัสสถานที่ พิกัดละติจูดและลองจิจูด และลิงก์ Google Maps สำหรับสถานที่แต่ละแห่งที่รวมอยู่ในข้อมูลสรุป คุณสามารถใช้รหัสสถานที่และพิกัดละติจูดและลองจิจูดที่แสดงผลพร้อมกับ Google Maps Platform API อื่นๆ เพื่อแสดงสถานที่บนแผนที่
- ค้นหาสภาพอากาศ: ขอข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศและแสดงผลสภาพปัจจุบัน การพยากรณ์อากาศรายชั่วโมง และการพยากรณ์อากาศรายวัน
- คำนวณเส้นทาง: ขอข้อมูลเกี่ยวกับเส้นทางการขับรถหรือเดินระหว่าง 2 สถานที่ และแสดงผลข้อมูลระยะทางและระยะเวลาของเส้นทาง
หากต้องการเข้าถึงบริการ คุณสามารถใช้คีย์ API หรือ OAuth ก็ได้ Google Maps Platform มีคีย์ API สาธิตที่ไม่มีค่าใช้จ่าย ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อช่วยให้นักพัฒนาแอปเริ่มสร้างต้นแบบได้ทันที
แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับการผสานรวม Maps Grounding MCP
หากต้องการเพิ่มความเกี่ยวข้องของข้อมูลให้สูงสุดและขจัดการหลอนเชิงโครงสร้าง ให้ยึดคำแนะนำระบบของ Agent ไว้กับกลยุทธ์หลักต่อไปนี้: * ระบุอย่างชัดเจนและเฉพาะเจาะจง: สั่งให้ Agent ใช้ตำแหน่งที่แน่นอน "Central Park, New York" จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า "New York" เช่นเดียวกับ "Paris, France" ที่ช่วยป้องกันความสับสนกับ Paris, Texas
แยกคำค้นหาทั่วไป: สำหรับคำขอที่คลุมเครือ เช่น "ไอเดียสำหรับเดต" ให้แจ้งให้ Agent แยกงานออกเป็นการค้นหาย่อยที่เฉพาะเจาะจง เช่น "ร้านอาหารโรแมนติก" "โรงภาพยนตร์" หรือ "ค็อกเทลบาร์"
การค้นหาจากประเภทก่อน การสำรวจทีหลัง: ทำการค้นหาจากประเภทในวงกว้างก่อน (เช่น "ร้านอาหารญี่ปุ่นที่มีทางเข้าสำหรับผู้พิการเปิดวันอาทิตย์") แสดงตัวเลือกแก่ผู้ใช้ แล้วเรียกใช้คำค้นหาติดตามผลเพื่อดึงรายละเอียดที่เฉพาะเจาะจง เช่น หมายเลขโทรศัพท์ของสถานที่ที่เลือก
อย่าหลอนรหัสสถานที่: รหัสสถานที่คือเนื้อเยื่อเกี่ยวพันที่สำคัญในบริการ Google Maps Platform ตรวจสอบว่า Agent ทราบว่าต้องใช้เฉพาะรหัสสถานที่ที่เครื่องมือ search_places แสดงผลอย่างชัดเจนเท่านั้น แทนที่จะพยายามสร้างรหัสสถานที่ขึ้นเอง
ใช้ Agent วางแผนการเดินทางด้วย Google ADK
ส่วนนี้แสดงวิธีสร้าง Agent วางแผนการเดินทางโดยใช้เฟรมเวิร์ก Google Agent Development Kit (ADK) หากยังไม่ได้ติดตั้ง ADK, โปรดดูเอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาแอป Google ADK
การผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ Maps MCP เข้ากับเฟรมเวิร์ก Agent เช่น ADK เป็นเรื่องง่าย ADK จะจัดการความซับซ้อนของการจัดการบริบท ซึ่งช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ลักษณะการทำงานของ Agent ได้
โปรเจ็กต์ตัวอย่างมีโครงสร้างดังนี้
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
ตัวอย่าง agent.py แก้ไขตามกรณีการใช้งานของคุณ
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]
)
ตัวอย่าง SKILL.md แก้ไขตามกรณีการใช้งานของคุณ
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
เรียกใช้ adk web และโต้ตอบ
หากต้องการเริ่ม UI เว็บ ADK เริ่มต้น ให้เรียกใช้คำสั่งนี้ในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์ travel-concierge-google-maps-mcp
adk web
โต้ตอบใน UI โดยทำดังนี้
- โหลด UI ที่ http://127.0.0.1:8000 ในเบราว์เซอร์
- ลองใช้พรอมต์ต่อไปนี้
- "ฉันจะไปซานฟรานซิสโกในวันเสาร์ วางแผนการเดินทางแบบไปเช้าเย็นกลับให้หน่อย"
- "หาร้านกาแฟใกล้ Golden Gate Park และแสดงไฮไลต์เมนูให้หน่อย"
- "ขอเส้นทางจาก GooglePlex ไป SFO"
เมื่อ Agent ได้รับพรอมต์ ผู้วางแผนจะประเมินความตั้งใจของผู้ใช้ โดยจะรับรู้ถึงความจำเป็นในการใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่และข้อมูลสภาพอากาศ และเรียกใช้เครื่องมือ lookup_weather, search_places และ compute_routes โดยอัตโนมัติโดยใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP จากนั้น Agent จะสังเคราะห์แผนการเดินทางตามข้อเท็จจริงสำหรับผู้ใช้
บทสรุป
การเปลี่ยนไปใช้ Agentic AI กำลังปลดล็อกความสามารถใหม่ๆ ในด้านลอจิสติกส์ การเดินทาง และการค้าปลีก อย่างไรก็ตาม ความเป็นอิสระที่แท้จริงต้องมีรากฐานที่มั่นคงของความจริง
การใช้ประโยชน์จาก Model Context Protocol ควบคู่ไปกับ Google Maps Grounding Lite จะช่วยลดความยุ่งยากในการผสานรวม API ที่กำหนดเอง และทำให้ Agent มีตาและหูแบบเรียลไทม์ที่จำเป็น การยึดโมเดลไว้กับข้อมูลเชิงพื้นที่แบบเรียลไทม์จะช่วยให้โมเดลตัดสินใจเชิงปฏิบัติการโดยอิงตามสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกจริงในขณะนี้ ไม่ใช่ภาพรวมที่หยุดนิ่งจากข้อมูลฝึกฝน
การดำเนินการถัดไป
- อ่านเอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาแอป Maps Grounding MCP
- รับคีย์ API สาธิต
- ดูวิธีติดตั้งใช้งาน Agent
ผู้เขียนหลัก
Teresa Qin | วิศวกร DevX ของ Google Maps Platform