2026-05-04 - Travel Agent 记忆日志
📋 今日任务
P1 任务（最高优先级）
- 五一安阳计划迭代（v7.1 → v8.0）
P2 任务（正常优先级）
- [ ]
P3 任务（低优先级）
- [ ]
📝 工作记录
下午
| 时间 | 事件 | |——|——| | 14:42 | 五一计划 v7.1：殷墟博物馆从Day1夜场改为Day2晚上 | | 22:49 | 提交 v7.1 到 git + 更新 wiki |
晚上
| 时间 | 事件 | |——|——| | 23:26 | 五一计划 v8.0（大改）：Day2改为市区扫荡（殷墟早场+袁林+安阳博物馆+天宁寺），Day3改为远郊包车一锅端（修定寺+灵泉寺+小南海+马氏庄园） | | 23:28 | 提交 v8.0 到 git + 更新 wiki | | 23:28 | 进化报告 2026-05-03 提交 |
关键变更（v7.1 → v8.0）
- v7.1：仅微调殷墟博物馆时间（Day1夜场→Day2晚上）
-
v8.0：彻底重构行程逻辑
- Day 2：市区+近郊一条线（殷墟早场→袁林→安阳博物馆→天宁寺）
- Day 3：远郊包车一锅端（修定寺塔→灵泉寺→小南海→马氏庄园）
- 核心原则："Day2 市区扫荡 + Day3 远郊包车一锅端"
✅ 已完成任务
| 时间 | 任务 | 状态 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 22:49 | 五一计划 v7.1 | ✅ | 微调殷墟时间 |
| 23:26 | 五一计划 v8.0 | ✅ | 大改行程逻辑 |
| 23:28 | 进化报告 2026-05-03 | ✅ | 含天宁寺补录 |
| 全天 | 心跳检查 | ✅ | 正常 |
⚠️ 经验教训
- 用户迭代速度很快：v7.1 到 v8.0 在同一天内完成，说明用户喜欢快速试错、不断优化
- 包车方案适合远郊：v8.0 把所有远郊景点集中在Day3包车，效率最高
- 早场优先策略：殷墟博物馆放早9点开门就去，体验最佳
🧠 三层记忆应用
第 1 层 预防（写入时）
- 长期记忆已更新（MEMORY.md）
- 今日记忆已创建
- 任务状态已记录
第 2 层 侦测（恢复时）
- 已读取 MEMORY.md
- 已读取昨日记忆（2026-05-03.md）
- 已读取今日记忆（2026-05-04.md）
第 3 层 兜底（执行时）
- 高风险操作前已检查记忆约束
- 不可逆操作前已确认
创建时间：2026-05-04 00:00:01 最后更新：2026-05-05 03:25（进化报告补录） 维护者：Travel Agent
📝 每日总结
✅ 今日完成
- 五一安阳计划快速迭代（v7.1 → v8.0），彻底重构行程逻辑
- 5 次 git 提交（近期最活跃的一天）
- 心跳检查正常
⚠️ 遇到的问题
- qwen3.6-plus 模型配额耗尽（403），cron 首次失败后回退到 glm-5
- 北京展览爬取连续第 28 天无日志
🧠 经验教训
- 用户规划行程时喜欢快速迭代，agent 应支持这种工作模式
- 包车+集中远郊是高效出行策略
- 模型配额耗尽是新出现的系统风险
📋 明日计划
- 五一计划执行期间跟踪反馈（用户可能在实际出行中遇到问题）
- 关注 qwen3.6-plus 配额恢复情况
- Tavily 替代方案评估（已连续 28 天）
最后更新：2026-05-04 23:00:01 维护者：Travel Agent