MRRA 文档

MRRA (移动性检索与反思智能体) 是一个高级移动预测框架，结合了大型语言模型、基于图的检索-反思生成技术（GraphRAG）、实时上下文服务（MCP）和多智能体协作技术，为智能移动性分析提供完整解决方案。

🌟 核心特性

• 🧠 智能推理：基于ReAct框架的渐进式可解释决策过程
• 🔍 知识图谱检索：GraphRAG技术深度挖掘历史移动模式
• 🌐 实时上下文服务：集成MCP协议获取实时地理、天气和外部数据
• 🤖 多智能体协作：反思机制与智能体间协作优化预测结果
• 🔌 插件化架构：支持多种LLM提供商、检索系统和MCP服务器
• 📊 灵活数据处理：支持多种轨迹数据格式和预处理管道
• ⚡ 高性能：并行处理、异步操作和智能缓存优化
• ✅ 鲁棒性保证：渐进式预测确保每个步骤都有可用结果

🎯 支持的预测任务

• 下一位置预测：基于历史轨迹预测用户的下一个位置
• 轨迹生成：为未来时间段生成完整的移动轨迹
• 长期预测：长期移动模式预测

快速开始

工作原理

MRRA分析来自各种来源的轨迹数据并生成三种类型的输出：

1. 🎯 位置预测 - 带置信度得分的下一位置预测
2. 🧠 推理过程 - 可解释的AI推理和决策路径
3. 📊 分析结果 - 带元数据的完整预测结果

架构概览

MRRA 智能移动分析框架
├── 🎯 API层：AgentBuilder和高级接口
├── 🧠 核心层：类型系统、配置管理、协议定义
├── 🔌 模块层：可插拔组件生态系统
│   ├── 🤖 LLM提供商：OpenAI、千问、SiliconFlow、DeepInfra
│   ├── 🔍 检索系统：GraphRAG、语义搜索、向量索引
│   └── 🌐 MCP客户端：高德地图、天气服务、实时POI查询
├── 🛠️ 工具层：地理计算、时间处理、数据预处理
└── 📊 数据层：轨迹批处理、状态管理、预测结果

使用场景

• 智慧城市规划 - 预测人口流动模式
• 交通优化 - 优化路线和时刻表
• 基于位置的服务 - 改进推荐系统
• 城市分析 - 理解移动模式和趋势
• 研究应用 - 移动预测的学术研究