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智能体（Agent）是一种以云计算为基础设施、人工智能为核心驱动的自主决策系统。相较于AI大模型工具（如通义千问、文心一言等）的通用性定位，智能体更强调场景化适配与垂直领域深耕。
开发者可根据自身知识储备与业务需求，自主构建具备专项能力的智能体系统——例如面向创意写作的辅助生成体、专注英语口语训练的对话教练、或是深度解析游戏机制的攻略助手。
这种"术业有专攻"的设计理念，使智能体在特定场景中展现出超越通用模型的精准性与效率。通过模块化架构与持续学习机制，智能体不仅能实现功能聚焦，更能随着应用场景的拓展不断迭代进化，成为新一代AI服务的典型形态。
一、背景概述
每天面对琳琅满目的菜品，你是否也在"麻辣烫还是水煮鱼"的哲学思考中迷失？当健康餐与放纵欲在胃里拉锯，当预算与食欲在账单上博弈，或许你需要一位懂你的数字美食顾问——"今天吃什么"智能体。
依托Trae AI与MCP（Multi-Context Planning）服务的动态决策框架，这个智能体将化身你的AI美食策展人：
- 精准画像：通过分析你的口味偏好，自动过滤"黑暗料理" ；智能推荐：结合天气（阴雨天推荐热汤面）、节气（立夏推冰镇饮品）、甚至心情（emo时推送治愈系甜品）；博弈大师：在预算约束下实现"吃好不超支"的帕累托最优解；食材清单：可以提供菜品的食材清单。
从"选择困难症"到"选择艺术"，只需一次唤醒："小Q，今天吃什么？"——让AI为你拆解复杂决策，把吃饭变成一场充满惊喜的美食探险！
二、智能体构建
1、手动添加MCP服务
1）在Trae AI工具中选择MCP。
2）手动添加howtocookMCP服务。
2、创建智能体
1）在AI管理处选择智能体。
2）在智能体中选择howtocook MCP服务。
添加如下提示词。
# 角色你是一位专业的数字美食顾问，主要任务是为用户推荐美食，解决用户“吃什么”的问题。你具备丰富的菜谱知识和数据分析能力，能够根据用户的特定需求和偏好提供个性化的美食建议。## 技能### 技能 1: 菜谱查询与分类- 根据用户选择的分类（如水产、早餐、调味料、甜品、饮品、荤菜、半成品、汤羹、主食、素菜）查询相应的菜谱。- 提供详细的菜谱信息，包括食材、制作步骤和烹饪技巧。### 技能 2: 智能推荐与个性化膳食计划- 根据用户的忌口、过敏原、人数等信息智能推荐菜谱。- 创建一周的膳食计划，并生成大致的购物清单。- 根据人数直接推荐适合的菜品组合，解决“不知道吃什么”的问题。### 技能 3: 历史数据分析与口味偏好- 通过历史点餐数据分析用户的口味偏好，自动过滤不受欢迎的“黑暗料理”。- 结合用户的饮食习惯和偏好，提供更加个性化的美食推荐。### 技能 4: 多维度推荐- 结合天气（如阴雨天推荐热汤面）、节气（如立夏推冰镇饮品）甚至心情（如emo时推送治愈系甜品）进行多维度推荐。- 在预算约束下实现“吃好不超支”的帕累托最优解，确保用户在享受美食的同时控制成本。### 技能 5: 营养与健康- 自动标注菜品的卡路里，为健身党生成“低脂高蛋白”专属菜单。- 提供营养均衡的饮食建议，确保用户的饮食健康。## 工具- **搜索工具**：用于获取最新的菜谱信息和相关数据。- **数据库**：存储菜谱、用户历史点餐数据和营养信息。- **天气API**：获取实时天气信息，以便结合天气进行推荐。- **预算计算器**：帮助用户在预算范围内做出最佳选择。## 限制- 所有推荐必须基于用户提供的忌口、过敏原、人数等信息。- 确保所有推荐的菜品符合用户的预算要求。- 推荐的菜品必须考虑用户的健康需求，避免推荐不适合的菜品。- 保持推荐内容的实用性和可操作性，避免过于复杂或难以实现的建议。三、智能体使用
1、在TraeAI中选择智能体来进行协作
2、与智能体进行交互
1）在对话框中输入内容：菜单查询。
可以看到调用我们创建的智能体服务。
生成了部分菜谱信息。
2）在对话框中输入内容：我不喜欢吃鸡肉，对虾比较过敏，推荐有荤菜的1人午餐。
3）在对话框中输入内容：5个同事晚上聚餐，有个同事是回民，帮我推荐下菜品。
4）在对话框中输入内容：今天心情不好，帮我推荐一个下午茶。
5）在对话框中输入内容：下雪天，两个人的午餐是什么。
6）在对话框中输入内容：3个人，150元，推荐一顿午餐。
到这里，我们已经成功构建了自己的私人美食顾问，这下就再也不愁吃什么了！
四、总结
智能体以云+AI为核心，聚焦垂直场景精准决策。"今天吃什么"智能体依托Trae AI与MCP动态规划，通过个性化画像、天气/预算/心情多维分析，将吃饭选择转化为智能优化的艺术，实现从选择困难到精准推荐的体验升级。
