การสร้าง MatchDay AI: ระบบนำทางอัตโนมัติที่จดจำบริบทได้สำหรับการเดินทางไปร่วมงานอีเวนต์

สร้าง MatchDay AI: ระบบออโตไพลอตที่จดจำได้สำหรับการเดินทางไปงานอีเวนต์

ฉันสร้าง MatchDay AI สำหรับ Qwen Cloud Global AI และ OpenAI Build Week Hackathon และส่งเข้า *เฉพาะ Track 4: Autopilot Agent เท่านั้น ความสามารถด้านหน่วยความจำถาวรของมันยังสอดคล้องกับ Track 1 แต่เป็นจุดแตกต่างภายในผลงาน Track 4 ชิ้นเดียว—ไม่ใช่การส่งเข้าสอง Track จุดแตกหักหลักคือเวิร์กโฟลว์ที่สมบูรณ์: ทำความเข้าใจคำขอที่ยุ่งเหยิง, เรียกคืนความชอบที่เกี่ยวข้อง, เรียกใช้เครื่องมือแบบมีประเภท, ตรวจจับข้อขัดแย้งที่ทำให้ทริปล่ม, ซ่อมแซมแผน, และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างอิสระ

ดูเดโม

[ดูสถาปัตยกรรม]

สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมส่วนหน้า

สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ

สถาปัตยกรรมออโตไพลอต

ปัญหาและคุณค่าของมัน

การค้นหาทริปไม่เหมือนกับการวางแผนทริปที่เชื่อถือได้ เที่ยวบินที่ดูเหมือนถูกอาจมาถึงช้าเกินไปเมื่อรวมเวลาขนส่งจากสนามบินและระยะปลอดภัยของแฟนแล้ว ความชอบที่คุ้นเคยอาจหายไประหว่างเซสชัน ลิงก์ผู้ขายที่เก่าอาจไม่ให้ผลลัพธ์ใดๆ การประมาณเส้นทางอาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นค่าโดยสาร หรือข้อมูลผู้ให้บริการที่ไม่สมบูรณ์อาจกลายเป็นข้ออ้างในการจองที่ไม่ถูกต้อง

สำหรับงานที่มีความเสี่ยงสูง สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ความล้มเหลวด้านความสวยงาม: คำแนะนำที่ไม่ดีเพียงข้อเดียวสามารถทำให้ทริปทั้งหมดไร้ค่า MatchDay เปลี่ยนสิ่งเหล่านี้ให้เป็นข้อจำกัดที่ชัดเจน สถานะของหลักฐาน และการตรวจสอบก่อนที่จะแสดงแผนว่าสมบูรณ์

MatchDay ทำงานอย่างไร

เส้นทางในระบบจริงคือ:

text

1แฟน → Next.js บน Vercel → ส่วนหน้าเซิร์ฟเวอร์ที่ลงนาม → Alibaba ECS
2→ Caddy + FastAPI + PostgreSQL + เวิร์กเกอร์ที่ทนทาน
3→ Qwen Cloud + เครื่องมือประเภทท่องเที่ยว/บริบท
4→ ทำให้เป็นมาตรฐาน → จัดอันดับ → ตรวจจับข้อขัดแย้ง → ซ่อมแซม → ตรวจสอบ
5→ เวอร์ชันทริปที่ไม่เปลี่ยนแปลงได้และการแชร์ที่ปลอดภัยต่อความเป็นส่วนตัว

qwen3.7-plus ของ Qwen Cloud คือตัวควบคุมการวางแผนในระบบจริง มันตีความภาษาธรรมชาติ, จำแนกแต่ละเทิร์น, แก้ความกำกวม, เลือกเครื่องมือแบบมีประเภท, เสนอการเปลี่ยนแปลงหน่วยความจำที่มีหลักฐาน, เลือกจากตัวเลือกซ่อมแซมที่ได้รับอนุญาต, และอธิบายผลลัพธ์ เกตเวย์ที่มีขอบเขตถูกนำไปใช้ใน qwen.py ในขณะที่ลูปเครื่องมือที่ทนทานอยู่ใน agent.py

โมเดลไม่เคยรับรองคำตอบของตัวเอง โค้ดที่กำหนดได้เป็นเจ้าของสคีมา, การผูกฟิกซ์เจอร์, การตรวจสอบหลักฐาน, เลขคณิตแพ็คเกจ, การบังคับใช้ข้อจำกัด, การตรวจจับข้อขัดแย้ง, การใช้การซ่อมแซม, และสัญญาปล่อย 14 รายการตรวจสอบอิสระใน safety.py นี่คือการตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมที่สำคัญที่สุด: *ใช้โมเดลเพื่อการตัดสิน แต่ใช้โค้ดเพื่อความจริง

หน่วยความจำถาวรเป็นไปตามหลักการเดียวกัน ข้อเท็จจริงของผู้ใช้ที่ชัดเจนและพฤติกรรมที่ได้รับการตรวจสอบซ้ำจะเข้าสู่แหล่งความจริงที่จำกัดขอบเขตเจ้าของ แต่ทริปที่ผิดปกติหนึ่งครั้งจะไม่กลายเป็นความชอบถาวรอย่างเงียบๆ พฤติกรรมจะถูกเลื่อนระดับหลังจากการยืนยันซ้ำในทริปต้นทางที่แตกต่างกัน หน่วยความจำรองรับการเรียกคืนที่มีขอบเขต, เนมสเปซเฉพาะทริป, ลำดับความสำคัญของข้อความปัจจุบัน, การแก้ไข, การหมดอายุ, การแทนที่, การลบ, การปิดใช้งาน, และการนำกลับมาใช้ใหม่ที่ตรวจสอบได้ใน memory.py

ความเป็นอิสระนั้นทนทาน ไม่ใช่ไร้ขอบเขต การลีส PostgreSQL, โทเค็นการฟันดาบ, จุดเช็คพอยต์, การลองใหม่, การยกเลิก, การไม่เปลี่ยนสถานะ, และขีดจำกัดสะสมด้านเวลา/โมเดล/เครื่องมือ/ต้นทุน ช่วยให้งานที่ถูกขัดจังหวะสามารถดำเนินต่อได้โดยไม่ทำงานตลอดไปหรือใช้จ่ายงบประมาณสองครั้ง รันไทม์อยู่ใน runs.py และการปรับใช้ Alibaba เริ่มบริการ API, run-worker, fixture-refresh, PostgreSQL, และ Caddy แยกกันใน docker-compose.yml

Codex ช่วยเร่งการทำงานตรงไหน

Qwen คือความฉลาดในการทำงานของ MatchDay *Codex ที่มีการกำหนดค่า GPT-5.6 Sol Max เป็นตัวเร่งงานวิศวกรรมของฉัน ฉันใช้เวอร์ชันไฮบริดที่มีขอบเขตของลูปสไตล์ Peter ของ OpenClaw—กำหนด, สร้าง, โจมตี, ตรวจสอบ, แก้ไข—ในส่วนย่อยที่ตรวจสอบได้อย่างอิสระ

Codex เร่งการติดตามสถาปัตยกรรม, การนำไปใช้, การสร้างเทสต์การถดถอย, การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง, การตรวจสอบเชิงรุก, การประกันคุณภาพเบราว์เซอร์, และการตรวจสอบการปรับใช้ มันช่วยเปิดเผยปัญหาที่เดโมแบบเส้นทางมีความสุขจะพลาด: ความไม่สอดคล้องของแหล่งความจริงของหน่วยความจำหลังการแก้ไขด้วยตนเอง, การเรียกคืนข้ามเซสชันที่ไม่ถูกต้อง, การส่งต่อเที่ยวบินที่เก่าหรือไม่มีผลลัพธ์, การฉีดพรอมต์และทางอ้อม, SSRF และการเปลี่ยนเส้นทางที่ไม่ปลอดภัย, การโจมตีแบบรีเพลย์, การแยกผู้เช่า, การแข่งขันพร้อมกัน, จุดเช็คพอยต์ที่เก่า, และการเรนเดอร์แผนที่หรือ 3D ที่ด้อยคุณภาพ

การตัดสินใจผลิตภัณฑ์ที่สำคัญยังคงชัดเจน: ฉันเลือกขอบเขตความไว้วางใจระหว่าง Qwen กับสิ่งที่กำหนดได้, เกณฑ์การเลื่อนระดับหน่วยความจำสองทริป, อนุกรมวิธานหลักฐาน, จุดเช็คพอยต์ของมนุษย์สำหรับข้อเรียกร้องที่ไม่ได้รับการสนับสนุนหรือความเสี่ยงสูง, และขอบเขตการปล่อยแบบไม่ซื้อ Codex ทำให้วงจรข้อเสนอแนะสั้นลงและโจมตีแต่ละข้อเรียกร้อง มันไม่ได้แทนที่การตัดสินใจด้านผลิตภัณฑ์และความปลอดภัยเหล่านั้น

มันสอดคล้องกับเกณฑ์การตัดสินอย่างไร

**นวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ AI:* * MatchDay ผสมผสานหน่วยความจำข้ามเซสชันกับ Autopilot ที่ทนทาน, การซ่อมแซมที่ผ่านหลักฐาน, และตัวตรวจสอบอิสระ แถบ จำได้ → ตรวจพบข้อขัดแย้ง → ซ่อมแซมแผน → ตรวจสอบผลลัพธ์ ที่มองเห็นได้ทำให้สถาปัตยกรรมนั้นตรวจสอบได้ แทนที่จะซ่อนไว้หลังการตอบกลับแชท

**ความลึกทางเทคนิคและวิศวกรรม:* * Qwen Cloud ขับเคลื่อนการตัดสินใจแบบมีประเภท Alibaba ECS เรียกใช้ระนาบควบคุมและดำเนินการของ FastAPI/PostgreSQL Vercel ให้ขอบเขตส่วนหน้าที่ลงนาม คลังรวมถึงการประเมินแบบไม่เห็นซอร์ส, การทดสอบสัญญาผู้ให้บริการ, การตรวจสอบความพร้อมกันของ PostgreSQL, และเส้นทาง Playwright ใน Chromium, Firefox และ WebKit

**คุณค่าของปัญหาและผลกระทบ:* * ผลิตภัณฑ์ B2C ปัจจุบันปกป้องแฟนที่วางแผนการเดินทางไปงานอีเวนต์ที่แพงและสำคัญต่อเวลา เส้นทาง B2B ในอนาคตคือตัวแทนวางแผนแบบฝังหรือแบบไวท์เลเบลสำหรับบริษัทท่องเที่ยว โดยใช้สินค้าคงคลัง, นโยบาย, กฎการอนุมัติ, และช่องทางลูกค้าของพวกเขา สถาปัตยกรรมผู้ให้บริการ AGPL-3.0 ยังรองรับการนำไปใช้แบบโอเพนซอร์ส

**การนำเสนอและเอกสาร:* * ผู้ตัดสินสามารถลองใช้แอปสดโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลรับรอง, ตรวจสอบร่องรอยการตัดสินใจตามข้อเท็จจริง, ใช้แผนที่และเลนส์สนามกีฬาแบบมีภาพประกอบพร้อมขอบเขตหลักฐานที่ชัดเจน, ดูเดโมสั้น, และสร้างไดอะแกรมสถาปัตยกรรมทุกอันใหม่จากซอร์ส Graphviz

ปัจจุบัน MatchDay เน้นการวางแผนการเดินทางฟุตบอลโลกและไม่ซื้อการเดินทาง หลักฐานเชิงพาณิชย์สดขึ้นอยู่กับการเข้าถึงผู้ให้บริการที่กำหนดค่าไว้ ราคา, สินค้าคงคลัง, ความพร้อมใช้งาน, หรือเงื่อนไขการคืนเงินที่ขาดหายไปจะยังคงเป็นที่รู้จักว่ายังไม่ทราบ การเดินทางไปงานอีเวนต์ที่กว้างขึ้นและการฝังตัวแทนเป็นทิศทางผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่ข้อเรียกร้องเกี่ยวกับรุ่นปัจจุบัน

เป้าหมายนั้นง่าย: **ตัวแทนการเดินทางอัตโนมัติไม่ควรเพียงแค่สร้างคำตอบ—มันควรจดจำอย่างรับผิดชอบ, ดำเนินการภายในหลักฐาน, ซ่อมแซมสิ่งที่ไม่ปลอดภัย, และพิสูจน์แผนสุดท้าย* [#QWEN](https://x.com/search?q=%23QWEN&src=hashtag_click) [#ALIBABA](https://x.com/search?q=%23ALIBABA&src=hashtag_click) [#CODEX](https://x.com/search?q=%23CODEX&src=hashtag_click) [#OPENAI](https://x.com/search?q=%23OPENAI&src=hashtag_click) [#HACKATHON](https://x.com/search?q=%23HACKATHON&src=hashtag_click) [#CLOUD*](https://x.com/search?q=%23CLOUD&src=hashtag_click