天气预报Agent

基于LangChain框架构建的智能天气预报助手，使用Qwen3-Max模型和OpenWeatherMap API，提供精准的天气查询服务。

🌤️ 功能特性

• 智能对话: 基于Qwen3-Max大语言模型，理解自然语言查询
• 实时天气: 集成OpenWeatherMap API，获取全球实时天气数据
• 多语言支持: 支持中文和英文查询与回复
• 全球覆盖: 支持全球主要城市天气查询
• 完整气象数据: 提供温度、湿度、风速、气压等数据
• 天气预报: 提供当前天气状况和未来天气预报
• 小时间隔天气: 支持未来1-48小时每小时天气查询
• 天气预测: 基于历史数据和季节趋势预测未来天气
• 多天气类型预测: 为每种可能天气类型提供独立预测
• 城市比较: 对比多个城市的天气状况
• 天气建议: 基于天气情况给出活动和出行建议
• 命令行接口: 支持多种命令行模式

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• pip包管理器

安装依赖

pip install langchain langchain-community langchain-openai requests python-dotenv openai

#如果发生版本冲突，需要升级langchain相关包
pip install --upgrade langchain-community langchain-openai

API密钥配置

1. 获取OpenWeatherMap API密钥

   • 访问 OpenWeatherMap 注册账号
   • 获取免费的API密钥（免费版支持1000次/天调用）

2. 获取Qwen API密钥

   • 访问 Alibaba Cloud DashScope
   • 创建账户并获取API密钥

3. 配置环境变量 使用以下命令复制模板文件：

   cp .env.example .env

   然后编辑 .env 文件，填入您的实际API密钥：

   • 打开 .env 文件
   • 将 your_openweather_api_key_here 替换为您在OpenWeatherMap获取的API密钥
   • 将 your_qwen_api_key_here 替换为您在Alibaba DashScope获取的API密钥
   • 可选：修改默认城市和语言设置

   示例 .env 文件内容：

   # OpenWeatherMap API密钥
   OPENWEATHERMAP_API_KEY=your_openweathermap_api_key
   
   # Qwen3-Max模型配置
   QWEN_API_BASE=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
   QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key
   
   # 应用配置（可选）
   DEFAULT_CITY=Beijing
   LANGUAGE=zh

运行应用

交互模式（默认）

python3 main.py

命令行模式

# 查询单个城市天气
python3 main.py 北京

# 查询未来多天天气预报
python3 main.py --days 3 上海

# 查询小时间隔天气
python3 main.py --hours 6 广州

# 比较两个城市天气
python3 main.py --compare 广州 北京

# 获取天气建议
python3 main.py --query "今天适合户外运动吗？" 北京

# 显示帮助信息
python3 main.py --help

交互模式高级查询示例

在交互模式下，支持更复杂的自然语言查询：

# 启动交互模式
python3 main.py

# 支持以下查询类型：
未来6小时天气          # 小时级天气预报
未来12小时上海天气      # 指定城市的小时预测
明天天气              # 明天天气
后天北京天气          # 指定城市后天天气
2025-10-15天气       # 具体日期天气预测
国庆节天气            # 节假日天气查询
10天后天气            # 长期预测

📁 项目结构

weather/
├── .env                    # 环境配置文件
├── main.py                 # 主应用程序入口
├── model_config.py         # Qwen模型配置
├── weather_tools.py        # OpenWeatherMap API工具
├── weather_agent.py        # LangChain Agent核心逻辑
├── .venv/                  # Python虚拟环境
├── __pycache__/            # Python缓存文件
├── test_weather.py         # 功能测试脚本
└── README.md              # 项目说明文档

🔧 核心组件

命令行接口

新增的命令行接口支持多种模式：

• 单城市模式: 查询单个城市当前天气 (main.py 城市名)
• 多天预报模式: 查询城市未来天气 (--days 参数)
• 城市比较模式: 比较两个城市的天气 (--compare 参数)
• 问答模式: 基于天气给出建议 (--query 参数)
• 交互模式: 传统交互界面 (默认模式)

WeatherAgent

智能天气预报代理，包含：

• 自然语言理解
• 工具调用决策
• 响应生成

WeatherTools

天气数据工具集：

• get_current_weather(): 获取当前天气（包含温度、湿度、风速、气压等）
• get_weather_forecast(): 获取天气预报（每时段包含温度、湿度、风速、气压）
• get_hourly_weather_forecast(): 获取小时间隔天气预报（未来1-48小时）
• get_specific_day_weather(): 获取指定日期天气
• get_holiday_weather(): 获取节假日期间天气
• predict_weather_trend(): 基于历史和季节趋势预测天气
• parse_and_predict_weather(): 智能解析日期描述并预测天气

ModelConfig

Qwen3-Max模型配置：

• API端点配置
• 模型参数调优
• 错误处理机制

🧪 测试

运行测试脚本验证功能：

python3 test_weather.py

🌟 示例输出

=== 天气预报Agent ===
基于Qwen3-Max模型和OpenWeatherMap API
==============================
✅ 天气预报Agent初始化成功

请输入城市名称查询天气 (输入'quit'退出):

🌤️  请输入城市: 北京天气

==================================================
📊 天气预报结果:
🌡️ 当前温度：25°C
🤒 体感温度：26°C  
☀️ 天气状况：晴转多云
💧 湿度：65%
💨 风速：3.5 m/s
⏲️ 气压：1012 hPa

建议您根据天气情况适时增减衣物。
==================================================

## 🌍 全球城市覆盖

#### 🌏 全球城市支持

支持全球主要城市天气查询，包括中国和国际城市：
- **中国城市**: 北京、上海、广州、深圳等
- **国际城市**: Tokyo、London、New York、Paris等

城市名称使用提示：
- 中国城市支持中文和拼音名称
- 国际城市建议使用英文名称  
- 包含空格的城市名请使用引号包裹

### 📊 视觉输出与图标系统

天气信息显示现在使用表情图标增强可读性：

| 图标 | 含义 | 描述 |
|------|------|------|
| 🌡️ | 温度 | 当前实际温度 |
| 🤒 | 体感温度 | 人体感觉的温度 |
| 💧 | 湿度 | 空气湿度百分比 |
| 💨 | 风速 | 风力大小 |
| ⏲️ | 气压 | 大气压力 |
| ☀️ | 晴天 | 晴好天气 |
| ☁️ | 多云 | 多云天气 |
| 🌧️ | 雨天 | 下雨天气 |
| ❄️ | 雪天 | 下雪天气 |
| ⛈️ | 雷雨 | 雷雨天气 |

### 示例输出

#### 城市比较示例
```bash
python3 main.py --compare 北京 上海

输出示例：

🏙️  城市天气比较结果:

**北京：**
🌡️ 温度：27.83°C
🤒 体感温度：27.17°C
☁️ 天气状况：阴，多云
💧 湿度：34%
💨 风速：0.34 m/s
⏲️ 气压：1019 hPa

**上海：**
🌡️ 温度：35.53°C
🤒 体感温度：42.53°C
☁️ 天气状况：多云
💧 湿度：52%
💨 风速：3.02 m/s
⏲️ 气压：1014 hPa

天气建议示例

python3 main.py --query "今天适合户外运动吗" 北京

输出示例：

💡 天气建议/回答:
🌡️ 当前温度：28.38°C  
🤒 体感温度：27.38°C  
☁️ 天气状况：阴，多云  
💧 湿度：30%  
💨 风速：0.43 m/s  
⏲️ 气压：1018 hPa  

北京现在的天气是阴天，多云，气温适中，湿度较低，风力较小，气压正常。这样的天气条件适合进行户外运动。

🔍 技术架构

用户输入 → WeatherAgent → 工具选择 → OpenWeatherMap API → 数据处理 → 智能回复
                             ↳ Qwen3-Max模型

📝 开发说明

扩展新工具

在 weather_tools.py 中添加新的工具函数：

@tool
def new_weather_tool(self, params):
    """工具描述"""
    # 实现逻辑
    return result

自定义模型配置

编辑 model_config.py 调整模型参数：

def get_qwen_model():
    return ChatOpenAI(
        model="qwen-turbo",
        temperature=0.1,    # 调整创作性
        max_tokens=2000     # 调整响应长度
    )

⚠️ 注意事项

1. API限制: OpenWeatherMap免费版有调用限制，请合理使用
2. 密钥安全: 不要将API密钥提交到版本控制系统
3. 网络要求: 需要稳定的网络连接访问API服务
4. 地域限制: 某些地区可能需要VPN访问外部服务

🙏 致谢

• LangChain - 优秀的LLM应用框架
• OpenWeatherMap - 提供准确的天气数据
• Alibaba Cloud DashScope - 强大的Qwen模型服务

---

🔍 新增功能详解

🌡️ 小时间隔天气查询

支持未来1-48小时的每小时天气预报，提供精细化的天气趋势分析。

特点：

• 按小时显示温度、湿度、风速等详细数据
• 支持自然语言查询（如"未来6小时天气"）
• 显示距离当前时间的小时数
• 提供每小时的具体天气状况和出行建议

📊 多天气类型预测

对于超出常规预报范围的日期，提供基于历史数据和季节趋势的智能预测。

预测算法：

• 概率分析：计算各种天气类型的出现概率
• 独立预测：为每种天气类型预测独立的温度、湿度、风速
• 季节调整：考虑季节因素对天气类型的影响
• 智能排序：按概率从高到低显示预测结果

预测内容包括：

• 天气类型概率分布
• 每种天气类型的温度、湿度、风速预测
• 详细的天气状况描述
• 针对性的出行建议

🤖 智能查询解析

支持复杂的自然语言日期描述解析：

• 时间间隔查询（"未来6小时"、"10天后"）
• 特定日期查询（"2025-10-15"）
• 相对日期查询（"明天"、"后天"）
• 节假日查询（"国庆节"、"春节"）

🧪 测试工具

项目包含多个测试脚本用于验证功能：

# 测试小时间隔天气查询
python test_hourly.py

# 测试天气预测功能
python test_prediction.py

# 测试多天气类型预测
python test_multi_weather_prediction.py

# 完整功能测试
python test_complete.py

开始使用智能天气预报Agent，让天气查询更便捷！ 🌈