目前，项目的第一阶段已经完成。我搭建了一个结构清晰、交互流畅的聊天骨架。虽然现在的 AI 还是个“假”的（只是简单的回显，给出的一般式回复），但地基已经打好了。我接下来将进行优化对话体验，避免长时间卡断。

现在的对话体验已经非常接近真实的 AI 产品了。字是一个个打出来的，而且因为我把数据获取逻辑封装在了里，整个app.py依然很干净。接下来我要进入第三阶段：房源卡片与列表展示。

现在，我们的智能体不仅能“陪聊”，还能“办事”了（虽然都是前端的模拟流式输出）。代码结构上，负责路，负责车，app.py负责调度，分层非常清晰。刷新即焚。一旦用户不小心刷新了浏览器，之前辛苦筛选的房源和聊过的需求就会全部丢失，所以在下一阶段我准备引入会话历史持久化与「50+ 条」策略深化这一阶段内容。

现在，我们的智能体终于有了“长期记忆”。架构上：确立了“后端为数据源（Source of Truth）”的架构，前端只是视图层。体验上：用户刷新页面不再丢失几十条对话，且支持跨标签页共享状态（只要 URL 的 sk 相同）。

通过引入 Jinja2 模板和自动化校验，我们彻底解决了“大模型输出格式不可控”的顽疾。稳定性提升：无论模型如何发挥，报告的结构永远符合任务书的要求。体验优化：用户不仅能看到结构清晰的报告，还能通过双轨表格进行交互，并一键下载无乱码的文件。至此，我们的智能体不仅能“记住”历史，还能“输出”专业的书面报告。

通过引入 Plotly 和数据缓存机制，我们成功补齐了智能体的“可视化拼图”。直观性提升：雷达图让用户一眼看清房源的长板与短板，柱状图则量化了通勤痛点。性能达标：借助，即使面对几十套房源的批量渲染，前端也能保持丝滑流畅，实测渲染时间控制在之间。至此，我们的系统已经具备了“记忆（持久化）、表达（报告）、洞察（图表）”三大能力。

通过的标准化配置与的高效渲染，我们成功打造了一个高精度、可交互、可扩展的地图模块。精度达标：坐标系统一网关确保了 ≤10m 的视觉误差。体验升级：动态图例与点击联动让地图从“展示工具”变成了“分析工具”。架构清晰：枚举与样式分离，为后续新增“公园”、“健身房”等图层预留了零成本扩展空间。至此，我们的智能体已经具备了“记忆（持久化）、表达（报告）、洞察（图表）、决策（地图）”四大核心能力。

现在，我们的智能体不仅能“陪聊”，还能“办事”了（虽然都是前端的模拟流式输出）。代码结构上，负责路，负责车，app.py负责调度，分层非常清晰。刷新即焚。一旦用户不小心刷新了浏览器，之前辛苦筛选的房源和聊过的需求就会全部丢失，所以在下一阶段我准备引入会话历史持久化与「50+ 条」策略深化这一阶段内容。

现在，我们的智能体终于有了“长期记忆”。架构上：确立了“后端为数据源（Source of Truth）”的架构，前端只是视图层。体验上：用户刷新页面不再丢失几十条对话，且支持跨标签页共享状态（只要 URL 的 sk 相同）。

通过引入 Jinja2 模板和自动化校验，我们彻底解决了“大模型输出格式不可控”的顽疾。稳定性提升：无论模型如何发挥，报告的结构永远符合任务书的要求。体验优化：用户不仅能看到结构清晰的报告，还能通过双轨表格进行交互，并一键下载无乱码的文件。至此，我们的智能体不仅能“记住”历史，还能“输出”专业的书面报告。