腾讯位置服务开发者征文大赛，如何用AI读懂城市情绪，打造反内卷散步助手？

用 AI 读懂城市情绪， 打造反内卷散步助手

我们常常被日历、打卡、通勤等事务所包围，有时候想要出去走走，却发现连去哪里这件事本身都变成了决策成本。你今天想要什么感觉？ 绝绝子！ 本篇文章将手把手带领各位开发者， 利用腾讯位置服务及其配套 Skill，从零到一开发一款反内卷散步助手网页应用。

问题背景

来一波... 过去五年， 反内卷、松弛感、city walk 这些词以惊人的速度成为年轻人的情绪出口。人们需要走出去，但不是为了打卡，不是为了效率，而是为了喘息。只是现有的地图服务主要关注最快路线或最短路线，无法满足用户对情绪化路线规划的需求。

功能	描述
情绪热力图渲染	支持四种情绪热力图渲染， 包括治愈、烟火、安静或热闹
智能路线生成	根据用户的情绪需求生成个性化散步路线
一键导航	支持一键导航，方便用户按照规划的路线行走

Module-Agent：从指令施行到情绪理解的跃迁

SDK抽象层解决了怎么调用地图能力的问题，但核心难题仍未触及：系统怎么知道用户想要安静而不是最快？答案是：让大语言模型充当意图翻译官，把自然语言中的情感诉求转化为机器可施行的结构化约束。

可插拔LLM架构：不把鸡蛋放一个篮子里。和地图服务一样，我们不希望AI能力绑定在单一模型上。Module-Agent的LLM层采用接口抽象 + 路由器的模式：目前实现了腾讯混元、 OpenAI和本地模型的适配器，全部注册到llm.Router中。支持按默认提供商调用，也支持显式指定，为后续 提供了便利。