用自然语言操控地图，AI 自动完成数据接入 → 空间分析 → 可视化渲染 → 报告生成
- 自然语言交互：对话式操控地图，无需编写代码
- 35+ GIS 工具：缓冲区分析、空间查询、聚类、核密度、填色图、热力图等
- 高德地图集成：POI 搜索、周边搜索、地理编码、路径规划、天气查询
- Cesium 3D 地球：GeoJSON 渲染、3D Tiles、地形服务、影像服务、轨迹动画
- 智能报告：自动生成 Markdown 分析报告，支持下载
- 流式输出：SSE 实时推送 AI 思考过程、工具调用、地图指令
- 多语言支持：中文 / English 界面一键切换，AI 回复语言跟随
- 自定义 LLM：支持在前端配置 API Key / Base URL / Model，兼容 OpenAI / DeepSeek / 通义千问等
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | Vue 3 + TypeScript + Cesium + Pinia + ECharts |
| 后端 | Python + FastAPI + LangChain/LangGraph |
| GIS | gis-mcp + 高德地图 API + GeoPandas + Shapely + PyProj |
| 数据库 | SQLite（开发）/ PostGIS（生产） |
| Bridge | cesium-mcp-bridge（npm 包） |
- Node.js >= 18
- Python >= 3.11
- LLM API Key（DeepSeek / OpenAI / 通义千问）
git clone https://github.com/gaopengbin/GeoAgent.git
cd GeoAgentcd backend
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
# source venv/bin/activate # Linux/macOS
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 LLM API Key
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reloadcd frontend
npm install
npm run dev
# 访问 http://localhost:5173# 配置环境变量
cp backend/.env.example backend/.env
# 编辑 backend/.env，填入 LLM API Key 和 Cesium Token
docker-compose up --build
# 前端：http://localhost:5173 后端：http://localhost:8000点击右上角设置面板中的 中文 / EN 按钮即可切换界面语言。切换后：
- 所有 UI 文案自动切换
- AI 的 System Prompt 跟随当前语言
- 语言偏好保存在 localStorage
在设置面板中可配置自定义 LLM 连接：
- API Key：你的 LLM 提供商密钥
- Base URL：API 基础地址（如
https://api.openai.com/v1） - Model Name：模型名称（如
gpt-4o、deepseek-chat）
配置后点击"应用配置"，后续对话将使用你的自定义模型。未配置时使用服务端 .env 中的默认模型。
GeoAgent/
├── backend/ # Python 后端
│ └── app/
│ ├── agent/ # LangGraph Agent（geo_agent.py）
│ ├── api/ # FastAPI 路由（chat.py, data.py）
│ ├── tools/ # 35+ GIS 工具
│ │ ├── core.py # 核心工具（geocoding, map_command, report）
│ │ ├── spatial.py # 空间分析（buffer, query, overlay, clip）
│ │ ├── statistics.py # 统计（聚类, 核密度, 空间统计）
│ │ ├── visualization.py# 可视化（热力图, 填色图, 图表）
│ │ ├── scene3d.py # 3D 场景（3D Tiles, 地形, 影像）
│ │ ├── trajectory.py # 轨迹动画
│ │ ├── amap.py # 高德地图（POI/路径/天气）
│ │ └── ...
│ └── services/ # 会话管理、数据上下文
├── frontend/ # Vue 3 前端
│ └── src/
│ ├── components/ # MapView, ChatPanel, ResultPanel 等
│ ├── stores/ # Pinia 状态管理
│ └── api/ # SSE 客户端
├── testdata/ # 测试数据（GeoJSON/CSV）
└── docs/ # 设计文档（7 篇）
用户：帮我分析北京地铁站的空间分布特征
AI：→ 加载数据 → 聚类分析 → 分色渲染 → 热力图 → 统计图表 → 报告
用户：找出地铁站500米范围内的医院
AI：→ 缓冲区分析 → 空间查询 → 结果渲染
用户：播放这条 GPS 轨迹的动画
AI：→ 轨迹动画（移动实体 + 尾迹线 + 相机跟随）
用户：加载这个区域的 3D 建筑模型
AI：→ load_3dtiles → 自动飞行定位
| 分组 | 工具 |
|---|---|
| 核心 | geocoding, fetch_osm_data, load_uploaded_file, generate_map_command, generate_report |
| 空间分析 | buffer_analysis, spatial_query, overlay_analysis, clip_analysis |
| 测量 | distance_calc, area_calc, field_statistics, enrich_geometry_fields |
| 几何 | centroid, convex_hull, simplify_geometry, voronoi |
| 坐标 | transform_crs, get_utm_zone |
| 统计 | spatial_statistics, kernel_density, cluster_analysis |
| 可视化 | generate_heatmap, generate_choropleth, generate_chart |
| 3D 场景 | load_3dtiles, load_terrain, load_imagery_service |
| 轨迹 | play_trajectory |
| 高德地图 | amap_geocoding, amap_poi_search, amap_around_search, amap_route_planning, amap_weather |
用户 → ChatPanel → SSE → FastAPI → LangGraph Agent → Tools
↓
SessionDataContext (边信道)
↓
map_command / chart_option / report
↓
前端 → CesiumBridge.execute() → Cesium 渲染
核心设计决策：
- 边信道机制：GeoJSON 等大数据通过
push_map_command绕过 LLM 上下文，直接推送前端 - data_ref_id 引用传递：工具间通过轻量 ID 传递数据，避免 LLM 处理大 JSON
- cesium-mcp-bridge：统一的 Cesium 操控层，支持命令分发和类型安全调用
MIT