今时不同往日，刚刚过去的 2025 年十一假期，可以称得上是 AI 时代的第一个十一假期。

一个全新的概念已经浮出水面：旅行 Agent（AI 旅行助手）。

各大平台纷纷开始把 AI 应用于旅行上，无论是规划行程、提供实时建议、解决旅途困扰，似乎都不在话下，各家宣传的效果似乎已经远超传统旅行社和人工导游。

AI 旅行助手，到底是华而不实的概念，还是未来旅行的真正趋势？是骡子是马，还得拉出来评测评测。

01 评测背景与目标

尽管 OTA（在线旅行社）已经非常发达，但关于旅行的痛点，一直以来仍数不胜数：

· 信息过载与筛选困难：面对各个平台上海量的旅游攻略和目的地信息，如何筛选自己所需？

· 行程规划耗时费力：景点路线、交通方式、餐饮住宿，如果不精心安排，体验瞬间下降。

· 突发状况应对不及时：天气突变、景点关闭令人措手不及，心情也被彻底打乱。

· 个性化需求难以满足：传统的旅行产品过度标准化，杂七杂八的攻略也难以满足独特偏好。

AI 旅行助手是否具有超越 OTA 的潜力，得以打破以上种种特点，成为新一代天选之子？

在宣传层面，我们看到各家 AI 旅行助手都是这么说的：能通过大数据、机器学习、自然语言处理等技术，为用户提供更智能、更便捷、更个性化的旅行服务。

而这些承诺能否兑现，还需要实战检验。

02 实战检验

由于不是旅行攻略资深制作者，首先请 AI 从一个普通人的角度拟定了一段提示词：

我想去北京玩几天，大概是五天四晚吧。想看看那些有名的景点，比如故宫、长城什么的。最好能吃点北京特色小吃，住的地方也想住得舒服一点。我是一个人去，希望行程不要太赶，能轻松一点。从上海出发，大概是这个月下旬，具体日期还没定。帮我把从出发到回家都安排好，包括怎么去、住哪儿、每天玩什么、吃什么、怎么回来。

提示词中刻意避开了细枝末节的部分，来看看 AI 的规划能力如何。

首先登场的是通义千问。

打开 Qwen 平台就可以看到，不知什么时候开始，平台已经内置了 " 旅行规划师 " 这一功能。

但由于预设的提示词比较随意，Qwen 注意到了这一点，并提出了更加细致的询问：

把回答输入进去，Qwen 花了大概 26 分钟进行规划，等待时间略显漫长。

最终，除了详细的文字描述外，它还额外给出了一份 PDF 格式的旅行规划，非常贴心。

Qwen 的旅行研究过程主要分为四个步骤：全局行程规划→公共交通方案规划→景点信息收集→酒店推荐。

主要使用飞猪、高德和网络查询三种方式。

不得不说，坐拥飞猪和高德两大应用的阿里，其 AI 产品在旅行方面属实是得心应手。

先看交通方面，无论是上海到北京的高铁往返，还是从酒店到八达岭长城的往返，车次相关信息都非常精准，预想中的 " 胡编乱造 " 情况并没有发生。

食宿方面，酒店的预定价格也和携程网显示的价格完全相同，令人惊讶。

餐饮的安排差强人意。Qwen 制定的餐饮规划包含炸酱面和护国寺等地，确实满足了提示词中 " 北京特色小吃 " 的要求。

不过，餐饮的安排似乎不是很全面，例如第一天的晚餐、第二天的午餐和第三天全天都没有给出相关建议，部分用餐时间只设定了 20 分钟，显然不太合理。

景点方面，故宫、长城、颐和园和圆明园等著名景点都有包含，各个景点的信息非常全面，开放时间、门票价格、推荐项目、注意事项一应俱全。

不过，和之前相同，部分景点的时间安排仍然存在 bug，例如信息中明确提及颐和园的建议游玩时间为 3 小时，但行程中只安排了 2 小时，而此后的圆明园游览更是只安排了 20 分钟，令人疑惑。

整体规划上，行程安排的非常宽松，每天的下午或是晚上都留有空闲，可以交给用户自由安排。

预算规划也留出了相当大的富裕，综合来说十分合理且出色。

为了进一步测试 AI 性能，继续添加一些旅行相关的问题：

除了景点，北京有没有什么适合晚上逛逛的地方？或者有什么比较小众、特别的体验？

这次 Qwen 则推荐了什刹海、亮马河国际风情水岸等去处，以及去天桥和国家大剧院看演出、去簋街吃夜宵和夜骑胡同等娱乐方式。

与此同时，对于设计的两个突发情况处理问题：找不到身份证坐不了高铁和游玩期间手机没电没法回酒店，Qwen 也都能给出合理的应急解决办法。

因此，Qwen 足以胜任当地导游的工作，而它设计的行程安排，略加修改就可以直接应用。

下一位选手是旅行专业户——携程 AI 助手。

作为专业选手，携程 AI 的界面更加直观，除了出发地、目的地和日期外，还设置了旅行偏好的相关选项。

不过，为了保持测试基准一致，这里还是把上面的提示词交给 AI 来生成规划。

携程 AI 助手的运行速度远比 Qwen 要快，只需要几分钟就可以生成一份详细的旅行安排。

与 Qwen 不同，携程选择了飞机往返，时间和班次信息均正确。

携程 AI 设计的行程同样覆盖了北京的多个著名景点，界面右侧的地图上有比较详细的标注，每个景点的开放时间、建议游玩时间、简介，以及故宫需要提前预约订票等事项也都写明。

相比 Qwen 指定的行程安排，携程 AI 没有那么严谨，并未给出明确的时间表，只是区分为上午、下午和晚上，自由程度较高。

此外，还有一些额外推荐的景点，可以说是服务非常周到了：

唯一美中不足的是，对于景点之间的通勤和门票价格等信息太少，不够详细。

餐饮方面，携程 AI 推荐了三家北京特色美食：

得益于大数据的有效支持，相比其他 AI，携程更不容易 " 踩坑 "。

令人有些遗憾的是，虽然携程网上交通、餐饮、酒旅等价格信息非常齐全，但携程 AI 助手完全没有提及预算相关的信息，需要额外的提示，而这本应该是携程的优势所在。

因此，相比 Qwen 这个体贴细致的管家，携程 AI 则更像是当地热情的导游。

最后一位登场的选手则是豆包。

由于豆包目前还没有旅行专用的 Agent，这里我们使用 " 深入研究 " 功能。

规划时间大概需要十分钟，并生成可下载的攻略报告，同时用网页形式概括主要内容。

不过，令人意外的是豆包在起初的高铁往返车次上就出了问题。

从上海到北京的 G106 次高铁并不在官方当天的班次表中，推测仍然是老生常谈的问题：联网搜索的数据来源有误，好在返程的班次信息正确无误。

同样是交通方面，豆包也展现出了一个亮点，它清晰的列出了用户抵达北京后从酒店到景点以及景点之间的交通方式：

而景点方面，值得游览的地方也都有覆盖，时间安排比较充实、紧密，各个景点的时间规划合理，推荐的游览路线、值得拍摄的场景和附近的就餐地点都标注的十分清晰。

餐饮方面也无可挑剔，能够满足旅客的需求，每日的餐饮预算以表格形式展现，赏心悦目。

费用和预算部分，豆包也在文末给出了详细的清单，虽然可能有微小偏差，但并不影响规划的实用性。

最后，规划的结尾还给出了一些技巧和建议，人性化程度直接拉满，豆包的用户体验确实值得信赖。

总体来说，豆包在旅行方面的能力也是十分强大的，除了往返车次出了一点小失误，其余部分堪称完美。

而且，豆包制作的行程安排不仅能够在出发前帮助用户 " 节约脑力 "，其出色的多模态能力还能够帮助用户在旅程中 " 节约体力 "，识别建筑风格、介绍经典背景统统不在话下。

03 结语

由此可见，相比几个月前使用 AI 聊天功能制作旅行攻略，如今的 Agent 式 AI 旅行助手的能力早已突破界限，智能化程度与日俱增。

无论是总揽全局、规划行程的能力，还是对于当地文化历史的知识储备，甚至是突发情况的应急处理，这些 AI 旅行助手都足以胜任。

它们早已超越传统的导游和旅行社，能够为用户提供更加高效且能够满足一定个性化需求的行程建议，人们对旅行的认知和体验，早已被潜移默化地改变。

然而，对于这些站在技术前沿的巨头们来说，更强大的功能只是一个阶段性的目标，而不是终点。

如何将 AI 旅行助手的强大能力转变为可持续的商业价值，实现规模化变现，才是商业版图上的最大难题。

AI 旅行助手的变现之路，远不止于简单的广告投放或会员付费这般线性。

其核心价值更多体现在对用户需求的深度理解和预判，进而实现多元化的商业模式。

目前，最直接且最有潜力的方式，是交易闭环的深度整合与佣金分成。

Agent 式的 AI 旅行助手已经融入旅游产业链，部分应用甚至已经可以直接帮助用户完成机票、酒店等一系列预定和支付操作。

因此，与在线旅游（OTA）平台、航空公司、酒店集团合作，并基于交易额获取佣金分成，或许可以成为主要的收入来源之一。

而随着合作的深入，更加优质和高效的比价策略也能够帮助用户做出最优选择，提升转化率和用户忠诚度。

从技术角度看，基于数据驱动的个性化产品与服务推荐也是发展的导向之一。

AI 旅行助手在与用户交互的过程中可以积累大量数据，而诸如此类实际应用端产生的数据，有效比例相比 Chatbot 要高得多。

旅行偏好、时间、兴趣以及更重要的预算，将成为极为宝贵的 " 赛博 " 资产。

而基于这些数据，相关企业便可精准识别用户需求，从而推荐定制化的旅行产品和高附加值的服务。

除了直接的交易和技术层面的交互，借助内容与社区运营打造 IP 与影响力也是 AI 旅行助手的潜力之一。

借助 AI 生成高质量、个性化的旅行攻略和推荐榜单等内容可以吸引大量用户形成流量入口。

当然，这些商业愿景的实现仍然需要大量时间积累。

用户体验的提升、数据隐私的保护和模型能力的加强都需要持续深耕。随着 AI 逐步进入 Agent 时代，大模型技术日益成熟，我们有理由相信，AI 旅游助手终将成为重塑旅行经济格局的关键力量。