飞猪 AI 旅程设计师

这不是一个替用户一次性生成完整攻略的工具。它尝试回答另一个问题：当 AI 参与旅行决策时，怎样保留人的选择权，同时让方案真正可执行？

问题

短途旅行规划的信息分散在攻略、地图、票务与住宿平台之间。一次性生成的 AI 方案看似完整，却很难局部修改，也经常忽略预算、路线、营业时间与预约条件。

因此，项目没有把“生成更多内容”作为目标，而是把规划过程拆成一连串可以理解和撤回的决定。

构建方式

原型同时覆盖“还没想好去哪”和“已经确定目的地”两条路径。系统逐步整理出发地、日期、人数、预算、偏好与节奏，再进入目的地、交通、住宿区域和逐日安排。

每一步都遵守同一原则：

• AI 提供有限、可比较的候选；
• 用户决定接受、跳过或修改；
• 系统持续检查预算、路线、时间与强度；
• 高影响调整需要确认，并保留撤销能力；
• 缺少实时信息时，明确标记为演示或估算。

关键判断

预算并不是结果页上的一个数字，而是贯穿选择过程的约束。项目将超支划分为不同等级；超过预算上限 10% 或存在未处理的阻断问题时，方案不能被默认确认为“可执行”。

同样，AI 只能解释已经完成硬约束筛选的结果，不能改变预算规则、恢复被过滤的目的地，也不能静默覆盖用户已经确认的安排。

产出

首版形成了一个可完整走通的移动端 Web 原型、产品需求文档和确定性规则降级方案。自动化测试覆盖预算换算、目的地评分、路由、草稿恢复与核心规划流程。

打开交互演示

边界

公开演示使用演示与估算数据，不代表飞猪官方产品，也未接入实时商品、地图、天气、库存、支付或订单服务。中国大陆镜像在浏览器内完成核心流程，不把静态演示描述成实时 AI 服务。

回看

这个项目最重要的产出不是一套行程，而是一种产品立场：AI 可以帮助整理可能性，却不应悄悄取得最终决定权。