【2026飞猪AI旅行创新大赛】懒人旅行管家:说一句话,AI 管家给出 3 套拎包就走的旅行方案
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- bash, github, markdown, node.js
- Lĩnh vực
- ai, documentation
Hướng nghiên cứu
Start with the repository README and prompt/system-prompt.md, then follow the listed Managed Agent setup and reproduction steps. The issue describes a complete travel planning agent with live travel searches and multiple itinerary flows; check the prompt and screenshots against the stated behaviors. Done means the documented setup reproduces the three plan options, recommendation, and selected itinerary.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
参赛项目名称
懒人旅行管家
团队 / 作者与奖品领取人
- 团队名称:懒人旅行管家
- 主要提交人 GitHub ID(仅 1 位,必填):jw2341177-rgb
- 其他成员(可选,仅用于署名):无
旅行场景与目标用户
场景:行程规划。 从「想去哪」到「拎包就走」,交通、住宿、按天行程、美食、行前准备一次安排好。
目标用户:懒得做攻略的人。 比如想周末出去玩但不想查车次、比酒店的上班族,带父母或带娃出行、要照顾一家老小体力和口味的家庭,还有结伴出游的银发族。
我做了什么
做攻略是出门前最累的一步,很多人不是不想出去玩,是懒得做攻略。市面上的 AI 工具大多只给一篇攻略文章,用户还得自己去订、自己去排。懒人旅行管家不写攻略,直接把事办了。
核心功能
- 一句话出方案:用户只说「下周末带爸妈从上海去杭州玩两天,预算5000」,管家不追问,直接算日期、调用飞猪旅行 Skill 查高铁、酒店、景点
- 3 套方案 + 明确推荐:省钱 / 舒适 / 享受三档,先给一张对比表,直接告诉用户推荐哪套、为什么
- 回一个字母就锁定:用户回「B」,管家输出照着走就行的行程单、行前清单和提醒时间表
创新点
- 懒人宣言作为最高原则:能猜就不问。缺的信息用合理默认值补上,并在开头用一行写明假设;最多追问 1 次;用户说「太贵了」「不想爬山」就直接改好,不反问
- 人群规则「先拆解,再组合」:不套「亲子游 / 情侣游」这类固定模板,而是把同行的每个人按 5 个维度拆开:年龄体力、特殊需求、同行关系、人数规模、出行目的。再叠加规则,冲突时按「特殊需求 > 体力最弱的人 > 其他偏好」处理。所以「退休老人结伴」「单亲带两个娃」「三代同堂」这类没有单独列出的组合,也能推导出合理方案
- 价格不编造:飞猪接口查得到就用实时数据,查不到就如实标注「参考价」
百炼使用说明(必填)
- 百炼能力 / 模型:阿里云百炼 Managed Agent,模型 Qwen3.8-Max
- 调用方式(百炼 API / DashScope SDK / 百炼 CLI
bl/ OpenWork):百炼控制台 Managed Agent,云端托管环境 + 会话 - 使用环节与输入输出:运行时链路。
- 输入:用户的一句自然语言需求
- 处理:Agent 按 System Prompt 解析需求、补全默认值 → 激活飞猪旅行 Skill,通过
flyai-cli查询高铁、机票、酒店、景点 → 用web_search补充餐厅和天气 - 输出:三套方案对比表与详情(Markdown)。用户选定后,再输出行程单、行前清单、提醒时间表
- Skill 名称(如有):飞猪旅行(百炼技能市场官方 Skill,flyai)
- 其他工具 / 技术栈:云端托管环境预装 npm 包
@fly-ai/flyai-cli;内置工具 bash、web_search;会话环境变量FLYAI_API_KEY
效果展示
用户只输入一句:「下周末带爸妈从上海去杭州玩两天,预算5000」。以下为百炼控制台真实会话截图。
调用过程:先算日期,再激活飞猪旅行 Skill 查高铁和酒店

默认假设 + 三套方案对比 + 推荐理由

方案详情:坐电梯上雷峰塔、灵隐坐电瓶车、西湖坐船、苏堤走平路,都是照顾父母体力的安排

主动提醒 + 结尾一句「回我一个字母 B 就锁定」

项目链接与复现方式
GitHub 仓库:https://github.com/jw2341177-rgb/lazy-travel-butler
复现步骤(无需写代码,详见仓库 README):
- 百炼 → Managed Agent → 通过向导创建,模型选 Qwen3.8-Max,系统提示词粘贴仓库里
prompt/system-prompt.md的全文 - 环境:云端托管,预装 npm 包
@fly-ai/flyai-cli - 编辑智能体 → 技能 → 搜「飞猪」,添加「飞猪旅行」
- 创建会话,选择该环境,添加环境变量
FLYAI_API_KEY(填自己在飞猪 AI 开放平台申请的 Key) - 直接说一句话,例如「下周末带爸妈从上海去杭州玩两天,预算5000」
踩坑记录(可选)
- 飞猪接口返回 429「Trial limit reached」:不配 Key 时,flyai-cli 用的是公共试用 Key,额度很快会被打满。查了 flyai-cli 源码,确认它会优先读环境变量
FLYAI_API_KEY,所以在会话环境变量里注入即可,Prompt 不用改。限流时,管家会按规则用公开数据兜底,并如实标注「参考价」。 - 上传自定义 flyai.zip 提示「已存在官方相同 SkillName」:百炼技能市场已经内置了官方的飞猪旅行 Skill,直接搜「飞猪」添加就行,不需要自己上传。
- 人群规则一开始按场景模板写,总有漏网的组合:比如只写了「带父母」,就没覆盖到「退休老人自己结伴出游」。后来改成 5 个维度拆解后叠加,再加上冲突优先级,没列出的组合也能推导出来。
- 「懒人」和「信息收集」打架:维度一多,Agent 容易变成连环追问。最后规定只有「目的地」和「人员情况」两项是必须知道的,其余全部用默认值,并在开头写明假设,最多追问 1 次。
- Ngôn ngữ chính
- HTML
- Star
- 11
- Fork
- 3
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của modelstudioai/modelstudioai.github.io
-
2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
【2026飞猪AI旅行创新大赛】别白跑 · AI 旅行攻略体检官Đang mở2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 1/100
-
2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 10/100
-
2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 1/100
-
2026飞猪AI旅行创新大赛 showcase
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 15/100
Tất cả issue của modelstudioai/modelstudioai.github.io
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 77/100
AstrBotDevs/AstrBot#10720 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
abhigyanpatwari/GitNexus#3704 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
ai-generated
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
0.3.4 bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug message-history parked:no-user-report pkg:core
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
pydantic/pydantic-ai#11180 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày