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【2026飞猪AI旅行创新大赛】盲盒旅行规划师 — Mystery Travel Box

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评估

难度
1/5
预计耗时
1 小时以内
新手友好度
35/100
Issue 类型
文档
描述清晰度
需要澄清
活跃度
活跃
技术栈
html
领域
content

调研方向

The issue presents a project submission and links to a demo page and repository. Read the linked demo and src/system-prompt.md to understand the project; the issue does not specify a change or what completion would look like.

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

参赛项目名称

盲盒旅行规划师 / Mystery Travel Box

团队 / 作者与奖品领取人

  • 团队名称:盲盒旅行规划师
  • 主要提交人 GitHub ID(仅 1 位,必填):luyao-bangbang
  • 其他成员(可选,仅用于署名):

旅行场景与目标用户

面向「想旅行但不知道去哪」的年轻用户(20-35岁),覆盖行程规划、目的地决策、酒店/交通预订等场景。核心痛点:选择困难症——面对海量目的地和攻略反而无法决策。

我做了什么

打造了一款「盲盒旅行」AI智能体:用户只需告诉我预算、时间和偏好,智能体在目的地保密的情况下,基于飞猪真实数据规划完整行程,直到用户准备好才揭晓。

核心创新点:

  1. 惊喜值系统:初始100点,偷看扣30、忍住加20,揭晓时根据惊喜值生成不同等级的「旅行预言」
  2. 5阶段对话流:画像采集 → 智能规划 → 盲盒交付 → 揭晓时刻 → 行前锦囊
  3. 真实数据驱动:所有机票、酒店、景点价格来自飞猪FlyAI Skill实时搜索,非编造
  4. 预算智能匹配:自动寻找机票价格洼地和高性价比酒店,确保行程在预算内

百炼使用说明(必填)

  • 百炼能力 / 模型:Qwen-Max(主推理模型)
  • 调用方式:百炼 Managed Agent 平台
  • 使用环节与输入输出:百炼作为运行时链路,承载智能体的System Prompt + 多轮对话管理 + 工具调用编排。用户输入偏好后,Agent调用飞猪Skill搜索真实数据,经Qwen-Max推理生成结构化行程
  • Skill 名称:飞猪旅行(flyai-skill),提供 search-flight、search-hotel、search-train、search-poi、ai-search、keyword-search 6个核心命令
  • 其他工具 / 技术栈:阿里云百炼 Managed Agent、飞猪FlyAI API

效果展示

Demo 演示页面(HTML):https://github.com/luyao-bangbang/mystery-travel-box/blob/main/demo/blind-box-demo.html

完整盲盒体验流程:对话采集 → 惊喜值变化 → 盲盒密封 → 倒计时揭晓 → 2天1晚长沙行程(含真实机票310元、酒店、5个免费景点、预算明细表1,782元)

项目链接与复现方式

复现方式:

  1. 克隆仓库,查看 src/system-prompt.md 获取完整 System Prompt
  2. 在百炼平台创建 Managed Agent,粘贴 System Prompt
  3. 安装飞猪旅行 Skill 并配置 FLYAI_API_KEY 环境变量
  4. 对话输入:我想出去旅游,预算2000,周末两天

踩坑记录(可选)

  1. 飞猪Skill参数易混:search-hotel用--dest-name,search-poi用--city-name,需对照参考文档
  2. 惊喜值系统需要精心平衡:初始值100、偷看扣30、忍住加20,确保体验流畅
  3. 百炼平台React表单组件输入需特殊处理,自动化配置有一定门槛
主要语言
HTML
星标
11
派生
3
PR 合并指标
30 天内没有已合并 PR

环境准备

这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南,环境需要你自己搭建:先看它的 README,通用步骤见我们的新手贡献指南。

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。

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