文 | 窄播，作者 | 李威（北京）

如果給AI最先融入的場景排個序，旅游場景一定會名列前茅。無論是景區提升服務能力，還是游客制定出游攻略，抑或是OTA平臺對抗AI搜索，看上去都能利用AI找到更優的解決方案。

AI走向應用的大趨勢，以及Agent的火爆，則進一步加速了旅行行業在C端的AI化探索進程。

五一之前，飛豬和馬蜂窩都上線了新的AI能力。飛豬的「問一問」號稱是一個多智能體驅動的AI產品，可以像專業的旅游服務從業者一樣思考問題、執行任務。馬蜂窩則正式上線了AI旅行助手「AI小螞」，支持實時問答、行程線路規劃、在線旅行向導、個性化推薦。同時，馬蜂窩還上線了專注攻略規劃的「AI路書」功能。

垂直平臺之外，通用的AI搜索與通用Agent產品也會成為一些用戶制定五一旅行攻略時的工具之一。DeepSeek、豆包之外，夸克、秘塔、扣子空間、Manus等也都會被一些用戶選擇，成為他們制定旅行攻略的新工具。我們不是每次旅行都能找到一個肯花費時間和精力準備攻略的優質搭子。AI則被認為可以扮演好這個角色。

這個五一假期我們也選擇了秘塔、夸克、Manus、扣子空間、飛豬問一問、AI小螞、AI路書等產品，在相同的要求下，各自生成了一份兩天的武漢旅行攻略。我們想借此真實感受下，AI是否已經給旅游場景帶來了切實有效的體驗升級。并且，旅游場景也具備一定的代表性，能夠代表AI走向實際應用的成熟度。

攻略平平無奇，體驗驚喜不多

這部分的小標題代表了我們這次體驗的最終感受。雖然每個產品給到的攻略內容各有詳略和側重，但是整體的行程差異化不明顯。即便我寫了要個性化一些，也大都是在圍繞黃鶴樓、曇華林、黎黃陂路、東湖風景區、江漢路步行街、漢口江灘、武大校園等幾個大眾景點進行規劃和推薦，有點平庸。

秘塔的研究模式下，雖然對每個景點也有亮點總結，也給出了兩個小眾路線推薦，但景點到景點之間所需時間的計算缺乏依據。此外，秘塔所引用的一些資料略顯老舊和單一，有2022年的咖啡館推薦頁面，第一天行程的美食推薦也基本都來自攜程上的同一篇文章。

夸克深度搜索給出的景點亮點介紹比較簡單，兩天的行程基本覆蓋了武昌和漢口的大眾景點，沒有個性化景點推薦。同時，夸克也同樣存在景點到景點之間所需時間計算不準確的問題。但夸克在每個景點都能給到一些小貼士，如黃鶴樓拍照機位推薦，古德寺需要買香火券等。

Manus的攻略比較細致，雖然景點推薦和夸克差不多，但會按照上午、中午、下午的時間段來劃分行程，也給到了從一個景點到下一個景點的行程建議。比如Manus會建議從黎黃陂路步行或騎行前往漢口江灘，并列出了漢口江灘的三個游玩項目。同時，Manus會給到一些季節限定的游玩項目或美食推薦，但較少給到具體店鋪的推薦。

同樣是通用Agent產品，扣子空間在使用的體感上與Manus差不多。從攻略內容上看，扣子空間給到了景點的門票價格和建議游玩時間，但沒有意識到景點與景點之間轉換也需要時間，景點介紹、餐飲推薦和住宿推薦相對詳細。整體效果上看，扣子空間和Manus在產品成熟度上，還存在一定的差距。

然后是AI小螞和AI路書。在馬蜂窩App中，可以直接與AI小螞進行聊天互動，獲得路線推薦，也可以點擊AI路書，生成更詳細的旅行攻略。AI小螞與AI路書在行程細節上會存在差異。AI路書會包含城市概況、交通出行指南、費用分析、貼士等拓展部分；AI小螞則比較簡潔，只有大概路線、推薦店鋪和玩法等核心內容。

相比上面的產品，飛豬的問一問要更獨特一些，更像是一次OTA平臺的AI化嘗試。從攻略行程來看，問一問的效果類似AI小螞，線路推薦沒有特色，也相當簡潔，時間配置上會出現下午到達武漢的不合理安排。但從出行體驗來看，問一問是個不錯的機酒預訂助手，能夠根據預算推薦不同的機票和酒店，并直接點擊預訂。

就我個人來看，這些AI攻略都不能滿足我的旅行需求，目前還是非常雞肋的產品。從游覽路線推薦上看，除了秘塔與Manus能夠給到一些小眾路線推薦，其他產品給到的信息與隨便一篇武漢旅行攻略能得到的信息相差不大。從餐飲、住宿推薦上看，由于判斷依據不足，我很難相信AI給到的推薦，還是需要自己去查找確認。

沒有被滿足好的三個關鍵點

這種雞肋的感覺源自——旅游產品AI化的成熟度還遠遠達不到讓大眾用戶日常使用的要求。大部分產品的完成度都不高。

第一，很多產品都還在內測中，限制了用戶的使用次數。Manus的免費用戶只有1000積分，完成一次任務需要超過500積分；飛豬問一問的邀請碼只給到了高級別會員；馬蜂窩AI路書的每個邀請碼，只代表一次使用機會，并且還會出現排隊和錯誤的情況。

第二，大部分產品都不支持在已經生成的結果基礎上進行微調，也沒有上下文的記憶功能，每次增加新的要求，都會重新生成一份攻略。連續性的缺乏在讓攻略的制作不斷重啟。這種體驗并不符合用戶的實際使用習慣。AI產品需要找到一個更加順暢的旅行攻略創作流程。

第三，這就會涉及到AI如何去拆解用戶的需求。DeepSeek的一大突破就是讓AI具備了理解人的需求，并將其拆解成任務執行步驟的能力。如何利用這個能力，更精準地拆解出用戶的需求，是AI產品需要進一步完善的功能，也是一個順暢的旅行攻略創作流程的良好開端。

目前看來，無論是通用Agent或AI搜索，還是旅游產品推出的AI助手，大部分都還不能很好的拆解用戶的需求。旅行往往都是突發奇想，鎖定一個點再去探索更多未知。相比一站式完成用戶的任務，盡可能細致地了解用戶需求更為重要。我會覺得，馬蜂窩的AI路書和Manus采用的詢問更多細節的機制，能夠讓用戶的需求更精準，讓攻略制作更有效。

需求拆解的顆粒度也會在一定程度上影響攻略的個性化。目前很多用戶讓AI生成出來的旅行攻略也都是千篇一律的。AI需要學會像人一樣去瀏覽信息，代替人從眾多信息中找到其喜歡的個性化路線。這一方面要求AI更理解人的需求和喜好，另一方面則要求更精準的數據作為支持。

第四，AI依然存在幻覺，需要學會交叉驗證。AI搜索產品往往會調用公開信息進行攻略的制作，但這會面臨信息準確性與時效性不夠的問題。自建知識庫可能是一種解決方案。在ima的實踐中，就有人將收集到的旅行目的地的信息放到個人知識庫中，讓AI根據知識庫來制作攻略。

飛豬為問一問接入了報價引擎，實時調用機票、酒店價格等數據，馬蜂窩為AI小螞提供了十數年積累的海量真實旅行數據，這些都是為AI提供精準信息、數據的努力，也在一定程度上消減了AI的「胡說八道」。但我們還是能夠從攻略中看到一些已經關閉或消失的店鋪。AI在獲得充分數據的基礎上，還需要學會交叉驗證信息。

旅游+AI，還可以做得更好

通過體驗這些產品，我們也意識到，雖然大家都在談論AI具備了更強的代理執行能力，但目前能夠讓AI去代理我們來做的，依然是基礎信息的收集與處理，完成一些準備工作，然后再由人來做出判斷和決定。AI制作出的旅行攻略現在僅具備參考價值，是人類完成最終攻略的準備工作。

即便飛豬的問一問給到了確切的航班和酒店推薦，我們還是不會直接讓問一問幫我們進行預訂。Google此前曾計劃推出能幫助人預訂機票的Agent，但最終只是做了一個行程規劃工具，因為Google也沒有辦法讓Agent非常可靠地按照用戶的預期來執行操作。Perplexity的Buy With Pro和亞馬遜的Buy for me也都只是提供商品信息。

不考慮執行能力，數據打通也可以讓AI做得更好。如果飛豬的機票、酒店數據與馬蜂窩、小紅書的個人攻略相結合，由一個像Manus一樣的Agent產品進行調用和查驗，應該能夠獲得在各自產品中都難以實現的體驗。這需要解決移動互聯網時代遺留的信息孤島問題，是生態層面的變化。

通用Agent嘗試通過為AI配置虛擬機，或通過MCP協議連接垂直服務和數據，來獲得準確、及時的信息，但目前效果并不好。扣子空間可以代替用戶搜索小紅書內容，卻缺乏篩選有效信息的能力；有高德地圖的MCP，但無法復雜調用。即便是在同一個互聯網大廠的生態內，想要拆掉部門墻也不是易事。

顯然，在這個五一假期，甚至是未來的十一假期，AI都很難成為一名合格的旅行規劃師。