1sdv/TripStar

解決する課題

TripStarは、旅行計画を行う際にユーザーが直面する「情報過多」と「意思決定の疲労」を解決します。静的な旅行ガイドとは異なり、実世界のデータとユーザーの好みを統合して一貫性のある計画を自動生成することで、パーソナライズされた旅行計画を実現します。

動作方法

HelloAgentsフレームワークに基づき、マルチエージェントオーケストレーション層を用いて、さまざまな計画タスクを並行処理します。

• データ抽出: 特化したエージェントがXiaohongshu（Red）から実際のユーザーのレビューとガイドをスクレイピングし、LLMを用いて構造化された観光地データ（実際のヒントや予約要件を含む）を抽出します。
• 環境的文脈: 専用エージェントがユーザーの予算に基づいてリアルタイムの天気予報とホテルの推薦を取得します。
• ルート最適化: マスタープランナー・エージェントがこれらのデータを集約し、戻り道を避ける最適な移動順序を計算します。
• インタラクティブな可視化: システムはGoogle MapsとAmap（Gaode）を統合してルートの描画を行い、EChartsを用いて旅行を知識グラフとして可視化します。
• メモリモジュール: 重み付きの好みメモリーバンクがユーザーの行動習慣を保存し、将来のプロンプトに注入することで、推薦の精度を時間とともに向上させます。

対象ユーザー

複数のプラットフォームを手動で閲覧する手間なく、高度にカスタマイズされたデータ駆動型の旅行計画を望む旅行者、および消費者向けアプリケーションにおけるマルチエージェントAIワークフローに興味を持つ開発者です。

特徴

• Xiaohongshu統合: 誠実なユーザー生成コンテンツとリアルタイムの写真を活用して観光地の推薦を実現します。
• スマート予約アラート: 事前に予約が必要な観光地を自動で特定し、アラートを表示します。
• デュアルマップエンジン: 位置に応じて、国際向けのGoogle Mapsと中国国内向けのAmap（Gaode）をシームレスに切り替えます。
• 知識グラフ可視化: 計画をノードと関係性のマップに変換し、都市、日付、予算の関係を視覚化します。
• 多言語対応: インターフェースとAI生成コンテンツの完全な国際化（中国語、英語、日本語）。
• C-Agentチャット: 生成された旅行の全コンテキストを把握した浮動型AIコンパニオンで、後続の質問に応じます。