1sdv/TripStar

解决的问题

TripStar 解决了用户在规划旅行时面临的“信息过载”和“决策疲劳”问题。与静态旅行指南不同，它通过整合真实世界数据和用户偏好，自动生成个性化的旅行计划。

工作原理

基于 HelloAgents 框架，系统采用多代理编排层，同时处理不同的规划任务：

• 数据提取：专用代理从 Xiaohongshu（小红书）抓取真实用户评论和攻略，利用 LLM 提取结构化景点数据，包括真实建议和预订要求。
• 环境上下文：专用代理根据用户的预算获取实时天气预报和酒店推荐。
• 路线优化：主规划代理整合这些数据，计算出最高效的行程顺序，避免重复往返。
• 交互式可视化：系统集成 Google Maps 和 Amap（高德）进行路线绘制，并使用 ECharts 将行程可视化为知识图谱。
• 记忆模块：加权偏好记忆库存储用户习惯，并注入未来提示中，以随时间提升推荐准确性。

适用人群

希望无需手动浏览多个平台即可获得高度定制化、数据驱动的旅行计划的旅行者，以及对消费者应用中多代理 AI 工作流感兴趣的开发者。

核心亮点

• 小红书集成：提取真实用户生成内容和实时照片，用于景点推荐。
• 智能预订提醒：自动识别并标记需要提前预订的景点。
• 双地图引擎：根据位置无缝切换国际版 Google Maps 和中国境内版 Amap（高德）。
• 知识图谱可视化：将行程转化为节点-关系图，展示城市、天数与预算之间的关联。
• 多语言支持：界面和 AI 生成内容的完整国际化（中文、英文、日文）。
• C-Agent 聊天：一个具备完整行程上下文的浮动 AI 同伴，可回答后续问题。