你的私人旅行管家:AI做旅行攻略只要三分钟,还能全平台比价

这也让一个更尖锐的问题浮出水面：当 AI 开始替用户比价和决策，携程、美团等平台依靠流量、渠道和信息差建立的壁垒，还会像过去一样稳固吗？

本期嘉宾：陈业熙—小程序&App“旅行伙伴”创始人

节目主持：Angella—GoodSay Studio

文章作者：Vicky—GoodSay Studio

陈业熙与主持人Angella 在播客空间录制现场

GoodSay 观察：在最早的访谈策划里，我们把用户痛点概括为一句话：旅行5天，攻略却要做10天。正式采访后，这个判断变得更具体——信息越来越多，用户要做的决定也越来越多。

Angella：如果用一句普通用户能听懂的话介绍旅行伙伴，你会怎么说？

陈业熙：它是一个个人 AI 旅行助手。用户通常在消费内容时产生旅行想法，真正预订时又要去 OTA（在线旅游平台），但内容和预订之间一直缺少一个帮助用户完成决策的产品。旅行伙伴希望把价格、地理位置、个人喜好和同行人等信息放在同一个入口里，帮助用户完成路线、比较、预订和旅途中的服务。

|“我们想把旅行前那些繁琐工作交给 AI，让五六个 App 变成一句话”

产品实测

先从一句话进入旅行

有明确目的地时，可以直接说出天数和想怎么玩；还没决定去哪里时，也可以先从探索页寻找灵感，再把喜欢的体验加入行程。

从目的地灵感进入路线规划

Angella：第一批真正需要它的人是谁？

陈业熙：一类是愿意尝试 AI 新产品的早期用户；另一类是在旅行规划中足够痛的人。比如五六个人一起旅行，往往只有一个负责做攻略的 J 人。他要在小红书、抖音、携程和美团之间反复切换，比较价格、距离和可行性，这个过程非常累。

GoodSay 观察：陈业熙没有用宏大的行业报告解释商业模式，而是算了一笔每个人都能看懂的账。这个例子并非行业统一比例，却清楚说明了他想挑战的对象：平台与用户之间长期存在的信息差。

Angella：旅行伙伴未来靠什么赚钱？你是想分走携程或美团的利润吗？

陈业熙：在帮助用户比较价格并完成预订后，产品可以获得终端返佣，这与传统 OTA（在线旅游平台）的基础模式相似。但我不是想分走谁的利润。我更在意的是，如果一家酒店最终只能收到四百元，用户是否应该支付六百元。随着 agent（智能体）开始参与决策和执行，过去依靠信息差形成的渠道壁垒可能会被削弱。AI 会持续寻找更低且可靠的价格，渠道也会变得更扁平。

|“如果酒店最终只能收到四百元用户为什么要支付六百元”

Angella：所以你希望产品站在哪一边？

陈业熙：平台、用户和终端之间经常存在利益冲突。我希望产品与用户站在同一边：用户买了什么，就为真实价值支付什么，而不是因为信息不透明承担额外成本。

从一笔酒店账单，聊到 AI 应该站在谁的一边

产品实测

路线确定后，再比较酒店和交通

补充出发地、时间、同行人数、住宿偏好和预算后，产品会比较路线范围内的酒店方案，并继续呈现航班或高铁选择。

酒店与往返交通，在同一份行程中继续比较

Angella：如果携程、美团明天复制同样的功能，你们还剩下什么？

陈业熙我对 AI 创业有一个基础判断：it is all about context（一切都与上下文有关）。对很多场景来说，模型的智能能力已经溢出。真正重要的是，谁最懂用户，谁拥有更完整的用户上下文，以及这些上下文如何参与决策。

|“执行只是决策的下游真正的价值发生在点击按钮之前”

Angella 为什么大厂已有流量和供应链，却未必能直接压倒小团队？

陈业熙旅行的 context（上下文）太分散。小红书知道内容偏好，携程知道预订，美团知道本地消费，地图知道位置，但没有一个平台天然拥有全部信息。以小红书的圆周旅迹为例，它做了两年，团队大约十到二十人；飞猪也尝试过问一问和 AI agent（智能体）。大厂成本高，既有资源也不等于能够自动完成决策层。用户需要的不是 AI 替他点按钮，而是先比较全平台价格、优惠和条件，再根据他的规则做选择。

GoodSay 观察  这是最能体现陈业熙产品思维的一次失败。团队曾经把技术流程做得很复杂，结果却发现，一份完成度很高的行程并不等于用户愿意接受它。

Angella：产品迭代到现在，你们验证过哪些不成立的方向？

陈业熙：第一个不成立的方向是全自动。我们最早做过一个由十九到二十个智能体串联的工作流：抓取小红书和抖音内容，判断是否为广告，筛选高质量信息，完成结构化处理，再结合地图和酒店生成路线。大约十五分钟，它就能交付一份可以直接出发的行程，但用户看完以后甚至不会编辑。旅行是人在体验，只要路线不是自己参与选择的，用户就很难真正认同。

|“AI 可以替用户处理信息 但用户必须参与决定自己的旅行”

Angella：你们后来怎么调整？

陈业熙：我们从 autopilot（全自动模式）转向 copilot（人机协作模式）。AI 负责降低信息处理成本，用户保留选择权。我们也验证过纯对话界面，但旅行信息维度太多，文字无法直观呈现地点是否顺路，所以输出还需要地图、卡片、图片和结构化信息。 

产品实测

AI 先处理信息，用户继续做选择

系统会生成多套路线，并把景点、餐厅、酒店和地点之间的衔接放回地图与每日行程中。用户可以比较方案，也可以继续调整。

先比较路线，再细化到每天的景点、餐厅和时间

Angella：如果我已经在小红书找到了景点和酒店，为什么还要使用旅行伙伴？

陈业熙：小红书首先是内容平台。它能告诉你哪里值得去，却通常不会同步告诉你实时价格、库存和履约条件。用户看完内容，仍要去携程或美团确认房间和价格，还要自己把地点串成一条可执行路线。我们不是要求用户停止刷小红书或抖音，而是承接下一步。用户把喜欢的链接发送到旅行伙伴，系统识别其中的地点，再按照天数、距离和个人偏好生成路线。

|“不要改变用户的注意力要从注意力已经发生的地方继续”

产品实测

把种草内容，接着变成路线

用户可以粘贴小红书或抖音攻略链接，让 AI 识别其中的地点；进入餐厅后，还能继续查看当地美食、高分店铺、照片、地址与真实评价。

攻略链接与当地餐厅，直接进入下一步决策

Angella：为什么这件事比生成一篇攻略更难？

陈业熙：因为攻略只是内容，路线却要承担结果。系统要判断地点能不能连起来、酒店住在哪个区域、交通如何衔接，还要结合预算、同行人和用户真正想要的体验。输入可以是一句话，输出却必须是能够继续修改和执行的决策环境。

外滩大会现场，旅行伙伴展台展示「旅行画布」

Angella：旅行开始以后，产品会根据天气和时间调整行程吗？

陈业熙：天气只是决策变量之一。我们想做的是主动的在途服务。导游通常提供两类价值：讲解和随机应变。讲解已经可以由大模型完成，真正困难的是景点临时关闭、餐厅排队或用户体力发生变化时，系统能否马上给出合适的备选方案。

|“天气不是答案它只是决定下一站去哪里的一个变量”

Angella：你希望 AI 永远等着用户提问吗？

陈业熙：不应该。很多时候用户自己也不知道想要什么。真正懂他的产品，应该在恰当的时间主动提供恰当的选择。系统需要知道用户昨天去了哪里、吃了什么、原计划是什么，再判断当前时间和状态是否还能继续原行程。

GoodSay 观察：访谈前资料显示，旅行伙伴在 2025 年 8 月发布首个版本，一年内持续迭代约一百次，并逐渐确定画布式产品形态。正式采访时，团队仍把自己定义在产品打磨和闭环验证阶段。

Angella：目前有多少用户使用过旅行伙伴？

陈业熙：不到六千名用户，基本来自自然增长。产品累计创建了接近四千到五千个行程，但因为过去一年迭代过很多版本，单个版本能够获得的验证样本仍然不够。现阶段大约有 1% 到 2% 的行程出现高频打开、编辑或分享，我们据此判断，这部分用户很可能真正把它用于旅行。

|“真正的闭环不是生成路线而是用户拿着凭证就能出发”

Angella：现在距离这个闭环还有多远？

陈业熙：用户带着旅行想法进入产品，离开时完成路线决策、比价和支付，并拿到酒店、景区等凭证，才算可以直接出发。现在产品主要参与决策，支付和完整供应链还没有全部接上，所以只能说完成了部分闭环。

2026 微信开发者创新工坊「深圳 增长实验日」活动合影陈业熙手持的证书标注「NO.2 人气先锋摊位」

蚂上加速器第 2 期活动现场

GoodSay 观察：陈业熙学的是生物，毕业后做产品，又经历了上一段创业。AI 编程工具出现后，他原本分散的产品、数据和工程判断，第一次能够由一个人快速变成可验证的产品。

Angella：你不是计算机专业出身，为什么会转向 AI 产品和工程？

陈业熙：我大一时就意识到，课堂里未必能学到自己真正想要的东西，所以很早开始实习。大学毕业前，我已经尝试过七八种工作。后来我发现自己喜欢分析问题，也习惯先想解决方案，于是毕业后进入互联网做产品。我过去不会写代码，只会用 SQL（结构化查询语言）做数据查询和分析。真正能够依靠 AI 独立完成工程，是最近一年的变化。

|“AI 降低了实现成本 但定义问题和交付价值反而更重要”

Angella：上一段创业为什么结束？

陈业熙：上一段创业并不算成功，长期没有盈利。团队是我一个人一个人邀请进来的，所以即使很早意识到方向不对，也拖了很久。旅行伙伴的转折点，是我重新跑出了那套 benchmark（评测基准）。当模型开始具备推理能力，原本无法交付的旅行方案突然变得可用。我第一次强烈感受到，AI 真的可以解决现实需求。

GoodSay 观察：他会直接说全自动方案失败，也会承认产品还没有完成支付闭环；但谈到旅行入口、平台壁垒和 AI 的未来，他又很少掩饰自己的野心。这种务实与理想并存，构成了陈业熙最鲜明的个人特征。

Angella：你更怕失败，还是更怕平庸？

陈业熙我更怕平庸。失败就是为自己的选择买单。创业者必须提前想清楚，最差结果是不是自己能够兜底。如果结果仍在可承受范围内，我就愿意承担风险。我不认为创业一定要被描述得特别悲愤，它更像是在信息有限的情况下，根据胜率和赔率做出一个自洽选择。

|“创业没有那么多悲壮只是选择之后愿意承担结果”

Angella：长期病痛有没有改变你看待这些选择的方式？

陈业熙：病痛本身也会给人动力。当你经历过足够严重的事情，会发现其他问题没有那么可怕。它让我更活在当下，也让我对生命和生活有更强的感知。过去几年我持续游泳和训练，也完成了冈仁波齐转山：两天走五十二公里，最高到达海拔五千六百五十米的卓玛拉山口。结果如何我可以接受，但在结果到来之前，我会把能做的事情做到极致。

患有 CMT（腓骨肌萎缩症）的陈业熙在朋友圈留下了这次西藏旅行的记录

|“我更愿意错误地乐观也不愿意正确地悲观”

Angella：三年后，你希望旅行伙伴成为一家什么样的公司？

陈业熙：我希望它成为每一个人旅行的入口。有主动想法时，它帮我完成行程制定、比价和预订；没有明确想法时，它已经把最近有意思的体验整理好，我可以直接进去选择。它像一家 AI 私人订制旅行社，但里面提供的都是我真正喜欢的东西。

Angella：如果只给正在创业的人几条建议，你最想说什么？

陈业熙：如果你真正热爱一个东西，就先把它做出来，不要等。即使只是一个很早期、很普通的版本，也要先让身边的人使用，尽快验证需求是否真实。创业者也应该学会使用 AI 编程和智能体工具。我们正处在生产力快速扩张的阶段，既然已经站在变化之中，就不要只做旁观者。

旅行伙伴仍然是一道没有完成的题。它距离支付、供应链连接和覆盖完整旅程还有不少工作，用户是否愿意持续使用并完成预订，也需要更多数据验证。

但它提出的问题已经足够清楚：当旅行内容不再稀缺，AI 的价值不应只是再生成一篇攻略，而应帮助用户把分散的信息变成选择，把选择变成可以执行的路线，再根据真实旅程继续调整。

如果这条路径成立，旅行五天、攻略做三天，可能真的会成为上一代旅行方式。

|“过去三天做攻略未来三分钟完成一趟旅行的第一轮决策”