2026年了，AI旅游攻略为何仍不靠谱

国庆前的9月，Personal Agent成为热点。扎克伯格将Muse定位为“personal superintelligence”，称其拥有云端和浏览器，可跨应用完成任务、记住偏好，并在用户退出App后继续工作。OpenAI的Dots也强调主动接管邮件、账单、购物和旅行规划。然而，无论是通用AI助手还是Personal Agent，做旅游攻略都差些意思——看似会做，却不会以人的思路去做。

作者以福州—霞浦—泉州七日游为例，将粗略攻略交给五个AI，需求包括自然风光优先、独特体验（如做油纸灯笼）、小众特产购买建议等。结果发现，AI急于生成完整行程，却不理解行程能否“照着走”。

豆包信息密度低，更像公开信息整理，但提醒霞浦海岛可能因风浪停航，并调用携程信息，具备多渠道交叉查询意识。元宝直接指出东礵岛已不能登岛，信源为霞浦县政府官网，整体体验尚可，能生成行程图和缩略地图，但信息密度仍偏低，类似高赞帖整理。千问形式感最强，生成可下载的表格、预算和门票价格，但路线无新变化，信息增量有限。点点能带入大量图片，对旅行决策有帮助，但未主动利用小红书数据，需用户主动提问才提供国庆活动信息。问小团表现最超出预期，能细化每日行程，推荐真实老店、菜品和评价，并唯一主动按三城分别给出住宿建议。作者将点点与问小团搭配使用，最终因问小团建议住机场附近、打车20分钟且价格便宜近一半而下单，这是少数AI真正影响现实决策的时刻。但问小团存在上下文一致性问题，聊完泉州住宿后问霞浦，却推荐北京周边民宿，还出现闪退。

即便Claude等顶尖模型也有问题。朋友用Claude排上饶、婺源四天行程，Claude诚实标注查不到的信息，却会基于不完整信息给出逻辑合理但错误的方案，如从县城到篁岭建议包车400元，实际有19元直达班车。这不是“幻觉”能概括的。即便搭配使用AI生成攻略，仍需反复确认：800米石板路拖行李箱是否痛苦、酒店楼下酒吧是否吵、日落最佳位置不在观景台等。只有大厂和模型厂商建立新的反馈评价机制，真正的Personal Agent才可能出现。