Travel Planning AI — 智能旅行规划的端到端栈

这个 pack 包含什么

2026 年市面上叫「AI 旅行」的 app，大多就是给你推同样那五家酒店再套一个 chat 框。这个 pack 是给那种自己订机票、自己定行程的人 —— 想要真正可用的管道：能像记者一样深扒目的地的 AI、自己掌控的行程工具、能拿下机就用的离线地图、没信号也能翻译的工具、能在同一个视图里管 JPY + EUR + USD 的记账。

五层、十个工具 —— 没有一个是 OTA 套壳。

• 调研层 —— STORM、browser-use → 把「里斯本 4 天怎么玩」变成带引用的报告，而不是 3 段 chat 回复。
• 行程层 —— TREK → 自托管协作式行程规划，带地图、预算、行李清单。
• 订票层 —— browser-use → 当 OTA 把便宜票藏在 4 层弹窗后面时，让浏览器 agent 帮你在 Kayak / Skyscanner / 酒店官网跑。
• 离线包 —— Nominatim + MapLibre GL JS + PDFMathTranslate → 自己的地理编码 + 地图瓦片 + 海关时要用的预订单 / 签证 PDF 翻译。
• 旅途应急 —— LibreTranslate + Handy + ezBookkeeping + Homepage → 翻菜单和路牌、没信号时用母语长篇口述、每次取现都按三种币种记账、把时区 / 航班 / 汇率 / 行程一次性钉在一页 dashboard 上。

推荐安装顺序

1. STORM（调研）—— 斯坦福的报告生成器。喂它「不爱人挤人的人在京都 4 天怎么排」，它出一份带引用的结构化报告，而不是一段会胡编的 LLM 回复。任何订票决策前先跑。
2. TREK（行程）—— 自托管、协作、实时同步。把调研结果落成日复一日的行程、贴上地图、跟同伴共享、同步打包清单。代替「7 个 Google Docs 标签页」的工作流。
3. browser-use（订票）—— Python 浏览器 agent。把你的出行画像（出发城市、常旅客号、座位偏好）注入，让它直接打开 Kayak / Skyscanner / 酒店官网，把没有黑暗模式的真实票价拉出来。你仍然是买家，它只是去掉摩擦。
4. Nominatim（地理编码）—— 你自己那台 OpenStreetMap 地理编码器。把「泰文音译的酒店名」转成经纬度，既不付 Google Maps API 钱，也不会在旅途中被限速。
5. MapLibre GL JS（地图渲染）—— 开源矢量瓦片渲染。你的离线地图前端。出发前把目的城市的瓦片缓存好，中转机场 Wi-Fi 故障从此不是事故。
6. PDFMathTranslate（文档翻译）—— 翻 PDF 时保留版式。签证预约确认（中文）、酒店发票（意大利文）、火车时刻表 PDF（日文）—— 喂进去，出一张能直接给柜台看的译文 PDF。
7. LibreTranslate（实时翻译）—— 自托管翻译 API，无限速，下载模型可离线。不会回家上报数据的键盘翻译。
8. Handy（离线语音转文字）—— 按住说话的本地转写。在日本乡下没信号的火车上用中文长篇口述 Airbnb 留言，再喂给 LibreTranslate。没人做的另一半。
9. ezBookkeeping（多币种记账）—— 自托管个人财务，原生多币种。每一次换汇、每一笔刷卡都记下，看本币总览不用回头翻 2014 年那张 Excel。
10. Homepage（出行 dashboard）—— 自托管 dashboard。把出发地天气、目的地时区、航班状态、酒店地址、使馆电话、汇率、行程 URL 钉在一页，早上第一杯咖啡前就加载完。

它们怎么协同

  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
  │  STORM ── 目的地深度报告                                 │
  │     │                                                    │
  │     ▼                                                    │
  │  TREK ── 日复一日行程 + 地图 pin                         │
  │     │                                                    │
  │     ├──► browser-use ── 跑 Kayak / 酒店官网订票         │
  │     │                                                    │
  │     └──► 离线包（起飞前打包）                            │
  │           ├─ Nominatim + MapLibre ── 自己的地图          │
  │           └─ PDFMathTranslate ── 签证 / 发票 PDF        │
  │                                                          │
  │  在路上：                                                │
  │     LibreTranslate（菜单、路牌、对话）                  │
  │     Handy（离线口述 → LibreTranslate）                  │
  │     ezBookkeeping（所有币种一本帐）                     │
  │     Homepage（一页式出行 dashboard）                    │
  └──────────────────────────────────────────────────────────┘

模式：在家做调研（STORM）、用自己掌控的工具规划（TREK）、用浏览器 agent 订票（browser-use）、起飞前把离线包准备好（Nominatim + MapLibre + PDFMathTranslate）、然后带着三只小常驻进程出门（LibreTranslate + Handy + ezBookkeeping）。Homepage 是把这些串起来的那一页。

你会遇到的取舍

• AI 行程 vs 当地人 —— AI 能在 10 分钟内给你一份 80% 可用的草稿。当地人能告诉你 AI 不可能知道的那 20%（哪家餐厅换主厨了、哪个街区周三吵）。成熟工作流：STORM 出报告、TREK 排结构、然后一次本地源校验 —— 最近的 r/travel 帖子或者在地的朋友 —— 再敲定。
• OTA API vs 浏览器 agent —— Kayak / Skyscanner / Expedia 都有 API，但只对合作方开放，且和 C 端站点显示的库存不一样。browser-use 直接驱动 C 端站点，所以价格跟你实际付的一致。慢一点，但没有隐藏票价。
• 离线地图 vs 全程在线 —— 一个城市缓存的 OpenStreetMap 瓦片大约 200-500 MB。全程在线意味着你依赖漫游或本地 SIM。混合方案：起飞前下载 Top-3 城市的瓦片，其余城市临时在线。
• 自托管翻译 vs DeepL / Google —— LibreTranslate 翻菜单和路牌够用。DeepL / Google 在低资源语言的微妙句子上仍然赢。现实组合：日常 90% 用 LibreTranslate 离线，10% 关键场景（医疗、合同、给房东的正式邮件）用在线 API。

常见踩坑

• AI 编造景点 —— 生成式模型会信誓旦旦推荐 2019 年就关门的餐厅，或者根本不在那座城市的博物馆。比起冷启动问 ChatGPT，STORM 这种带网络检索锚定的工具安全得多；不过不管哪种，订票之前都该把 Top-3 推荐拿到 Google Maps 上看一眼最近一年的照片。
• 离线翻译质量断崖 —— LibreTranslate 在主流语言（ES/FR/DE/JA/ZH/EN）的离线模型够用；越南语、他加禄语的离线质量明显掉一档。出发前测，不是到海关再测。
• 订票时差混淆 —— 凌晨 2 点的航班在订票系统里是「第二天」，在你脑里是「当晚」。确认前永远要按目的地时区再读一遍日期；ezBookkeeping 和 Homepage 都存本地时区标签，免得你凌晨 3 点还在心算。
• 取现时的换汇陷阱 —— 酒店结算时的 DCC（动态货币转换）会悄悄收 3-5%。永远选当地币种结算，当天就把折算成本币的金额记进 ezBookkeeping，免得汇率漂移叠加。
• 没有保险 Plan B —— 这套栈不覆盖航班接驳失败、护照被偷、住院。买真正的旅行险（年度多次出行险通常是 nomad / 频繁出差的人的正确形态）；AI 栈管理后勤，不处理灾难。