旅游行业的 AI 助手需要理解用户的模糊需求（如“我想去个暖和的地方玩几天”），通过多轮对话逐步澄清偏好，并调用地图、酒店、天气等工具生成个性化行程。本文详解如何基于 HolySheep AI 实现完整的行程规划系统，包含成本分析与工程落地代码。
一、价格对比：为什么旅游场景必须选对 API 提供商
旅游 AI 助手的核心场景是多轮对话 + 工具调用，单次行程规划可能消耗 50-200k token。以每月服务 10 万用户、每人平均 3 次规划计算，月消耗 token 量轻松突破 1 亿。此时 API 成本直接决定商业可行性。
主流模型 Output 价格对比（2026年主流）
| 模型 | 官方价格 | 100万 Token 美元成本 | 折合人民币（官方汇率） | 通过 HolySheep（¥1=$1） |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8/MTok | $8 | ¥58.4 | ¥8 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $15 | ¥109.5 | ¥15 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.5 | ¥18.25 | ¥2.5 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42 | ¥3.07 | ¥0.42 |
100万 Token 实际费用差距计算
以 DeepSeek V3.2 为例（性价比最优）：
- 官方渠道：$0.42 × ¥7.3 = ¥3.07/百万 Token
- 通过 HolySheep：¥0.42/百万 Token（汇率无损）
- 节省比例：(3.07 - 0.42) / 3.07 ≈ 86%
对于月消耗 1 亿 Token 的大型旅游平台，选择 HolySheep 可节省 ¥26,500/月（DeepSeek 场景）。HolySheep 支持微信/支付宝充值、国内直连延迟 <50ms，是国内旅游 AI 应用的最优选择。
二、系统架构设计
核心流程
用户: "我想去云南玩5天，预算8000块"
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 对话管理器 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ 意图识别 │→ │ 实体提取 │→ │ 对话状态更新/澄清提问 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ 确认后触发
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 工具调用层 │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │机票查询 │ │酒店搜索 │ │景点推荐 │ │天气预报 │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 行程规划 & 输出渲染 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘对话状态数据结构
class TripState:
"""行程规划对话状态"""
def __init__(self):
# 用户基本信息
self.destination: Optional[str] = None # 目的地
self.duration: Optional[int] = None # 天数
self.budget: Optional[float] = None # 预算
self.travelers: int = 1 # 出行人数
# 偏好标签
self.preferences: List[str] = [] # 偏好标签列表
self.avoid: List[str] = [] # 避免标签
# 约束条件
self.travel_style: str = "normal" # 穷游/normal/豪华
self.with_kids: bool = False # 是否带小孩
self.with_elderly: bool = False # 是否带老人
# 行程中间结果
self.flight_options: List[dict] = []
self.hotel_options: List[dict] = []
self.attractions: List[dict] = []
# 对话历史（用于上下文理解）
self.history: List[dict] = []
def is_complete(self) -> bool:
"""判断是否收集到足够信息"""
return all([
self.destination,
self.duration and self.duration > 0,
self.budget and self.budget > 0
])
def missing_fields(self) -> List[str]:
"""返回缺失的必要字段列表"""
missing = []
if not self.destination:
missing.append("目的地")
if not self.duration:
missing.append("行程天数")
if not self.budget:
missing.append("预算金额")
return missing三、工具调用（Function Calling）实现
1. 定义工具函数规范
import json
from openai import OpenAI
初始化 HolySheep API 客户端
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # 替换为你的 HolySheep API Key
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
定义行程规划相关的工具函数
TRAVEL_TOOLS = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_flights",
"description": "搜索符合条件的航班",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"departure": {"type": "string", "description": "出发城市"},
"destination": {"type": "string", "description": "目的地城市"},
"date": {"type": "string", "description": "出发日期 YYYY-MM-DD"},
"budget_per_person": {"type": "number", "description": "每人预算上限"}
},
"required": ["departure", "destination", "date"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_hotels",
"description": "搜索目的地酒店",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
"check_in": {"type": "string", "description": "入住日期"},
"check_out": {"type": "string", "description": "退房日期"},
"budget_per_night": {"type": "number", "description": "每晚预算上限"},
"requirements": {
"type": "string",
"description": "特殊需求（如：亲子房、无障碍设施）"
}
},
"required": ["city", "check_in", "check_out"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_attractions",
"description": "获取目的地景点推荐",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
"days": {"type": "integer", "description": "停留天数"},
"preferences": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "用户偏好标签"
}
},
"required": ["city", "days"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_weather",
"description": "查询目的地天气预报",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
"start_date": {"type": "string", "description": "开始日期"},
"end_date": {"type": "string", "description": "结束日期"}
},
"required": ["city", "start_date", "end_date"]
}
}
}
]2. 工具执行器
import re
from datetime import datetime, timedelta
def execute_tool(tool_name: str, arguments: dict) -> dict:
"""
执行具体的工具调用
实际项目中这里会调用真实的机票、酒店、天气 API
"""
if tool_name == "search_flights":
# 模拟航班搜索结果
return {
"status": "success",
"flights": [
{
"airline": "东方航空",
"flight_no": "MU5801",
"departure": "上海浦东",
"destination": arguments["destination"],
"price": 890,
"departure_time": "08:30",
"arrival_time": "11:45"
},
{
"airline": "春秋航空",
"flight_no": "9C8919",
"departure": "上海虹桥",
"destination": arguments["destination"],
"price": 599,
"departure_time": "14:20",
"arrival_time": "17:35"
}
]
}
elif tool_name == "search_hotels":
city = arguments["city"]
nights = (datetime.strptime(arguments["check_out"], "%Y-%m-%d") -
datetime.strptime(arguments["check_in"], "%Y-%m-%d")).days
return {
"status": "success",
"hotels": [
{
"name": f"{city}希尔顿酒店",
"rating": 4.7,
"price_per_night": 680,
"total_price": 680 * nights,
"location": "市中心",
"amenities": ["免费WiFi", "停车场", "健身房"]
},
{
"name": f"{city}如家精选",
"rating": 4.3,
"price_per_night": 258,
"total_price": 258 * nights,
"location": "火车站附近",
"amenities": ["免费WiFi", "早餐"]
}
]
}
elif tool_name == "get_attractions":
city = arguments["city"]
day = arguments["days"]
attractions_db = {
"云南": [
{"name": "石林风景区", "duration": "3小时", "ticket": 130, "must_see": True},
{"name": "大理古城", "duration": "4小时", "ticket": 0, "must_see": True},
{"name": "洱海", "duration": "5小时", "ticket": 0, "must_see": True},
{"name": "丽江古城", "duration": "4小时", "ticket": 0, "must_see": True},
{"name": "玉龙雪山", "duration": "6小时", "ticket": 180, "must_see": True}
],
"三亚": [
{"name": "蜈支洲岛", "duration": "6小时", "ticket": 144, "must_see": True},
{"name": "天涯海角", "duration": "3小时", "ticket": 81, "must_see": False},
{"name": "南山文化旅游区", "duration": "4小时", "ticket": 121, "must_see": True}
]
}
return {
"status": "success",
"attractions": attractions_db.get(city, []),
"suggested_daily_plan": f"建议每天安排2-3个景点，避免过度疲劳"
}
elif tool_name == "check_weather":
return {
"status": "success",
"weather": [
{"date": arguments["start_date"], "temp": "18-25°C", "condition": "多云"},
{"date": (datetime.strptime(arguments["start_date"], "%Y-%m-%d") + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"),
"temp": "20-28°C", "condition": "晴"}
],
"tips": "云南早晚温差大，建议携带薄外套"
}
return {"status": "error", "message": f"Unknown tool: {tool_name}"}3. 多轮对话主循环
def chat_about_trip(messages: list, user_input: str, trip_state: TripState) -> dict:
"""
处理单轮对话，返回响应和工具调用结果
"""
# 1. 解析用户输入，更新状态
trip_state.history.append({"role": "user", "content": user_input})
# 2. 构建系统提示词（包含状态上下文）
system_prompt = f"""你是一个专业的旅游规划助手。
当前行程状态：
- 目的地：{trip_state.destination or '待确认'}
- 天数：{trip_state.duration or '待确认'}
- 预算：{trip_state.budget or '待确认'}
- 出行人数：{trip_state.travelers}
- 偏好：{', '.join(trip_state.preferences) if trip_state.preferences else '未设置'}
- 旅行风格：{trip_state.travel_style}
请通过多轮对话收集完整的旅行信息。如果信息不足，主动询问缺失项。
如果信息完整，主动调用工具获取数据并生成行程规划。
记住：
1. 用友好的中文与用户交流
2. 一次只问1-2个关键问题
3. 确认信息后立即调用工具
4. 工具调用使用 function_call 格式"""
# 3. 调用 API（使用 DeepSeek V3.2，性价比最高）
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
*trip_state.history
],
tools=TRAVEL_TOOLS,
tool_choice="auto",
temperature=0.7,
max_tokens=2048
)
assistant_message = response.choices[0].message
trip_state.history.append({
"role": "assistant",
"content": assistant_message.content or ""
})
# 4. 处理工具调用
result = {
"reply": assistant_message.content,
"tool_calls": []
}
if assistant_message.tool_calls:
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
func_name = tool_call.function.name
func_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
# 执行工具
tool_result = execute_tool(func_name, func_args)
result["tool_calls"].append({
"name": func_name,
"args": func_args,
"result": tool_result
})
# 将工具结果加入对话历史（用于生成最终回复）
trip_state.history.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": json.dumps(tool_result, ensure_ascii=False)
})
# 5. 基于工具结果生成最终行程
final_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "根据已获取的工具数据，生成完整的行程规划方案。用友好的中文回复。"},
*trip_state.history
],
max_tokens=2048
)
result["