两周前，我用飞猪和Manus做了一次旅行计划对比测试，

两款工具生成的行程都显得非常“合理”，

特别是Manus，要不是我去过奈良，真以为一个小时能逛完公园。

这次五一假期，我带着三个朋友开启了一场120小时的邮轮之旅，

全程按照飞猪提供的行程执行，

看看这套AI生成的旅行计划，

在现实场景中是否真的能派上用场。

于是就有了这篇文章，跟着我一起从行前规划到实际旅行，

来体验最真实的旅行AI感受。

出发吧！

出发前24小时：行程规划的较量

邮轮之旅前，我分别用飞猪和Manus做了行程规划，

需求很简单：5月2日至4日，第一天在济州岛、第二天在福冈、第三天在鹿儿岛，

每天行程时间在中午12点到晚上9点之间，预算控制在1万元以内，

需要包含海景、历史遗迹、小众拍照点和人文景点，

还要安排橘子咖啡、拉面、海洋馆参观，以及步行路线。

这次没有使用复杂的提示语技巧，只是想看看基础功能表现。

飞猪的表现更胜一筹，它不仅能生成多套方案，

还能根据预算调整某项支出，比如提升餐饮标准。

同时提供景点开放时间、门票信息、周边推荐和景点排行榜，

甚至会标注景点间通勤距离，这些细节对旅行者来说非常实用。

Manus则更注重预算控制，

但有一个小问题：它给出的景点游玩时间有些理想化，

比如一个小时逛完一个景点，实际体验中腿都快废了。

交互体验方面，飞猪响应速度快，

新版本支持多轮对话和记录保存，对流量有限的用户更友好。

生成的行程中，我可以随时添加想去的地方，

甚至将某个目的地单独做成步行路线。

Manus在买票订酒店时需要绑定常用邮箱，

对不常用邮箱的用户不太方便。

飞猪的App内集成了机票酒店预订功能，

操作更流畅。

从逻辑上看，飞猪使用推理模型，调用路线定制师、交通顾问等Agent，

输出结果里已经包含地图信息，后续可以进一步优化。

Manus则通过代码执行和联网搜索生成行程，

虽然信息覆盖面广，但也会引入一些冗余数据，

建议用户在使用时让AI生成可视化网页汇总结果会更清晰。

旅行中：AI规划的实战检验

计划做好后，我从上海出发，开启了六天五晚的邮轮之旅。

起航

虽然游轮上的设施比想象中简陋，餐食也一般，住宿条件偏小，

但主要目的是下船游玩。

第二天抵达济州岛时，突然下起大雨，

原计划的第一站已经淋成落汤鸡。

雨密成一条条直线

这时让飞猪将行程改为室内活动，减少通行次数，

最大程度保障旅行体验。

不过短暂的半日游让我感觉海边景色一般，村里显得有些冷清，

咖啡馆更多是拍照打卡点，热门市场更像是县城商业街，

想在济州岛玩得尽兴，还是需要好天气。

第二天在福冈基本按计划执行，

六小时时间里，飞猪帮我规划了以美食为主题的行程，

拉面和鸡火锅都好吃，明太子面包因人而异。

第三天在鹿儿岛遇到意外，

Uber、滴滴等打车软件无法使用，出租车只停在固定区域，

我们被困在第一个景点到第二个景点的上车点，

景虽好，但心里有点凉。

同行的朋友们在某书上翻遍也没找到解决方案，

这时我在飞猪上问出电话叫出租车的方案，

成功解决四人步行5公里回市区的尴尬。

虽然在日本打车贵，4-5公里就要快100块，

但当下我是庆幸能打到车，

要是错过了上游轮时间，我现在可能都不知道会在哪里。

回程拍到的意外之喜

从鹿儿岛返回上海需要一天多时间在船上，

这时我开始提前规划端午节的旅游路线，

飞猪问一问首页的“为我发现目的地、规划行程等”功能，

看起来是使用引导，点进去会根据位置和时间推荐合适目的地，

追问功能可辅助细化行程。

写在最后：AI规划的实战检验

总的来说，

飞猪顺利通过了这次真实测试，

特别是在旅行过程中，能根据时间、天气、区域等变化，

合理调整行程，

谁懂我之前收藏一堆攻略，东拼西凑，好不容易做出一个顺路的，

结果有些景点下午五点就关了，白跑一趟。

对于时间有限的景点，

能按主题（庭院、美食、博物馆等）规划，

可以降低旅行焦虑，帮我避开了一天打卡10个点的无效旅游。

在线催更！

十一前飞猪能不能多迭代几个版本，支持多人协作、多次对话记录合并，

或者支持录入自己做了一半的行程pdf

包好用的！