TripStar（旅途星辰）是一款开源AI多智能体协作文旅规划工具，核心定位是替代传统手动整理攻略的低效模式，通过多智能体分工协作，将数小时的攻略制作压缩至几分钟内完成。项目基于HelloAgents智能体框架搭建，前后端分离架构，前端采用Vue3实现交互与地图可视化，后端以FastAPI提供异步接口服务，整合高德地图、天气、住宿等真实数据源，输出可直接落地的个性化旅行方案，面向自由行游客、家庭出行、短途旅行规划等人群，同时为开发者提供可二次开发的旅行AI项目基座。
项目区别于普通大模型问答式旅行工具，采用多智能体拆解任务的模式，减少模型幻觉，保证行程信息真实可落地，支持暗黑玻璃拟物UI、多语言切换、知识图谱行程结构展示、预算自动统计等功能，兼顾实用性与视觉体验，目前已开放GitHub源码与ModelScope在线体验环境。
功能模块 核心能力 用户价值 多智能体引擎 任务拆解、分工执行、结果融合 降低幻觉，信息真实可靠 地图可视化 经纬度定位、路线绘制、POI检索 行程空间一目了然 预算统计 多维度费用汇总、分类展示 清晰掌控出行成本 AI问答交互 上下文记忆、细节调整 灵活修改行程方案
采用前后端分离+智能体引擎三层架构：
# 核心依赖示例
fastapi>=0.100.0 uvicorn>=0.23.2 hello-agents>=0.1.0 httpx>=0.24.1 redis>=5.0.1 pydantic>=2.0.0
git clone https://github.com/1sdv/TripStar.git cd TripStar
docker-compose up -d
TripStar与传统旅行平台、普通AI旅行工具相比，核心优势集中在多智能体真实性、开源可定制、可视化深度三个维度。传统旅行平台（马蜂窝、携程攻略）：信息海量但需手动筛选整理，耗时久，个性化程度低，无自动路线优化。
普通AI旅行工具（大模型直接生成）：易出现虚构景点、错误开放时间、不合理路线，幻觉问题突出，无地图落地能力。
TripStar：多智能体分工降低幻觉，对接真实地图与天气数据，自动生成可落地行程，开源可修改，支持地图可视化与预算统计，兼顾效率与准确性。
TripStar支持国外旅行规划吗？
目前版本主要针对国内城市优化，依赖高德地图与国内数据源，暂不支持国外目的地规划，后续可通过扩展地图接口实现。
生成的行程信息准确吗？会有虚构内容吗？
项目采用多智能体+真实API调用模式，景点、开放时间、天气均来自官方接口，大幅降低幻觉，相比直接大模型生成更可靠。
部署需要申请API Key吗？
需要，本地部署需配置高德地图API Key，部分功能需配置大模型接口密钥，仓库文档有详细申请指引。
TripStar可以商用吗？
项目为开源协议，允许非商用学习使用，商用需遵循仓库声明的开源协议，建议查看LICENSE文件确认。
为什么在线体验部分功能受限？
ModelScope在线版受平台风控与接口限制，未完全接入小红书等第三方数据源，本地部署可开启全部能力。
支持导出行程文档吗？
当前版本支持界面查看与复制内容，可通过浏览器打印或手动复制到文档，后续可扩展PDF导出功能。
对硬件配置有要求吗？
本地部署最低2核4G内存即可运行，Docker环境自动管理资源，普通笔记本电脑可流畅使用。
可以修改界面风格与规划逻辑吗？
完全可以，前端Vue代码结构清晰，后端智能体规则可自定义，支持修改UI、新增景点类型、调整预算算法等。
TripStar作为一款基于多智能体架构的开源AI旅行规划工具，通过HelloAgents框架实现任务拆解与协同工作，结合Vue3前端交互与FastAPI异步后端，整合高德地图、天气、住宿等真实数据源，能够快速为用户生成包含详细行程、可视化路线、精准预算、实用提醒的完整旅行方案，有效解决传统攻略制作耗时、信息杂乱、AI工具幻觉严重等问题，同时凭借开源可部署、代码结构清晰、功能模块化的特点，既可为普通用户提供高效旅行规划服务，也能成为开发者学习多智能体实践、前后端分离项目与地图应用的优质案例，以轻量化技术栈实现了高实用性的文旅AI解决方案。
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