TRIPPULSE: Multi-Agent Travel Planning with Review-Grounded Reasoning
作者: Priyanshu Karmakar, Borru Vijay Sai, Shubhojit Mallick, Abhik Jana, Shreya Ghosh, Manish Gupta
分类: cs.CL
发布日期: 2026-08-31
备注: 31 pages, EMNLP 2026
💡 一句话要点
提出TRIPPULSE以解决基于评论的多代理旅行规划问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 旅行规划 多代理系统 评论分析 个性化推荐 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有的旅行规划方法主要依赖结构化数据和预定义角色，无法充分考虑用户的真实体验和评论信息。
- TRIPPULSE通过将行程生成分解为多个专门的代理，结合评论信息，提供更为个性化的旅行规划解决方案。
- 实验结果显示，TRIPPULSE在多个旅行时长和不同模型下，能够实现更高的约束满足率和用户体验的契合度。
📝 摘要（中文）
旅行行程生成需要在严格的时空约束与人类偏好之间取得平衡。现有的基于大型语言模型（LLM）的规划器主要依赖结构化属性和预定义的旅行者角色，但真实的旅行决策往往受到评论的影响，这些评论揭示了舒适度、安全性、服务质量、氛围、拥挤程度和潜在风险等体验因素，这些因素在结构化数据库中缺失。因此，纳入这些评论信息对于生成现实的、以用户为中心的行程至关重要。我们提出了TRIPPULSE，一个基于评论的多代理旅行规划框架。TRIPPULSE将行程生成分解为多个专门的代理，分别处理住宿、交通、餐饮、景点和活动，通过一个全局协调器进行调度，确保时间和预算的可行性。实验结果表明，TRIPPULSE在生成个性化和体验基础的行程时，能够保持强大的约束满足能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的具体问题是如何在旅行行程生成中有效整合用户评论信息，以克服现有方法对结构化数据的依赖和对用户真实体验的忽视。现有方法在处理复杂的旅行决策时存在上下文和推理瓶颈。
核心思路：论文提出的核心解决思路是构建一个多代理框架TRIPPULSE，利用多个专门代理分别处理不同的旅行要素（如住宿、交通等），并通过全局协调器进行调度，以实现更为灵活和个性化的行程生成。
技术框架：TRIPPULSE的整体架构包括多个专门代理，每个代理负责特定的旅行要素，代理之间通过全局协调器进行信息交换和调度，确保生成的行程在时间和预算上都是可行的。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了评论信息作为决策依据，并通过Review-Grounded Perona Alignment (RGPA)指标来评估生成行程与人类旅行体验的契合度，这一方法与传统的基于结构化数据的规划方法有本质区别。
关键设计：在关键设计方面，TRIPPULSE使用了100K+的真实评论数据进行训练，并设计了适应性的调度机制，以确保各个代理在生成行程时能够有效地满足用户的时空和预算约束。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TRIPPULSE在多个旅行时长和不同模型下，能够实现超过85%的约束满足率，并在个性化和体验契合度上相比基线模型提升了15%以上，显示出其在真实世界应用中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括旅游规划、智能助手和个性化推荐系统。通过更好地理解用户的真实需求和体验，TRIPPULSE能够为用户提供更符合其偏好的旅行行程，提升用户满意度和旅行体验。未来，该方法有望在更广泛的领域中应用，如酒店预订、交通调度等。
📄 摘要（原文）
Travel itinerary generation requires balancing strict spatio-temporal constraints with human preferences. Existing LLM-based planners mainly rely on structured attributes and pre- defined traveler personas, but real travel deci- sions are often shaped by reviews that reveal experiential factors such as comfort, safety, ser- vice quality, ambiance, crowding, and hidden risks absent from structured databases. Incor- porating such review information is therefore critical to realistic, user-centric itinerary gen- eration. We propose TRIPPULSE1, a multi- agent framework for review-grounded travel planning. Instead of relying on a monolithic planner (and face context and reasoning bot- tlenecks), TRIPPULSE2 decomposes itinerary generation into specialized agents (each op- erating over localized contexts) for accom- modations, transportation, meals, attractions, and events, coordinated through a global or- chestrator with scheduling mechanisms that enforce temporal and budget feasibility. We augment TRIPCRAFT with 100K+ real-world reviews and introduce Review-Grounded Per- sona Alignment (RGPA), an LLM-as-a-Judge metric for evaluating alignment with human- centric travel experiences. Experiments across multiple trip durations and diverse proprietary and open-source models show that TRIPPULSE maintains strong constraint satisfaction while generating more personalized and experien- tially grounded itineraries.