Kleio设想的未来是，旅行预订主要在两个AI agent之间进行。 这一愿景的驱动力是模型上下文协议 (MCP) 的开发，该协议允许旅行公司将其库存提供给 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等 AI 助手。 这一进步为 Google 的 Agent2Agent 协议铺平了道路，该协议有可能改变在线商务。
模型上下文协议 (MCP) 的兴起
模型上下文协议 (MCP) 正在成为大型语言模型发布商的标准，从而简化了人工智能系统对数据库的访问。 对于希望利用人工智能的旅行公司来说，这种发展既带来了机遇，也带来了挑战。
该领域的专家 Philippe Wellens 就其影响发表了自己的看法：
Google 及其竞争对手正在采用 Anthropic 的标准。 对于 AI 发布商来说，关键是建立最大的开发者社区，并在模型质量上展开竞争。 这既是一种祝福，也是一种诅咒。 从我们的角度来看，这是一个机会，因为它简化了 AI 与在线旅行预订工具的集成。 旅行特别容易受到技术变革的影响，我相信在未来几个月内，人工智能驱动的旅行计划工具将会激增。
随着 MCP 服务器的普及，消费者将更容易预订航班、修改机票和预订酒店。 最终用户使用起来更加方便，这要求旅游运营商和旅行公司采用 AI。 为了在这个生态系统中蓬勃发展，旅行公司需要自己的 AI agent来提供安全和控制，同时满足业务需求。
MCP：机遇与局限性
虽然 MCP 提供了增加销售额的机会，但它也对旅行公司存在局限性。
在旅游业中，需求的限定是一个迭代过程。 AI 可以解释简单的请求，例如“两周后找一张去威尼斯的往返机票”，但它需要多次交流才能了解旅客人数、活动和住宿偏好。 MCP 无法解决这些问题，也无法连贯地推荐其他产品。 这只是一个简单的旅行，而不是一次狩猎旅行或一次多目的地旅行。
使用 AI agent 可以帮助定义具体的选择和推荐标准，同时促进需求的定义。 目前，MCP 对于打包交易很有用，例如“迪拜 2 人 1 周全包，价格低于 1000 欧元”，其中需求非常具体。 这只是用户的一小部分。 专门从事定制优惠的旅游运营商不会受到此协议的威胁。
控制和安全的重要性
旅行公司不太可能在没有报酬的情况下将其库存让给中介机构。 那么如何解决这个问题呢？
我怀疑旅行公司会急于开发 MCP，因为这将意味着在没有任何监督的情况下失去对其库存的控制权。 然而，通过开发自己的 agent，旅行公司可以通过 AI 模型提供他们想要提供的旅行内容。 该agent使用 MCP 根据公司的规则连接到工具。
例如，这允许您提高通过此中介机构提供的住宿价格，但最重要的是，它允许您通过根据公司的销售政策优先考虑目录中的特定产品来保持对内容的控制。 它还可以通过增加额外的安全层来保护您的数据，因为按原样使用 MCP 可能会带来安全风险。
AI Agent：旅行预订的未来
Kleio 认为，未来旅行预订将在两个人工智能agent之间进行。
所有公司都需要控制和安全。 今天，Kleio 提供了一个可以直接与消费者或销售代理对话的 AI agent。 未来，这个agent能够与消费者的虚拟个人助理互动，同时保留品牌的讯息。 这使您可以保持对产品目录和数据的控制，并通过提出正确的问题来引导消费者的agent。
MCP 标准使 AI 发布商能够访问公司数据，而 Google 的 Agent-to-Agent 协议将标准化虚拟助理之间的通信。 每个品牌都需要一个能够与消费者个人agent进行沟通的品牌大使agent。
人工智能在旅行领域不断演变的格局
人工智能 (AI) 与旅游业的融合正在迅速改变消费者计划和预订旅行的方式。 人工智能agent有望成为关键参与者，简化流程并提供个性化的体验。 然而，这种发展也引发了关于控制、安全以及人类agent在旅行的未来中的作用的关键问题。
人工智能Agent的力量
人工智能agent旨在自动化任务、分析数据并根据用户偏好提供建议。 在旅行的背景下，这些agent可以：
- 理解自然语言： 以对话方式解释和响应用户查询。
- 访问庞大的数据库： 检索有关航班、酒店、活动和旅行限制的实时信息。
- 个性化推荐： 根据过去的旅行历史、偏好和预算定制建议。
- 自动化预订： 无缝完成预订流程，包括航班预订、酒店预订和活动安排。
- 提供客户支持： 提供全天候帮助，回答问题并解决问题。
模型上下文协议 (MCP) 的作用
模型上下文协议 (MCP) 是使 AI agent能够访问和利用旅行相关数据的关键组成部分。 MCP 作为 AI 模型与数据库交互的标准框架，允许它们有效地检索信息和执行任务。
MCP 的主要优势：
- 互操作性： 确保不同的 AI 模型可以无缝访问和解释来自各种来源的数据。
- 效率： 简化数据检索过程，使 AI agent能够快速响应用户查询。
- 可扩展性： 使旅行公司能够扩展其 AI 功能，而无需为每个数据源开发自定义集成。
Agent2Agent 协议：协作的新时代
Google 的 Agent2Agent 协议通过促进 AI agent之间的直接通信和协作，将 AI agent的概念提升到了一个新的水平。 此协议使 AI agent能够：
- 代表用户进行协商： 自动与其他 AI agent协商价格和条款，以确保获得最佳交易。
- 协调复杂的旅行安排： 无缝协调多个提供商的航班、酒店和活动。
- 提供个性化推荐： 协作根据用户独特的偏好为用户提供高度个性化的推荐。
挑战与考量
虽然 AI agent提供了许多好处，但也存在需要解决的挑战和考量：
- 数据安全和隐私： 确保用户数据受到保护并负责任地使用。
- 偏见和公平性： 减轻 AI 算法中的偏见，以确保建议公平公正。
- 透明度和可解释性： 使 AI 决策对用户透明且可解释。
- 控制和监督： 保持对 AI agent的控制和监督，以防止产生意想不到的后果。
- 人机交互： 在自动化优势与人机交互和客户服务需求之间取得平衡。
人工智能引领的旅行未来
毫无疑问，旅行的未来与人工智能息息相关。 随着 AI agent变得越来越复杂并集成到旅行生态系统中，我们可以期望看到：
- 更加个性化的旅行体验： AI agent将能够策划根据个人喜好和需求量身定制的旅行体验。
- 更高的自动化程度： AI agent将自动化与旅行计划和预订相关的许多任务，从而解放人类agent，使其能够专注于更复杂和个性化的服务。
- 更高的效率： AI agent将简化旅行流程，使其更快、更轻松、更高效。
- 增强的客户服务： AI agent将提供全天候客户支持，回答问题并实时解决问题。
旅行agent不断演变的角色
虽然 AI agent有望在旅行的未来中发挥重要作用，但人类旅行agent将继续成为宝贵的资产。 旅行agent可以提供：
- 专家知识： 对目的地、旅行产品和旅行法规的深入了解。
- 个性化服务： 根据个人需求和偏好量身定制的建议和支持。
- 解决问题的能力： 协助处理复杂的旅行安排和意外问题。
- 情感支持： 在压力大的旅行情况下提供同情和理解。
人工智能与人类agent之间的协作
旅行未来最有可能的情况是协作，即 AI agent和人类旅行agent共同努力，为旅行者提供最佳服务。 AI agent可以处理日常任务并提供数据驱动的建议，而人类agent可以提供个性化建议、解决复杂问题并提供情感支持。
前进的道路
人工智能与旅游业的融合是一个持续的过程。 为了确保有效和合乎道德地使用人工智能，重要的是：
- 制定明确的道德准则： 为人工智能在旅行中的开发和使用制定明确的道德准则。
- 促进透明度和可解释性： 使 AI 决策对用户透明且可解释。
- 投资于培训和教育： 培训旅游专业人士与 AI agent有效合作。
- 促进协作： 鼓励 AI 开发人员、旅行公司和旅行agent之间的协作。
- 优先考虑客户需求： 在开发和实施 AI 解决方案时，始终优先考虑旅行者的需求和偏好。
未来的旅程
人工智能与旅游业的融合是一段需要精心规划、协作和对道德原则承诺的旅程。 通过负责任地拥抱人工智能，我们可以创造一个未来，让旅行更加个性化、高效和愉快。
人工智能在旅行中的实际应用
人工智能不仅仅是一个未来概念； 它已经在旅游业的各个方面得到实施。 以下是一些真实的例子：
用于客户服务的人工智能聊天机器人
许多航空公司和酒店都使用人工智能聊天机器人来提供即时客户服务。 这些聊天机器人可以回答常见问题、帮助更改预订并提供旅行信息。
人工智能驱动的个性化推荐
旅游网站和应用程序使用 AI 算法来分析用户数据，并为航班、酒店和活动提供个性化推荐。 这些建议基于过去的旅行历史、偏好和预算。
人工智能增强的旅行计划工具
人工智能旅行计划工具可以帮助用户创建定制行程、找到最优惠的航班和酒店，并根据他们的兴趣规划活动。
基于人工智能的欺诈检测
航空公司和酒店使用人工智能来检测欺诈交易并防止经济损失。 AI 算法可以分析预订模式并识别可疑活动。
人工智能优化的定价策略
航空公司和酒店使用人工智能来根据需求、竞争和其他因素优化其定价策略。 AI 算法可以预测需求并相应地调整价格。
人工智能驱动的行李处理
机场使用人工智能来提高行李处理效率并降低行李丢失的风险。 AI 算法可以实时跟踪行李并优化路线。
人工智能驱动的安全检查
机场使用人工智能来加强安全检查并检测潜在威胁。 AI 算法可以分析来自安全摄像头的图像并识别可疑物体。
数据隐私和安全的重要性
随着人工智能在旅游业中变得越来越普遍，解决数据隐私和安全问题至关重要。 旅行公司必须实施强有力的措施来保护用户数据免受未经授权的访问和滥用。
数据隐私和安全的关键考虑因素：
- 数据加密： 加密敏感数据以防止未经授权的访问。
- 访问控制： 实施严格的访问控制以限制对数据的访问。
- 数据匿名化： 匿名化数据以保护用户隐私。
- 遵守法规： 遵守 GDPR 和 CCPA 等数据隐私法规。
- 安全审计： 定期进行安全审计，以识别和解决漏洞。
人工智能在旅行中的伦理影响
在旅行中使用人工智能提出了必须解决的伦理问题。 旅行公司必须确保以负责任和合乎道德的方式使用人工智能。
关键的伦理考量：
- 偏见和公平性： 减轻 AI 算法中的偏见，以确保建议公平公正。
- 透明度和可解释性： 使 AI 决策对用户透明且可解释。
- 问责制： 建立对 AI 决策的明确问责制。
- 人工监督： 维持对人工智能系统的人工监督。
- 数据隐私： 保护用户数据并尊重用户隐私。
未来旅行中人机协作
旅行的未来可能涉及人与人工智能之间的密切合作。 AI agent可以自动化日常任务并提供数据驱动的建议，而人类agent可以提供个性化建议、解决复杂问题并提供情感支持。
人机协作的关键策略：
- 培训和教育： 培训旅游专业人士与 AI agent有效合作。
- 明确的角色和责任： 为人类agent和 AI agent定义明确的角色和责任。
- 无缝集成： 将 AI agent无缝集成到现有工作流程中。
- 持续改进： 根据用户反馈和性能数据不断改进 AI 系统。
- 关注客户需求： 始终关注满足客户的需求。
结论：负责任地拥抱人工智能
人工智能有潜力彻底改变旅游业，使其对每个人来说都更加个性化、高效和愉快。 然而，至关重要的是要负责任和合乎道德地拥抱人工智能。 通过解决数据隐私问题、减轻偏见以及促进人与人工智能之间的协作，我们可以创造一个未来，让人工智能增强所有人的旅行体验。