AI 旅行代理：從航班搜尋到 RFQ 報價，再到秒級訂位

關鍵要點

• 手動旅行訂位流程使營運處理時間增加 30%–40%——Phocuswright 資料顯示，手動 GDS 搜尋、航空公司比價與折扣計算才是瓶頸，而非客戶需求。
• 94% 的採購主管每週使用生成式 AI，但僅 4% 達到大規模部署——Art of Procurement 2026 年調查揭示了代理編排所彌合的採用落差。
• 一位 AI 旅行助理在 99 秒內提交 RFQ、評估四個折扣規則範圍、套用最優費率並確認訂位——示範影片展示了從搜尋到訂位的完整週期，全程在一次對話中完成。
• 埃森哲報告指出，商務旅行中 44% 的工時可以自動化——Booking.com 2026 年分析指出訂位、報帳處理與政策合規是影響最大的目標領域。
• RFQ 引擎在一次呼叫中跨四個層級範圍——GLOBAL、SEGMENT、ITEM 與 PROVIDER_ITEM——評估折扣——支撐 B2B 採購的同一套架構，同樣適用於旅行訂位，因為旅行本質上就是帶有時間窗口的採購。

一家每週處理 200 筆行程請求的中階市場旅行社，每筆訂位都要因手動 GDS 搜尋、逐家航空公司比價、跨試算表核對折扣規則，以及以電子郵件提交 RFQ 而損失 3 小時。Phocuswright 資料顯示，手動訂位流程使營運處理時間增加 30%–40%——瓶頸不在於客戶需求，而在於那些互不相通的系統之間的手動銜接工作。能解決此問題的代理，並不是只會回答問題的聊天機器人。它是一個編排層，透過呼叫 MCP 工具來搜尋目錄、提交 RFQ、評估折扣規則並確認訂位——這正是支撐 B2B 採購的同一套架構，應用到旅行場景中。

本文描繪這套工作流程：一位 AI 旅行助理如何驗證客戶身分、以多種方式搜尋航班、比較四家競爭航空公司、提交 RFQ、評估折扣規則，並在一次對話中確認訂位。示範影片展示了這一完整週期，僅耗時 99 秒。本文將說明其背後的模式——揭露航空公司 API 的 MCP 模組、擁有 38 個已註冊工具的 RFQ 引擎，以及跨四個層級範圍的折扣規則評估——以及對於中階市場旅行社的工程負責人或營運副總裁而言，這樣的營運成果究竟是什麼樣子。

問題所在：建立在手動系統切換之上的 3 小時訂位週期

一家擁有 200 名員工、年營收約 4,500 萬美元的企業差旅管理公司，使用 Amadeus GDS 進行航班搜尋，以一個訂位平台完成開票，並靠一份試算表記錄折扣規則，由報價團隊手動套用。這家旅行社每週處理 200 筆行程請求。每筆請求透過電子郵件或入口網站表單抵達——航線、出行日期、乘客人數、艙等。報價人員開啟 GDS，搜尋航班，記下各個選項，再逐一開啟每家航空公司的網站比較價格與行李額度，查閱折扣試算表核對早鳥、團體量或常客優惠，起草報價，以電子郵件提交 RFQ，等候航空公司確認，再於另一個系統中處理訂位。

這就是一個 3 小時的訂位週期。埃森哲資料顯示，商務旅行中 44% 的工時可以自動化——Booking.com 2026 年分析指出，訂位、報帳處理與政策合規是影響最大的目標領域。這個 3 小時的週期並非技術問題——GDS 有 API，航空公司有票價 API，訂位平台也有訂位 API。問題在於沒有任何系統把它們串接起來。人類透過閱讀畫面並鍵入數值來充當橋樑。代理則可透過呼叫工具來充當這座橋樑——但前提是這些工具得以代理可使用的方式揭露。

Art of Procurement 2026 年調查中 94% 的每週 AI 使用率與僅 4% 的大規模部署率之間的落差，同樣直接適用於旅行採購領域。旅行社正在用 AI 起草電子郵件、彙整行程，卻沒有用它端到端地提交 RFQ、評估折扣規則並確認訂位。每週使用與生產環境部署之間的落差，正是聊天機器人與代理之間的落差。

代理編排方案：一次對話，端到端完成

示範影片展示了這套完整工作流程，僅耗時 99 秒。一位客戶提出從台北（TPE）飛往香港（HKG）的需求。助理僅透過一封電子郵件即完成身分驗證——無需填寫冗長表單——並解鎖客戶的區段資訊以供定價級別解析。它以多種方式搜尋航班，直到鎖定完全相符的那趟航班。同一航線上排開四家競爭航空公司：Greater Bay Airlines、Hong Kong Airlines、Cathay Pacific 等等。每一家都展示透明的價格與行李額度。一次點擊即可將所選航班放入購物車。

在幕後，一個公開可見的 AI 思考面板展示了代理提交 RFQ 並指定得標供應商的過程。RFQ 在數秒內獲得確認。一份正式報價隨即出現，並自動套用了早鳥折扣。在最終確定這項折扣之前，代理會核查每一種可能性——早鳥、團體量、常客與季節性促銷——以確保客戶取得規則允許範圍內的最優費率。再點擊一次即可生成訂單。行程就此訂妥、確認完畢、報價齊全，隨時可以出發。

這段示範背後的模式，正是驅動 B2B 採購自動化的同一套模式。MCP 模組將航空公司 API 揭露為型別工具——搜尋、比較、提交 RFQ、評估折扣、確認訂位。RFQ 引擎跨 11 個領域混入揭露了 38 個已註冊工具，包括以 15 分鐘 TTL 原子式保留運力的可取得性保留，以及跨四個層級範圍的折扣提示評估：GLOBAL、SEGMENT、ITEM 與 PROVIDER_ITEM。代理不會去猜測該套用哪種折扣——它會載入全部四個範圍，將它們合併，並計算出最優費率。Hermes Agent 負責編排整個工作流程，並在涉及利潤護欄或受管制項目需要人工決策時設置人工審批閘門。

客戶區段解析並非表單欄位——它是一次工具呼叫。get_segment_contacts 工具回傳客戶的定價級別，折扣評估將其作為四個範圍之一使用。航班搜尋並非單一的 GDS 查詢——代理會嘗試多種方式，這正是「回傳第一個結果的聊天機器人」與「找出正確結果的代理」之間的差別。航空公司比價並非畫面擷取作業——它是針對供應商品項的型別查詢，回傳結構化的價格與行李資料。RFQ 提交並非一封電子郵件——它是一次變更操作，建立請求、新增品項、指定供應商，並將狀態從 initial 流轉至 in_progress 再到 confirmed。折扣評估並非試算表查閱——它是一次批次最佳化的定價計算，按供應商分組並套用內嵌價格級別。訂單確認並非另一個獨立系統——它是一次點擊即可完成的工作流程，在一次呼叫中確認報價並建立分期付款計畫。

手動旅行訂位與代理編排訂位之間的差異——當 MCP 工具、RFQ 引擎與 Hermes Agent 取代 GDS 加試算表式報價時，會出現什麼改變：

成果：從 3 小時到 99 秒，並附帶完整稽核軌跡

從 3 小時壓縮至 99 秒是最醒目的頭條數字。但其底下的營運變化更為重要。可取得性保留不會超賣——同一個 15 分鐘 TTL 在 B2B 採購中防止超賣，在旅行訂位中同樣如此。折扣規則在一次呼叫中跨四個範圍評估，而非四次試算表查閱。客戶區段由型別 schema 解析，而非仰賴人工記憶。RFQ 在數秒內提交並確認，而非仰賴電子郵件往返。還有一條記錄每次工具呼叫的稽核軌跡——這正是當 CFO 質問某份報價為何如此定價時，工程負責人所需要的東西。

Phocuswright 資料中 30%–40% 的營運處理時間降幅，是產業層級的證據。而個別旅行社的具體數字——從 3 小時到 99 秒，每週 200 筆按 3 小時計的訂位被壓縮至總計 33 分鐘——正是當工作流程是旅行 RFQ 流程而非泛用訂位功能時，這些收益所呈現的樣貌。

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一家擁有 200 名員工的企業差旅旅行社，過去每筆訂位都因手動 GDS 搜尋、逐家航空公司比價，以及跨試算表核對折扣規則而損失 3 小時。一套代理編排堆疊改變了這個週期：MCP 模組將航空公司 API 揭露為型別工具，RFQ 引擎以原子式可取得性保留提交並確認報價，折扣規則在一次呼叫中跨四個層級範圍評估，Hermes Agent 負責編排整個工作流程，並在涉及利潤護欄的報價上設置人工審批閘門。訂位週轉時間從 3 小時降至 99 秒。可取得性保留杜絕了超賣。折扣規則自動評估，不再仰賴人工。每次工具呼叫皆記錄以供稽核。

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