想开发个 irrops agent，然后接入 openclaw
开发IRROPS AI助手对接OpenCLaw，实现自动化航班异常处理与客服沟通，并探讨信息碎、规则隐性及决策灵活性挑战
1. 关键信息
- (之前已归纳) 用户库斯尼兹提出开发一个IRROPS（航班运行异常）AI助手，旨在帮助用户在航班延误、取消等突发情况下快速找到最优解决方案。
- (之前已归纳) 该助手需要具备读取原始行程、理解中断影响、提供可行备选路线、整理与客服沟通关键信息等功能。
- (之前已归纳) 核心功能包括判断是否换机场、根据用户需求推荐最优解、考虑会员权益、自动联系客服以及“写小作文”争取权益。
- (之前已归纳) 用户认为这是LLM（大语言模型）发挥作用的绝佳场景。
- (之前已归纳) smb 提出关于如何实时查询GDS（全球分销系统）余票的问题，暗示了IRROPS AI助手在查询实时票务信息方面的技术挑战。
- (之前已归纳) 库斯尼兹提出，OpenCLaw可以无需浏览器，直接通过电话与客服沟通，并可同时联系多位客服以加快处理速度。
- (之前已归纳) LoongIsSmart指出，获取余票信息与获取廉价API是两回事，GDS接口费用高昂。
- (之前已归纳) N589AS指出Flighty底层接入了FlightAware和部分GDS数据。
- evian_water 认同使用GPT辅助IRROPS处理天气、信息查询和信息撰写，但指出其在决策灵活性方面存在不足。
- evian_water 强调IRROPS信息极其零散，且包含许多“unwritten rules”（不成文规则）。
- evian_water 指出不同客户对极端情况解决方案的风险承受能力不同，理论上的最优解在实际执行中可能失败。
2. 羊毛/优惠信息
- 无
3. 最新动态
- evian_water 补充了关于IRROPS信息碎片化、规则隐性以及决策灵活性方面的挑战，为AI助手开发提出了更具体的要求。
4. 争议或不同意见
- (之前已归纳) maruha和turner认为，实现类似功能需要拥有航司后门电话的旅行社或接入航司改签系统的API，或者通过付费的高端旅行社服务（如AA CK）。
- (之前已归纳) 库斯尼兹回应，旅行社接入此类AI助手可以实现降本增效，自动服务高净值客户。
- (之前已归纳) smb 提出的实时查询GDS余票问题，以及LoongIsSmart提出的GDS接口费用问题，都反映了在不依赖旅行社“后门”或高级服务的情况下，实现AI助手功能的难度和成本。
- evian_water 提出的关于决策灵活性和“unwritten rules”的挑战，也暗示了现有LLM在理解和应用复杂、非结构化信息方面的局限性。
5. 行动建议
- (之前已归纳) 考虑将IRROPS AI助手的开发与OpenCLaw平台对接。
- (之前已归纳) 探索与旅行社合作的可能性，利用AI技术提升其服务效率和客户体验。
- (之前已归纳) 关注LLM在复杂场景应用中的进展。
- (之前已归纳) 重点攻克IRROPS AI助手实时查询GDS余票的技术难题，探索可行的解决方案，以实现真正的自动化和高效性。
- (之前已归纳) 评估OpenCLaw在直接电话沟通方面的潜力，将其整合进IRROPS AI助手的客服交互流程。
- (之前已归纳) 深入研究GDS接口的成本和可行性，寻找替代方案或优化接入方式。
- 在AI助手开发中，重点关注提升其在处理零散信息、理解不成文规则以及提供灵活决策方面的能力。
- 考虑引入机制，让AI助手能够根据客户的风险偏好，提供不同层级的解决方案。
众所周知，飞机飞多了就会经常时不时遇到 IRROPS：延误、取消、运行异常。这个时候找客服就很紧张，或者机场排大队（这可能是计划的一部分）。更重要的时候，人在压力的时候不一定能快速找到最优解
比如我有一次 ONT-DFW-IND 因为 dfw 设备问题取消前一段。时候想起或许最优解可能是赶紧打车到 SNA，然后在中途找客服改成 SNA-ORD-IND（自助改签不能换机场）。但当时客服一直又联系不上，最后也赶不上了——中途还在不断的看地图研究打车过去要多久，和查 abiability（比如要不要现金票/里程票买了再说）。最后的结果就是，理论上可能存在更优解，但实际根本来不及做出来。
我后来就在想，这种场景可能才是真正适合 “travel agent” 的地方——这其实已经实现了的，只是得花钱 （不然说 AI 怎么替代人呢）
所以这个 agent不是那种“帮我总结一下邮件”“帮我把行程放到日历里”的轻度助手，而是一个真的面向 IRROPS 的copilot。平时它可以很安静，但一旦行程出现异常，它就立刻进入工作状态：快速读取我的原始 itinerary，理解这次 disruption 会影响什么，然后帮我尽可能快地找出几条现实可行的备选路线，并且把和客服沟通时最关键的信息整理好。
然后考虑：
我是应该留在原机场排队，还是立刻换机场？
根据我的实际需求和迫切程度，最优解是什么？
我当前的会员是什么？什么需求是大概率会被满足的？
帮我同时打 10 个电话骚扰客服
帮我自动写小作文讨饭
感觉这些就是真的 LLM 来发挥作用的地方了。不知道有没有人已经做出来
那你需要的是一个有航司后门电话的大旅行社
或者接入他们改签系统的api
花钱氪金一个好的旅行社可破
或者打航global services，AA CK，包你满意
那好像这个事情最合适的就是让旅行社接入这个 agent
降本增效，自动服务他们的高净值客户
这个东西学无止境
我一般请专家号 @SourSweetTea
怎么实时查GDS的余票呢
gds 作为一个系统，当然有办法拿到余票
其实我发现这个 idea 本质不是开发一个 agent，而是运营一个旅行社，只是员工都是 agent
@打豆豆 打老师投钱吗？
除了voo我只敢投brkb
【引用自 库斯尼兹】:
飞机飞多了就会经常时不时遇到 IRROPS
一年回国两次，境内基本不飞，感觉是个小众需求。
打老师库里南该换闪灵了
没有人天天 irrops，但天天都总有人 irrops
市场广阔啊，卖订阅制的话成本更低了
问题在于irrops信息太碎片了 不是你想的这么简单
这个跟直挂一样，规定只是纸面上的，具体行与不行都在customer service agent一念之间。
而大规模延误的情况下，最难的其实是打通电话/排队。
【引用自 maruha】:
接入他们改签系统的api
yes
说句实话IRROPS我能够搞事情的速度只受限于我刷EF/Seats的速度和我教机场柜台办事情的速度
其实你需要的是能够预判的旅行助手，但是感觉flighty已经做到至少美国国内航班很多你需要的预判功能
【引用自 258】:
专家号 @SourSweetTea
万里挑一的专家
典型的 AI wrapper 陷阱。用 OpenClaw 写个脑子简单，搞定 GDS API 才是地狱难度。你的 agent 估计两秒钟就被航司的 Cloudflare block 了
openclaw 完全也可以不用浏览器嘛
它可以帮我打电话然后直接跟客服沟通，分别打十个不同语言的客服，然后教客服做事看哪边先操作成功
拿到余票和拿到便宜的 API 是两码事，GDS 接口费分分钟教你做人
flighty底层也是oag吗？
Flighty底层接入的是FlightAware和部分GDS data
具体是哪家GDS我母鸡
【引用自 N589AS】:
我刷EF/Seats的速度和我教机场柜台办事情的速度
太对了
前段时间irrops让gpt帮忙查天气查信息写message都很快捷方便，但很明显决策方面不够灵活。以及IRROPS的信息真的非常碎，有些甚至是unwritten rules。不同客户对各种edge case solutions的风险承受能力也不同，所谓理论上的更优解真执行下去也可能会fail