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ROAM：检索增强的多日行程规划框架

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AI 综述

2026年11月9日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Ye Zihao、Lin Xiaoheng 提交的论文，提出检索增强的智能体框架 ROAM，用于自发多日行程规划，将语义偏好检索与显式时空优化相结合。论文报告在四座中国城市、510 个 POI 上的评测：ROAM 生成的三日行程平均包含 27.5 个 POI，高于裸 LLM 的 19.3 和仅检索基线的 17.0；路线分散度从 2,101 降至 677，降幅约 3.1 倍。消融实验显示，空间优化是路线效率的主要驱动因素，硬时间窗修复使约 30% 的景点避免违反营业时间。上述数字均为论文自报的评测结果，报道未提供独立复现或第三方验证。

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最新进展11月9日 13:00

ROAM：面向可行多日行程规划的检索增强优化框架

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月9日

13:00
arXiv Artificial Intelligence
ROAM：面向可行多日行程规划的检索增强优化框架
ROAM 是一个检索增强的智能体框架，用于多日行程规划，将语义偏好检索与显式时空优化结合。在四座中国城市、510 个 POI 上，ROAM 的三日行程平均包含 27.5 个 POI，高于裸 LLM 的 19.3 和仅检索基线的 17.0，路线分散度从 2,101 降至 677（3.1 倍）。消融显示空间优化是路线效率的主要驱动因素，硬时间窗修复使约 30% 的景点避免违反营业时间。

本事件热度走势

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可比范围峰值: 1011月9日 14:00
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