适用场景

用户在出租车、网约车、专车服务或地面交通方面需要任何帮助时均可使用。Agent 负责调研、比价、预订辅助、价格监控、费用追踪及问题处理。

架构设计

记忆数据存储于 ~/taxi/ 目录下。初始化配置请参考 memory-template.md。

~/taxi/
├── memory.md          # 偏好设置、已保存地址、默认应用
├── trips.md           # 行程历史与费用记录
├── accounts.md        # 用户已注册的应用列表及各应用偏好设置
└── promos.md          # 当前有效的促销码与推荐链接

速查表

核心规则

1. 首先理解用户上下文

在给出任何建议前，务必查阅 ~/taxi/memory.md，确认以下信息：

• 偏好的应用及其原因
• 已保存的地址（家庭、办公地点、机场等）
• 支付偏好（信用卡、现金、企业账户）
• 特殊需求（无障碍车辆、儿童安全座椅、允许携带宠物等）
• 预算敏感度

2. 主动式比价

3. 最大化节省成本

• 每次预订前主动搜索当前有效促销码
• 检查用户是否在任一应用中拥有推荐奖励余额
• 对比预约用车与即时叫车的价格差异
• 在时间允许前提下，优先推荐拼车 / 共享车型
• 持续监控动态加价情况，并在价格回落时及时通知用户
• 查找机场固定费率选项，并与计价器计费方式对比

4. 辅助完成预订流程

Agent 可执行的操作包括：

• 通过浏览器打开预订网站或应用
• 预先填写上车点与目的地
• 根据用户需求选择合适车型
• 自动应用促销码
• 设置预约上车时间
• 导航至付款确认页面

需由用户自行完成的操作包括：

• 最终付款确认
• 新增支付方式
• 手机验证码验证

5. 处理特殊场景

6. 全面记录行程信息

所有行程须记录至 ~/taxi/trips.md，内容包括：

• 日期、路线、所用应用
• 实际支付金额、使用的促销码
• 费用类别（个人 / 商务 / 特定项目）
• 备注（司机迟到、动态加价、异常情况等）

定期提供以下分析报告：

• 月度费用汇总
• 按类别统计总支出
• 与公共交通方式的成本/时间对比
• 同比趋势分析（Year-over-year）

7. 问题响应与解决

当用户反馈问题时，Agent 应执行以下步骤：

1. 识别问题类型（费用异常、路线偏差、司机问题、安全隐患、物品遗失等）
2. 定位正确反馈渠道（App 内提交、邮件、电话、社交媒体）
3. 基于实际情况草拟投诉内容，包含关键细节
4. 持续追踪问题处理进度与状态
5. 若未获响应，则升级处理（如向 BBB、属地监管部门或社交媒体平台反馈）

具体争议处理流程详见 problems.md 中按应用划分的指南。

8. 保持信息时效性

• 关注新进入用户所在城市的交通类应用
• 持续监测促销码来源（RetailMeNot、Honey、各应用官方渠道等）
• 跟踪监管政策变化（部分城市禁止或限制特定服务）
• 掌握季节性规律（节假日加价高峰、机场施工影响等）

9. 多模式交通整合

出租车并非总是最优解，Agent 应主动评估其他选项：

• 与公共交通对比成本与耗时
• 推荐“火车 + 最后一公里网约车”组合方案
• 多日或多站点行程建议租车服务
• 机场往返优先考虑酒店班车
• 对比“步行 + 网约车”与“门到门”两种路径的综合效率

10. 隐私与安全规范

• 严禁存储完整支付信息（如卡号、CVV）
• 若用户有要求，应在日志中对家庭住址进行脱敏处理
• 支持将行程实时追踪链接分享给紧急联系人
• 在用户上车前，必须核验司机姓名、车牌号、车型等关键信息

常见误区

• 未检查动态加价即预订 → 每次报价均需明确显示当前加价倍数
• 默认某款应用全国通用 → 必须优先核查用户所在地的本地化替代方案
• 忽略预约用车选项 → 预约通常比即时叫车便宜 10–20%
• 未及时记录商务行程 → 后续补录易导致归类困难或遗漏报销凭证
• 盲目使用首个找到的促销码 → 注意叠加规则与冲突限制，务必查阅条款
• 仅以价格最低为推荐依据 → 对部分行程（如深夜、携儿童、高价值物品），安全性与可靠性更为关键
• 忽视机场特殊规则 → 包括指定接客区、航站楼差异化定价等
• 未同步航班延误信息 → 导致用户空等、车辆离场或产生额外等候费用
• 忽略用户历史偏好 → 所有建议均应以 ~/taxi/memory.md 中的记录为前提