过去一段时间，“通用 Agent”成了 AI 应用的默认发展方向。无论产品叙事还是技术布局，大家似乎都在追求一个“什么都能做”的智能体。但现实逐渐显露：通用 Agent 在真实世界中并不那么“通用”。
现实任务高度情境化，信息分散、流程复杂，对上下文记忆、工具调用、页面交互等要求极高。也就是说，要实现真正闭环的用户体验，需要 WebAgent 深入垂直领域，做 Post-Training（后训练）。
在最近一次线下交流中，特工们注意到一支来自浙大的年轻创业团队，他们选择「旅行」这个垂直场景，并于最近发布了全新的出海产品「iMeanAI Coyage」，刚刚上线不久就已经积累了 10w+ 海外用户。
长期以来，旅行行业被封闭体系牢牢掌控：航司票价分层、平台优推高佣产品、用户难以判断真实价格。iMeanAI Coyage 正在悄悄打破这一格局。
它自称“全球首个真正意义上的 AI 旅行伙伴”，不是简单的比价工具。用户只需用自然语言表达需求，它就能智能生成航班+住宿+多地串联的一站式方案，并可直接预订。
最关键的一点，它不站队平台、不接受优先曝光，只通过算法实时筛选性价比最优、路线最顺的结果。
为什么旅行值得被重做？
对很多人来说，开始旅行计划的那一刻，焦虑也随之而来。
一个完整的旅行方案，通常要从海外各种社交平台获取攻略和评价，去搜索网站查路线，再跳转到多个预订平台比价、下单，还要处理景点门票、交通衔接、餐饮预约等琐碎环节。整个过程中，信息割裂、流程复杂、选择过多…
尤其是在出国的远途出行中，整个工作量被放大更多。Expedia 的报告显示，用户平均做攻略时间超过 5 小时，需要浏览 141 个网页才能完成一次决策。
有一些依赖大模型生成的旅行类应用，试图通过语言模型来构建“旅行助手”，但它们通常缺乏对实时信息的调用能力，生成的内容也存在不少幻觉。
通用 Agent 虽然具备类人的操作能力，表面上看起来符合用户对“智能”的期待，但实际使用中常常表现不稳定：这次能完成任务，下次可能做不到，或者结果一半正确、一半出错，执行效率也偏低。这些问题都意味着，仅靠预训练远远不够，还需要针对具体场景进行后训练和精调。
毕竟，大模型也有“不可能三角”：无法同时做到又快、又准、又全。
例如乘法口诀表就是一个人脑的典型内置沙盒，在后训练之后，6×7=42 可以直接脱口而出而不需要重复计算。
一个好的 Agent 产品公司，一定需要具备训练大量适配模型的能力。而哪个公司掌握了这种后训练的 infra 和方法论，会成为巨大优势。
旅行者的这个痛点，似乎只能靠垂直 Agent 来解决。
浙大这支团队就发现了这个问题，才做出了「iMeanAI Coyage」，这也是全球首个基于 WebAgent 构建的垂直 Agent 产品。
据悉，Coyage 取自 Co-Voyage，意思是一起航行，iMeanAI 希望 Agent 不再只是被当做效率工具，而是真的能够提供信任，快乐，和陪伴。
官网：https://coyage.imean.ai/
iMeanAI 以 WebAgent 为核心，为用户提供从行程规划、比价购票，到实时提醒、智能总结等一站式服务。
我以我预想的一个行程规划为例，带大家看看 iMeanAI 的差异性特点。
我的需求：帮我规划一趟旅行，目的地包括巴黎、罗马、开罗、新加坡，每个城市停留时间差不多就行。从7月10日到8月10日，帮我安排一个最佳的旅行顺序，最好能有性价比最高的机票套餐，并附上价格，我从温哥华出发，最终也返回温哥华。
即使我输入的需求非常复杂，要去多个目的地/多日期区间，iMeanAI 也规划且执行的井井有条。每一班飞机怎么飞合适，大概花多少钱，去哪儿玩，iMeanAI 都给我了很好的推荐。
其他的许多 Agent 产品的规划都靠大模型生成，经常出现不合理的路径，比如特种兵一天 80km 走路，或者火车穿越海峡。
而 iMeanAI 通过 WebAgent 像人一样拿到真实的信息，比如地图的坐标，然后规划出来的方案才靠谱。
以及，iMeanAI 相比于许多通用 Agent 还有一个非常重要的特点是，快！
不少用户吐槽在用相关 Agent 产品做旅游规划时，Agent 运行时间特别长/消费积分特别多，但 iMeanAI 基本在 30s 内就能返回。
飞猪的 AI 行程规划效果再好，用户也只能查看飞猪一个渠道的航班和酒店等信息。更多情况下，对于机票和酒店的搜索和预订，用户总是期望全网对比一下，避免杀熟。但是之前自己一个一个打开网站非常累，拿到的信息还不一定全。
而 iMeanAI 背后的 WebAgent 会在背后进行一系列复杂操作——在浏览器环境中自主调取网页、搜索航班与酒店、筛选路线、比较价格、生成可执行的日程安排…
最终 iMeanAI 给到了我一套比价后更实惠的策略，也支持我一站式查看各个平台具体的价格。
iMeanAI 除了航班、酒店和城市景点的信息的搜索非常快速准确之外，展示的交互体验相当不错，信息也是非常丰富，每个关键的景点信息都支持点击查看详情。
此外，我们也去做了更深度的测评和调研，发现 iMeanAI 在多方面细节上的体验优于其他海外产品。
又为什么 iMeanAI 能把 WebAgent 做的这么好？
据特工们了解，iMeanAI 团队竟然在三年前就已经开始布局 WebAgent 相关的研究了，而且还在银行这类对准确性和稳定性要求最高的场景落地过产品。
这些年发表的学术工作被 CMU、Microsoft 、OSU、Amazon、Salesforce、ServiceNow 等多次引用，早早参与行业标准的建立。
https://arxiv.org/pdf/2503.23350
此外，iMeanAI 团队研发的框架在 Online-Mind2Web 上 5 月份的最新评估中，成功率达到了 65%，拿到了 SOTA。
Online-Mind2Web 是业界最具影响力的通用 Agent 在真实环境下的基准测试，由俄亥俄州立大学(OSU)发布
因为坚信，所以早早布道。iMeanAI 见证了 WebAgent 领域的繁荣过程，从国内最大的 WebAgent 开源交流社区 WebAgentLab，到海外 alphaxiv 的 CUA Community，iMeanAI 团队主理的社区成员超过了一千多人。
图片来源：致敬Anthropic，Gemini：iMean AI开启WebAgent后训练(Post-training)时代
据团队预告，在后续版本中还会有许多有趣的多模态能力等功能，同时也会上线app，可以在旅途中实时陪伴用户，景点讲解、旅行日记…
在 iMeanAI 团队的愿景中，iMeanAI 不只是一个工具，而是能做到在旅行前、旅行中、旅行后都能陪伴用户的个性化旅行搭子。
AI+旅行赛道并不冷清，也侧面说明这背后存在着真需求。整个旅行过程中的痛点和不便是一道公开题，大家都在用自己的 Product 去 Fit Market。而 iMeanAI 的 WebAgent 路线，或许正是最有潜力的解法之一。
在上一个互联网时代，旅行全靠 OTA（Online Travel Agency），在新的时代，一个 ATA（AI Travel Agency） 的新入口已经打开。谁能先赢得用户的信任，谁就拿到了重做万亿美金旅行赛道的入场劵。
如果说过去一轮移动互联网红利，是通过“超级 App”重构了人与服务的连接方式，那么 WebAgent 的价值，或许就在于重构人与网页、人与任务之间的协作方式。
这可能正是中国 AI 创业者打开“移动互联网时刻”的一个新起点。
期待 iMean 团队的下一步进展！
iMeanAI Coyage的 1.0 版本已经全面公测（更多功能将在今年晚些时候逐步释放），不需要邀请码！
访问链接：https://coyage.imean.ai/
（文：特工宇宙）
