本研究提出了一种基于大型语言模型的旅行规划系统，结合符号规划器和空间优化技术，以提高旅行计划的响应性和一致性。该系统通过多阶段任务管理和用户需求定制，在处理复杂约束时表现出显著的性能提升。同时，研究开发了旅游助手聊天机器人，提供个性化建议，弥补了大型语言模型在复杂规划任务中的不足。

该文介绍了一种模块化可解释的对话系统，使用大型语言模型、符号规划器和基于代码执行的系统，能够在处理任务导向对话中解决难题，并在协作参考解决任务中表现出显著优势。在最具挑战性的情境中，该系统将任务成功率提高了13个百分点。