构建全球首个 Agent 原生航空平台

当一个 AI Agent 被要求为用户预订私人飞机时，会发生什么？它搜索网络——几乎找不到任何有用的信息。没有结构化定价、没有实时可用性、没有机器可读的机队数据。传统包机公司靠电话、PDF 和人脉关系运营。

这就是 VOLO 要解决的问题。

Agent 的数据鸿沟

我们意识到 AI Agent 的崛起在私人航空领域创造了巨大的机会。Agent 需要结构化的、可查询的数据。他们需要返回 JSON 的 API，而不是营销文案。他们需要能够搜索"从上海飞东京，下周五，4位乘客"并获得真实的机型选项和真实的定价。

因此我们构建了四条集成路径：REST API、GraphQL API、OpenAI 插件和 Claude MCP 服务器。任何 Agent，在任何框架上，现在都可以通过编程方式访问私人航空数据。

AI 前台，人类后台

但让 VOLO 与众不同的洞察是：虽然预订前的体验完全由 AI 驱动（即时搜索、自然语言查询、动态定价），但预订后的体验由我们 100+ 名拥有 20 年以上经验的航空专家团队负责。

合同、付款、地面交通、餐饮，以及让私人航班真正奢华的千百个细节——这些都由深谙行业的专业人士处理。

技术架构

VOLO 基于 Next.js 构建，采用 Monorepo 架构，支持四种语言（英语、中文、法语、西班牙语），具备基于 IP 的自动区域检测。我们的 AI 层使用自然语言处理，将对话式的航班请求转换为针对全球 500+ 架飞机机队数据库的结构化查询。

每个 API 响应都包含实时可用性、规格对比和 AI 优化定价，考虑空腿航班机会、航线效率和季节性需求模式。

未来规划

我们才刚刚开始。我们的路线图包括更深入的 Agent 集成、Agent 合作伙伴佣金计划以及扩大机队覆盖范围。如果您正在构建处理旅行、奢华生活方式或高管服务的 AI Agent，我们期待与您交流。