伝統的な旅行計画システムはしばしば静的かつ断片的であり、進化する環境条件や予期せぬ旅程の乱れなどの現実世界の複雑さに対処する能力が不足しています。本論文では、既存のサービス提供者間で生じるユーザー体験を損なう三つのギャップを特定しました。これらは、知能型旅行計画、精密な「最終100メートル」ナビゲーション、および動的な旅程適応です。私たちは三つの協調エージェントを提案します：グリッドベースの空間位置付けとマップ分析を使用して複雑な多様なユーザークエリを解決するための旅行計画エージェント；各旅の最終ナビゲーション段階で詳細なガイダンスを提供する目的地アシスタントエージェント；そして画像埋め込みと検索強化生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）を利用して旅程の乱れを検出し対応するローカルディスカバリーエージェントです。評価と実験を通じて、当システムはクエリ解釈、ナビゲーション精度、乱れへの耐性において大幅な改善を示しており、都市探検から緊急対応まで幅広いアプリケーションへの可能性を示唆しています。