"北京社畜想去成都海量激情文学，坐窝就订票！"
现代年青东谈主的"说走就走"，时时闭幕于作念攻略的狼狈不堪：小红书告白遮天盖地，网红景点"照骗"扎心，机票旅店比价到目眩……当勇气败给谋划，最近几天在酬酢媒体和二手平台上被到处求邀请码的飞猪 AI 产物「问一问」，倒是让社畜目前一亮：一支 24 小时在线的" AI 团队"，旅游谋划中最"烧脑"的要津有救了。
咱们实测发现，只须对入辖下手机喊一句"带娃游成都，预算 5000 "，10 秒内「问一问」便召唤出机票比价师、旅店照管人、道路谋划师等多位 AI 助手，从直飞航班、亲子旅店到"熊猫基地早起攻略"一键生成，用度明细精准到元，基于及时库存和简直用户评价保举决策。况且，" 问一问 " 生成的决策中波及到的机票、旅店等商品，用户不错平直一键下单预订。
旅游谋划场景的复杂性相称成心于展现 AI 分析需求、整合复杂信息并生成内容的能力，因此不仅是种种通用模子和通用 Agent 性能展示的必备场景，亦然 AI 创业者最容易猜度的切入点，旅游公司我方搞的 AI 有什么新神色？
咱们对「问一问」进行了详备测评，说真话，我蓝本抱着 " 又一个旅行谋划器用 " 的心态，戒指却发现这款产物比想象中要实用得多，这里是快速预览版：
1、准确性更高：飞猪依靠自家的旅游数据上风，显然减少了基础模子的 " 幻觉 " 问题。也再次诠释了高质料的垂类数据和私有常识在 AI Agent 竞争中的枢纽性。
2、可用进程更高：其清澈中的交通、旅店、景点谋划致使预算范围估算，在履行的合感性和可实践性上较"饰演型"的 AI 谋划更高。此外，纠合旅游过程上钩划易变的用户行径特质，"问一问"产出的决策每个要津均可剪辑，预算界限亦能革新。
3、产物交互体验更开通：比起在基础大模子上嫁接小数常识库的行程助手类产物显贵跨越。在生成谋划的过程中，「问一问」通过数个 AI 助理单干调解的方式向用户直不雅地呈现了其任务拆解和实践的专科性，并变成了"被就业"的感受。为矫正长文本对用户阅读带来的压力，还加多了手绘攻略功能，更稳当答酢会聚共享的需要。
当"说走就走"不再就是"说坑就坑"，「问一问」粗略真能让诗和迢遥少点套路，多点诚实。
伪娘 拳交实测「问一问」，3 天攻略秒生成？
5 月北京到南京来往，预算 2000 元，哪几天最合适？当我把这个复杂需求丢给「问一问」，先进行了详备的想考，再实践具体操作。
「问一问」通盘这个词想考过程全程直播，及时滚动知道 "正在筛选航班""猜测中转决策总价""比对历史价钱波动" 等方法，同期奥秘地消散了五一岑岭期，建议错峰出行，这么不错享受到更优惠的价钱和更闲适的出行体验，幸免了岑岭期的拥挤和超出预算的价钱。
在及时数据查询要津，系统简直与航空公司保持零弊端同步，报价罢了秒级刷新。用户点击预订卡片后，可顿然跳转至飞猪机票预订界面，价钱动态保持及时更新。值得一提的是，决策中奥秘镶嵌了"比价彩蛋"遐想：折叠卡片中齐全袒护直飞、中转、错峰三类出行决策，点击伸开后致使连红眼航班是否提供餐饮就业都标注得一清二楚。
海量激情文学
最终，基于无数及时数据和智能分析算法得出的决策及对比，"问一问"给出了三种不同时间段启程的决策，并理解了它们的优颓势，将三种决策的枢纽信息，如航班时期、机票价钱、遨游时长、中转信息等，以对比表格的面目呈现。表格遐想简易明了、重心寥落，方便用户快速浏览和比较。通过这种直不雅的方式，用户无需在繁琐的笔墨姿色中筛选信息，就能速即把合手各决策的中枢要点，进而依据自身需乞降偏好作念出判断。
天然，在产物上线初期，咱们通过实测发现有在一些问题：一是生成速率不够快，需要 1-2 分钟，这可能是因为数据量宽绰、查询条款复杂，或是数据处理和分析的算法效力不够高，导致用户需要较万古期恭候决策的生成。二是表格里的总预算还不够精准，这粗略是由于 AI 在猜测中识别一些特定场景时还不够畅通导致的，比如多东谈主出行时的旅店同住东谈主拆分、不同庚齿段的婴儿票扣头优惠等，从而影响了决策的准确性。
当咱们选好了启程日历后，难度升级，又开动让「问一问」不息谋划在南京三天的行程。比拟于单独的机票预订，它顿然化身"技俩总监"，拉了个 AI 小群开线上会议：道路制定师拆罢职务，颖慧交通照管人翻遍交通数据库，旅店照管人拿着猜测器狂按，攻略达东谈主搜索景点信息。
多 Agent 的调用构成了技俩小组，各司其职，单干调解，况且在生成戒指上，它贴心性生成了详备道路图，标注了逐日的游玩景点、交通道路、旅店位置等枢纽信息，让用户能了了地了解行程安排，一目了然。
在问题中我提倡了一个个性化的需求，以南京的好意思食和文化为主，在行程谋划中 AI 优先谋划闹市好意思食街和有历史感的景点。同期，生成戒指中的想法地和行程都不错自界说修改，比如加多感酷好的好意思食街或延长在某个历史景点的游览时期。AI 生成的戒指与东谈主的采选相纠合，共同完成行程制定。
临了，「问一问」还为我整理好了机酒的快速预订进口。在生成的行程决策中，附带有相应的机票预订勾通和旅店预订进口，景点门票也不错平直参预商品细目页，方便我随时稽查和比较不同航班和旅店的价钱、时期、房型等信息，省去了在多个平台之间切换查找的缺乏。
当咱们把难度再次升级，将卡预算、行程制定、个性化需求以及出洋游等身分抽象起来时，「问一问」还是能够说明咱们的需求，提供了详备的行程谋划决策。但在全体预总猜测时，只猜测了单东谈主资本，经过咱们的比对，这个猜测戒指照实是正确的。
另外用户不错说明履行需求，生动治愈行程细节和预算水平，「问一问」不错随时说明用户的修矫正行治愈和优化，确保行程既恰当旅行者的个性化需求，又能在预算范围内。
总的来说，「问一问」在行程谋划方面施展出色，为用户提供了高效、绵薄且个性化的就业。关于国内行程谋划，其可用进程达到 80% 以上，能充分餍足大多数用户的需求。在国出门行方面，天然复杂性加多，但「问一问」仍能说明用户的预算、个性化需求等提供有价值的想路和建议，展现出较强的适用性和生动性。
拆解飞猪第一个 AI 的"最坚韧脑"
从产物体验来看，「问一问」和此前的 ChatBot 有很大离别，它通过整合及时数据、多智能体调解与垂直场景模子，变成了一个愈加复杂的产物形态。
飞猪时间崇敬东谈主倪生华告诉咱们："问一问"的西宾想路是，让模子学会旅游就业的想考方式后，通过飞猪自有的条约接口和 Agent 去调用各个场景中的及时数据。他说："与上一代旅行 AI 产物依赖静态数据库不同，飞猪平直接入了我方的机票报价引擎，Agent 在领会完消耗需求后，和会过报价引擎从航司和全球机票分销系统（GDS）得复书息，并买通了旅店、景区品类的供应链经管系统，确保机票、旅店价钱和库存等信息秒级更新。"
比如当用户查询" 5 月北京至南京廉价机票"时，系统会及时拉取航空公司的动态报价，并自动过滤已售罄的航班，保证保举的简直有用性。更为枢纽的是，平台积蓄的用户评价数据被深度整合进保举算法，当某旅店的过往消耗者负向反馈较为显然时，AI 会自动缩小其保举优先级。
这种数据闭环确保了保举决策既具备时效性，又能简直响应消耗体验质料，有望从根蒂上处置了单纯依赖大模子预西宾变成的能力、信息滞后的痛点。
其次，比拟于单一模子或单智能体的决策，「问一问」给与了多智能体调解机制打造中枢决策层。系统内置了行程助手、交通照管人、旅店管家等多个专科 AI 脚色，每个脚色崇敬特定领域的专科判断。
比如当用户提倡"带老东谈主出游"的抽象需求时，行程助手会智能拆解出"减少走路距离"、"消散斜坡景点"等具体任务方针，并触发交通照管人查询接驳时期宽松的航班，同期旅店管家筛选无遮挡设施王人全的住宿选项。时间团队数据知道，这种单干调解模式天然比单一模子响应速率稍慢，但决策准确性和可用性得到了大幅度提高，初步处置了旅游谋划中的复杂多维决策问题。
而垂直场景专科常识的深度集成是离别于基础推理模子的最大特质，在模子遐想上，「问一问」给与"通用基座 + 垂直强化"的双层架构，底层基于大谈话模子处理天然谈话交互，表层则镶嵌了旅游行业专属规则库。这些规则源自对资深旅行定制师的系统化调研。
同期，系统建立了动态校验机制大幅缩小了通用大模子常见的"幻觉"问题，更将专科旅行照管人的隐性常识滚动为可量化的就业尺度，提供接近东谈主工水准的专科建议。
天然，倪生华也悠闲：" AI 产物自身是一个自我进化的过程，咱们目前可能惟一 60 分，但跟着用户数据的握住反馈，以及咱们基于用户的 query 来构建需求餍足的一套齐全的评价尺度，对戒指进行基础的打分，握住去再行校验数据，纠合模子进行全体效力迭代。"
针对复杂需求响应速率较慢、长链路场景存在数据同步延伸等问题，举例保举机票中转、"机票 + 高铁"联运决策时，偶尔会出现中转地、库存等不准确的情况，时间团队正通过优化智能体通讯条约、提高缓存更新频率来处置。
结语：
从更深的产业维度来想考，「问一问」的出现正在处置旅游业定制难的问题。传统模式下，定制旅行依赖东谈主工就业，又名资深定制师日均最多产出 1-2 套决策，资本腾贵，地方客群局限于中高端阛阓。
而「问一问」将定制就业拆解为数据调用、需求匹配、动态校验等尺度化经过，异日罢了的千倍万倍的效力普及，且旯旮资本趋近于零。
这种 AI 行为坐褥力的效力跃迁正在重构行业步地：中小旅行社可借助 AI 以低资本提供个性化决策，冲突大型平台对定制游阛阓的旁边；消耗者则能以接近标品的价钱享受"千东谈主千面"的旅行谋划，鞭策个性化需求从奢靡变为大众消耗品。
这场变革的本色，是时间对坐褥力与坐褥干系的深度重构：当 AI 成为"基础水电"海量激情文学，旅游业终将走出标品化"价钱战"泥潭，转向以就业质料和创意为中枢的竞争新周期。
