北京至成都的飞机票价格，实测飞猪AI旅行助手「问一问」，重新定义旅行规划便捷性福州活动营销推广

本文对飞猪最新推出的AI旅行助手「问一问」展开深入实测。探索这款应用怎样通过整合实时数据以及多智能体协作。来提供个性化且高效的旅行规划服务。目的是重新定义旅行规划的便捷性与实用性。

“北京社畜想去成都，立刻就订票！”

当代年轻人“说走就走”的想法，常常在做攻略时遭遇重重困难而告终：小红书上广告泛滥，网红景点实际与照片相差甚远令人失望，比较机票酒店价格比价比价到眼花缭乱……当勇气被计划打败，最近几天在社交媒体和二手平台上到处有人求邀请码的飞猪AI产品「问一问」，给社畜带来了惊喜：有一支24小时随时在线的“AI团队”，旅游规划里最费脑筋的环节有解决办法了。

我们实际测试发现。只要对着手机喊一句“带娃游成都，预算5000”。10秒内「问一问」就能召唤出多位AI助手。比如机票比价师、酒店顾问、路线规划师等。能一键生成从直飞航班、亲子酒店到“熊猫基地早起攻略”的内容。费用明细精确到元。推荐的方案是基于实时库存和真实用户评价得出的。并且，“问一问”所生成方案里涉及的机票、酒店等商品。用户能够直接通过一键下单来预订。

旅游规划场景极为复杂，这十分利于呈现AI分析需求、整合繁杂信息以及生成内容的能力。所以它不但是各类通用模型和通用Agent性能展示的必要场景，还是AI创业者极易想到的切入点。旅游公司自行研发的AI能有啥新花样？

我们对「问一问」做了详尽测评。说实话，我起初是以“又一个旅行规划工具”的想法来看待它的。然而结果是，这款产品远比想象中实用。这里是快速预览版：

1、准确性更高：

飞猪凭借自身旅游数据方面的优势。显著减少了基础模型的“幻觉”问题。这再次证实了高质量垂类数据以及专有知识在AI Agent竞争里的关键作用。

2、可用程度更高：

其线路里的交通、酒店、景点规划以及预算范围估算，在实际的合理性与可执行性方面，比“表演型”的AI规划要高。另外，结合旅游过程中计划容易变化的用户行为特点，“问一问”产出的方案每个环节都可以编辑，预算范畴也能够调节。

3、产品交互体验更流畅：

行程助手类产品若只是在基础大模型上嫁接少量知识库，与之相比有显著进步。“问一问”在生成规划时，借助数个AI助理分工协作，向用户直观展现任务拆解与执行的专业性，让用户有“被服务”之感。为减轻长文本给用户阅读造成的压力，还增添手绘攻略功能，更契合社交网络分享需求

增添一些真诚

01 实测「问一问」，3天攻略秒生成？

5月从北京往返南京，预算2000元，哪几天最合适呢？我把这个复杂需求交给「问一问」后，先进行了详细思考，然后执行具体操作。

“问一问”的整个思考过程进行全程|直播|。实时滚动显示“正在筛选航班”“计算中转方案总价”“比对历史价格波动”等步骤。同时巧妙避开五一高峰期。建议错峰出行。如此能享受到更优惠价格。还能有更舒适出行体验。避免高峰期拥堵。也避免超出预算的价格。

在实时数据查询时，系统与航空公司同步，几乎没有误差，报价能秒级刷新。用户点击预订卡片，会瞬间跳转到飞猪机票预订界面，价格动态实时更新。方案中巧妙嵌入“比价彩蛋”设计，折叠卡片完整隐藏直飞、中转、错峰三类出行方案，点击展开，红眼航班是否提供餐饮服务都标注得很清楚

最终 “问一问” 给出三种不同时间段出发的方案这是基于大量实时数据和智能分析算法得出的方案及对比还剖析了这些方案的优劣势并把三种方案的关键信息像航班时间机票价格飞行时长中转信息等以对比表格形式呈现表格设计简洁明了重点突出方便用户快速浏览和比较用这种直观方式用户不用在繁琐文字描述里筛选信息能快速抓住各方案核心要点进而根据自身需求和偏好做判断

当然，产品上线初期我们通过实测发现了一些问题一是生成速度不够快需要1至2分钟这可能是由于数据量庞大查询条件复杂或者数据处理和分析的算法效率不高导致用户等待方案生成的时间较长二是表格里的总预算不够精确。这或许是因为AI在计算时识别一些特定场景不顺畅。比如多人出行时酒店同住人拆分。比如不同年龄段婴儿票折扣优惠等。这影响了方案的准确性。

选好出发日期后难度升级开始让「问一问」持续规划南京三天行程与单独机票预订不同它瞬间化身“项目总监” 拉了个AI小群开线上会议路线制定师拆解任务智慧交通顾问翻遍交通数据库酒店顾问拿着计算器狂按攻略达人搜索景点信息

项目小组由多Agent调用组成小组成员各司其职分工协作在生成结果方面它贴心地生成了详细路线图该路线图标注了每日游玩景点交通路线酒店位置等关键信息让用户能清晰了解行程安排做到一目了然

我在问题里提出个性化需求。以南京美食和文化为主。行程规划中AI优先规划闹市美食街及有历史感的景点。生成结果里目的地和行程可自定义修改。比如增加感兴趣的美食街。或延长在某个历史景点的游览时间。AI生成结果与人的选择相结合。共同完成行程制定

最后，「问一问」帮我整理好了机酒快速预订入口。生成的行程方案里，附带机票预订链接。还有酒店预订入口。景点门票能直接进入商品详情页。方便我随时查看不同航班价格、时间、房型等信息。也能随时比较不同酒店的价格、时间、房型等信息。省去在多个平台间切换查找的麻烦

当把难度再次提升，把卡预算、行程制定、个性化需求以及出国游等因素综合起来。此时，「问一问」仍能依据需求，给出详细的行程规划方案。在整体预算计算时，仅计算了单人成本。经比对，这个计算结果确实正确。

另外用户能够依照实际需求，灵活调节行程细节以及预算水平。「问一问」可随时依据用户的修改予以调整与优化。确保行程既契合旅行者的个性化需求，又处于预算范围之内。

总的来说「问一问」在行程规划方面表现优异为用户给予了高效便捷且个性化的服务对于国内行程规划其可用程度超过80% 能够充分满足多数用户的需求在国际出行方面尽管复杂性提升但「问一问」依旧能依据用户的预算个性化需求等给出有价值的思路和建议展现出较强的适用性与灵活性

02 拆解飞猪第一个AI的“最强大脑”

从产品体验角度而言「问一问」与之前的差异显著它借助整合实时数据运用多智能体协作结合垂直场景模型形成了更为复杂的产品形态

飞猪技术负责人倪生华告知我们 “问一问” 的训练思路是让模型学会旅游服务思考方式之后通过飞猪自有协议接口和Agent 调用各个场景中的实时数据他表示上一代旅行AI产品依赖静态数据库飞猪与之不同飞猪直接接入了自己的机票报价引擎 Agent解析完消费需求后通过报价引擎从航司和全球机票分销系统获取信息飞猪还打通了酒店景区品类的供应链管理系统确保机票酒店价格和库存等信息秒级更新

比如用户查询“5月北京至南京低价机票”，系统会实时拉取航空公司动态报价，自动过滤已售罄航班，保证推荐真实有效。更关键的是，平台积累的用户评价数据被深度整合进推荐算法，若某酒店过往消费者负向反馈明显，AI会自动降低其推荐优先级。

这种数据闭环确保了推荐方案具备时效性。它还能真实反映消费体验质量。有望从根本上解决痛点。该痛点是单纯依赖大模型预训练形成的能力导致信息滞后。

其次，“问一问”打造核心决策层时采用的是多智能体协作机制。这与单一模型或单智能体的决策不同。系统内置了多个专业AI角色。比如行程助手、交通顾问、酒店管家等。每个角色负责特定领域的专业判断。

比如用户提出“带老人出游”的综合需求。行程助手会智能拆解具体任务指标。如“减少步行距离”“避开陡坡景点”等。还会触发交通顾问查询接驳时间宽松的航班。同时酒店管家筛选无障碍设施齐全的住宿选项。技术团队的数据表明，这种分工协作模式，响应速度比单一模型稍慢。不过，其方案的准确性大幅提升，可用性也大幅提高。并且初步解决了旅游规划里复杂的多维决策问题。

垂直场景专业知识深度集成是区别于基础推理模型的最大特点。在模型设计上，「问一问」采用双层架构。即“通用基座+垂直强化”。底层基于大语言模型处理自然语言交互。上层嵌入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

同时，系统设置了动态校验机制。这一机制大幅降低了通用大模型常见的“幻觉”问题。它还将专业旅行顾问的隐性知识转化为可量化的服务标准。进而提供接近人工水准的专业建议

当然，倪生华也表示坦然。他说，AI产品本身是一个自我进化的过程。当下，其水平可能只有60分。不过，随着用户数据持续反馈，并且基于用户的query构建一套完整的需求满足评价标准，对结果进行基础打分，不断重新校验数据，再结合模型进行整体效果迭代。

复杂需求响应速度比较慢。长链路场景存在数据同步延迟等问题。比如推荐机票中转、“机票+高铁”联运方案时。偶尔会出现中转地不准确的情况。也会出现库存不准确的情况。技术团队正在通过优化智能体通信协议来解决。还通过提高缓存更新频率来解决

03 结语

从更深的产业维度思考，“问一问”出现了。它正在解决旅游业定制难的问题。在传统模式下，定制旅行依赖人工服务。一名资深定制师日均最多产出1 - 2套方案。成本高昂。目标客群局限于中高端市场。

「问一问」把定制服务分解成数据调用、需求匹配、动态校验等标准化流程。未来能实现效率提升，提升幅度达到千倍万倍。并且边际成本接近零

这种AI作为生产力带来效率跃迁，正在重构行业格局。中小旅行社可借助AI，以低成本提供个性化方案，打破大型平台对定制游市场的垄断。消费者能以接近标品的价格，享受“千人千面”的旅行规划，推动个性化需求从奢侈品变为大众消费品。

这场变革本质是技术对生产力与生产关系进行深度重构。当AI成为“基础水电”，旅游业最终会走出标品化“价格战”泥潭。旅游业会转向以服务质量和创意为核心的竞争新周期。

作者｜Yoky

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