赶在“五一”长假之前，飞猪上线了AI产品“问一问”，首批向飞猪F5及以上会员开放，邀请码一度在小红书、闲鱼上形成“二级市场”， 一度被炒到40元。

　　按照官方介绍，“问一问”是一个由多个Agent（智能体）驱动的AI产品，能像专业旅游服务从业者一样思考问题、执行任务，并基于飞猪在供应链、服务等领域的专有数据以及全网的出行及玩法内容，为用户提供真实、可用的旅行方案。

　　换句话说，“问一问”更像是一个集结了多个智能体的AI“旅行定制团队”，包含了行程助手、路线定制师、智慧交通顾问、酒店顾问、攻略达人、本地人导游、预算管理师等多个专业助手，24小时在线提供定制旅行方案。

　　“问一问”提供的旅行定制方案可用度有多高，《中国经营报》记者第一时间进行了体验。

　　9个Agent一起“干活”

　　与此前各平台上线的旅行AI产品相比，飞猪“问一问”最大的不同在于“多智能体协作”。

　　包含行程助手、路线定制师、智慧交通顾问、酒店顾问、攻略达人、本地人导游、预算管理师等在内，一共多达9个人设同时在线，帮助用户分头解决机酒、行程、预算等问题。

　　“‘五一’云南昆明七天深度游。”记者用语音给“问一问”提出要求，系统自动识别指令出发地是“上海”， 调用“路线定制师”“智慧交通顾问”“酒店顾问”，1分钟内给出了一个预算约为3831元“经济酒店+舒适航班”的深度游方案。

　　方案基本覆盖了昆明市及其周边主要景点，以及交通便利、价格适中、口碑度较好的住宿推荐。优先推荐下午出发直飞航班，推荐理由是方便安排后续行程，如果考虑到价格因素，也有深夜出发的直飞推荐。

　　记者注意到，旅行方案中更多指向交易。方案中提到的旅行产品可以直接点击预订，如果对推荐不满意，可以实时修改，进一步提出要求进行动态调整。美中不足的是对景点及周边的介绍、吃喝玩乐信息不够详尽，总体信息全面但缺乏个性。

　　有趣的是，9个Agent之间既互相分工、互相协作，也会互相钳制（比如会在预算金额与航班时刻、酒店星级之间做平衡取舍），更像是一个真正的AI Team实时为“老板”（用户）做方案。

　　如果提出的要求、场景更多更明确，“问一问”会调动更多Agent提供服务。以“一家三口，小孩5岁，从北京去东京玩4天，有一天去迪士尼”的要求为例，“问一问”会启动更多“角色”一起做方案。路线定制师提供路线、智慧交通顾问帮助挑选航班，通过实时查询价格，预算管理师进行预算分析，最后由行程助手总结方案。

　　方案中推荐了适合家庭拍照留念的浅草寺，适合亲子互动的上野公园，也会从旅游者的角度出发，最后一天安排涩谷购物，可以直接提袋返程。

　　“可信”才是关键

　　不过对于用户来说，AI旅行产品提供的旅行方案，其更关心是否准确，能不能真的用起来。

　　“旅行是非常复杂的场景，飞猪用了大量时间探索用户需求，最重要的是怎么增加用户的可信度。”“问一问”产品负责人刘洪敏在接受记者采访时表示。

　　垂类AI产品，往往是在基模上加载“外挂”，比如根据它的生成结果来做一些旅行场景的实操性微调，以及针对涉及的点位挂上对应商品的超链接、图片等。这一路径相对简单和容易。

　　“问一问”选择从另一条路径出发，即从真实的用户视角考虑，尽可能地实现“所问即所能得”“所见即所能得”，也就是先框定真实的旅行场景和所涉及的数据集，然后让大模型的能力在这一范围内充分发挥、加以调优。

　　架构层面，系统采用混合模型策略而非单一基模。针对行程规划、实时报价、评价分析等不同任务，分别调用通义千问、DeepSeek等最适合的底层模型，再通过自主开发的调度层整合。

　　数据与信息的准确也直接决定了方案的准确度。“数据并非越多越好，更重要的是准确与质量。”飞猪技术负责人倪生华认为。

　　据倪生华介绍，飞猪将数据分成三类：第一是标品，比如每个地方需要多少景点才够好玩，是最细颗粒度；第二是做行程规划，优先以商家真实出团数据为标准，再去看全网数据。第三则是行程规划的具体内容填充，涉及“千人千面”，既有全网数据也会有飞猪自己的社区做补充。

　　与通用大模型依赖网络公开数据不同，“问一问”整合了三类核心数据：一是实时供应链数据，包括通过GDS（全球分销系统）获取的秒级更新的机票舱位、通过EBK系统同步的酒店房态；二是经过清洗的UGC数据，从300万条攻略中筛选出2万条真实行程模板；三是专业旅行定制师的工作流数据，将几十年行业经验结构化。这种“专有数据”组合使行程方案的准确率远超通用模型。

　　“内容多反而不是最核心的竞争力，哪些数据骨干、容错率高；根据用户喜好，拿到基础信息之后进行发挥，才是AI最擅长的地方。”在倪生华看来，“问一问”的定位并非要和内容平台竞争，而是要做一个有信任度的产品，“可读性好，同时要非常精准”。