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

hwyzw

    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