“北京社畜想去成都，立刻就訂票！”
當代年輕人的“說走就走”，往往終結於做攻略的焦頭爛額：小紅書廣告鋪天蓋地，網紅景點“照騙”扎心，機票酒店比價到眼花……當勇氣敗給計劃，最近幾天在社交媒體和二手平臺上被到處求邀請碼的飛豬AI產品「問一問」，倒是讓社畜眼前一亮：一支24小時線上的“AI團隊”，旅遊規劃中最“燒腦”的環節有救了。
我們實測發現，只要對著手機喊一句“帶娃遊成都，預算5000”，10秒內「問一問」便召喚出機票比價師、酒店顧問、路線規劃師等多位AI助手，從直飛航班、親子酒店到“熊貓基地早起攻略”一鍵生成，費用明細精確到元，基於即時庫存和真實使用者評價推薦方案。而且，"問一問"生成的方案中涉及到的機票、酒店等商品，使用者可以直接一鍵下單預訂。
旅遊規劃場景的複雜性非常有利於展現AI分析需求、整合複雜資訊並生成內容的能力，因此不僅是各類通用模型和通用Agent效能展示的必備場景，也是AI創業者最容易想到的切入點，旅遊公司自己搞的AI有什麼新名堂？
我們對「問一問」進行了詳細測評，說實話，我原本抱著"又一個旅行規劃工具"的心態，結果卻發現這款產品比想象中要實用得多，這裡是快速預覽版：
1、準確性更高：飛豬依靠自家的旅遊資料優勢，明顯減少了基礎模型的"幻覺"問題。也再次證明了高質量的垂類資料和專有知識在AI Agent競爭中的關鍵性。
2、可用程度更高：其線路中的交通、酒店、景點規劃甚至預算範圍估算，在實際的合理性和可執行性上較“表演型”的AI規劃更高。此外，結合旅遊過程中計劃易變的使用者行為特點，“問一問”產出的方案每個環節均可編輯，預算範疇亦能調節。
3、產品互動體驗更流暢：比起在基礎大模型上嫁接少量知識庫的行程助手類產品顯著進步。在生成規劃的過程中，「問一問」透過數個AI助理分工協作的方式向用戶直觀地呈現了其任務拆解和執行的專業性，並形成了“被服務”的感受。為改進長文字對使用者閱讀帶來的壓力，還增加了手繪攻略功能，更適應社交網路分享的需要。
當“說走就走”不再等於“說坑就坑”，「問一問」或許真能讓詩和遠方少點套路，多點真誠。
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實測「問一問」，3天攻略秒生成？
5月北京到南京往返，預算2000元，哪幾天最合適？當我把這個複雜需求丟給「問一問」，先進行了詳細的思考，再執行具體操作。
「問一問」整個思考過程全程直播，即時滾動顯示 “正在篩選航班”“計算中轉方案總價”“比對歷史價格波動” 等步驟，同時巧妙地避開了五一高峰期，建議錯峰出行，這樣可以享受到更優惠的價格和更舒適的出行體驗，避免了高峰期的擁堵和超出預算的價格。
在即時資料查詢環節，系統幾乎與航空公司保持零誤差同步，報價實現秒級重新整理。使用者點選預訂卡片後，可瞬間跳轉至飛豬機票預訂介面，價格動態保持即時更新。值得一提的是，方案中巧妙嵌入了“比價彩蛋”設計：摺疊卡片中完整隱藏直飛、中轉、錯峰三類出行方案，點選展開後甚至連紅眼航班是否提供餐飲服務都標註得一清二楚。
最終，基於大量即時資料和智慧分析演算法得出的方案及對比，“問一問”給出了三種不同時間段出發的方案，並剖析了它們的優劣勢，將三種方案的關鍵資訊，如航班時間、機票價格、飛行時長、中轉資訊等，以對比表格的形式呈現。表格設計簡潔明瞭、重點突出，方便使用者快速瀏覽和比較。透過這種直觀的方式，使用者無需在繁瑣的文字描述中篩選資訊，就能迅速把握各方案的核心要點，進而依據自身需求和偏好做出判斷。
當然，在產品上線初期，我們透過實測發現存在一些問題：一是生成速度不夠快，需要 1-2 分鐘，這可能是因為資料量龐大、查詢條件複雜，或是資料處理和分析的演算法效率不夠高，導致使用者需要較長時間等待方案的生成。二是表格裡的總預算還不夠精確，這或許是由於AI在計算中識別一些特定場景時還不夠通順導致的，比如多人出行時的酒店同住人拆分、不同年齡段的嬰兒票折扣優惠等，從而影響了方案的準確性。
當我們選好了出發日期後，難度升級，又開始讓「問一問」持續規劃在南京三天的行程。相比於單獨的機票預訂，它瞬間化身“專案總監”，拉了個 AI 小群開線上會議：路線制定師拆解任務，智慧交通顧問翻遍交通資料庫，酒店顧問拿著計算器狂按，攻略達人搜尋景點資訊。
多 Agent 的呼叫組成了專案小組，各司其職，分工協作，而且在生成結果上，它貼心地生成了詳細路線圖，標註了每日的遊玩景點、交通路線、酒店位置等關鍵資訊，讓使用者能清晰地瞭解行程安排，一目瞭然。
在問題中我提出了一個個性化的需求，以南京的美食和文化為主，在行程規劃中AI優先規劃鬧市美食街和有歷史感的景點。同時，生成結果中的目的地和行程都可以自定義修改，比如增加感興趣的美食街或延長在某個歷史景點的遊覽時間。AI 生成的結果與人的選擇相結合，共同完成行程制定。
最後，「問一問」還為我整理好了機酒的快速預訂入口。在生成的行程方案中，附帶有相應的機票預訂連結和酒店預訂入口，景點門票也可以直接進入商品詳情頁，方便我隨時檢視和比較不同航班和酒店的價格、時間、房型等資訊，省去了在多個平臺之間切換查詢的麻煩。
當我們把難度再次升級，將卡預算、行程制定、個性化需求以及出國遊等因素綜合起來時，「問一問」依然能夠根據我們的需求，提供了詳細的行程規劃方案。但在整體預算計算時，只計算了單人成本，經過我們的比對，這個計算結果確實是正確的。
另外使用者可以根據實際需求，靈活調整行程細節和預算水平，「問一問」可以隨時根據使用者的修改進行調整和最佳化，確保行程既符合旅行者的個性化需求，又能在預算範圍內。
總的來說，「問一問」在行程規劃方面表現出色，為使用者提供了高效、便捷且個性化的服務。對於國內行程規劃，其可用程度達到 80% 以上，能充分滿足大多數使用者的需求。在國際出行方面，雖然複雜性增加，但「問一問」仍能根據使用者的預算、個性化需求等提供有價值的思路和建議，展現出較強的適用性和靈活性。
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拆解飛豬第一個AI的“最強大腦”
從產品體驗來看，「問一問」和此前的ChatBot有很大區別，它透過整合即時資料、多智慧體協作與垂直場景模型，形成了一個更加複雜的產品形態。
飛豬技術負責人倪生華告訴我們：“問一問”的訓練思路是，讓模型學會旅遊服務的思考方式後，透過飛豬自有的協議介面和Agent去呼叫各個場景中的即時資料。他說：“與上一代旅行AI產品依賴靜態資料庫不同，飛豬直接接入了自己的機票報價引擎，Agent在解析完消費需求後，會透過報價引擎從航司和全球機票分銷系統（GDS）獲取資訊，並打通了酒店、景區品類的供應鏈管理系統，確保機票、酒店價格和庫存等資訊秒級更新。”
比如當用戶查詢“5月北京至南京低價機票”時，系統會即時拉取航空公司的動態報價，並自動過濾已售罄的航班，保證推薦的真實有效性。更為關鍵的是，平臺積累的使用者評價資料被深度整合進推薦演算法，當某酒店的過往消費者負向反饋較為明顯時，AI會自動降低其推薦優先順序。
這種資料閉環確保了推薦方案既具備時效性，又能真實反映消費體驗質量，有望從根本上解決了單純依賴大模型預訓練形成的能力、資訊滯後的痛點。
其次，相比於單一模型或單智慧體的決策，「問一問」採用了多智慧體協作機制打造核心決策層。系統內建了行程助手、交通顧問、酒店管家等多個專業AI角色，每個角色負責特定領域的專業判斷。
比如當用戶提出“帶老人出遊”的綜合需求時，行程助手會智慧拆解出“減少步行距離”、“避開陡坡景點”等具體任務指標，並觸發交通顧問查詢接駁時間寬鬆的航班，同時酒店管家篩選無障礙設施齊全的住宿選項。技術團隊資料顯示，這種分工協作模式雖然比單一模型響應速度稍慢，但方案准確性和可用性得到了大幅度提高，初步解決了旅遊規劃中的複雜多維決策問題。
而垂直場景專業知識的深度整合是區別於基礎推理模型的最大特點，在模型設計上，「問一問」採用“通用基座+垂直強化”的雙層架構，底層基於大語言模型處理自然語言互動，上層則嵌入了旅遊行業專屬規則庫。這些規則源自對資深旅行定製師的系統化調研。
同時，系統設定了動態校驗機制大幅降低了通用大模型常見的“幻覺”問題，更將專業旅行顧問的隱性知識轉化為可量化的服務標準，提供接近人工水準的專業建議。
當然，倪生華也坦然：“AI產品本身是一個自我進化的過程，我們現在可能只有60分，但隨著使用者資料的不斷反饋，以及我們基於使用者的query來構建需求滿足的一套完整的評價標準，對結果進行基礎的打分，不斷去重新校驗資料，結合模型進行整體效果迭代。”
針對複雜需求響應速度較慢、長鏈路場景存在資料同步延遲等問題，例如推薦機票中轉、“機票+高鐵”聯運方案時，偶爾會出現中轉地、庫存等不準確的情況，技術團隊正透過最佳化智慧體通訊協議、提高快取更新頻率來解決。
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結語：
從更深的產業維度來思考，「問一問」的出現正在解決旅遊業定製難的問題。傳統模式下，定製旅行依賴人工服務，一名資深定製師日均最多產出1-2套方案，成本高昂，目標客群侷限於中高階市場。
而「問一問」將定製服務拆解為資料呼叫、需求匹配、動態校驗等標準化流程，未來實現的千倍萬倍的效率提升，且邊際成本趨近於零。
這種AI作為生產力的效率躍遷正在重構行業格局：中小旅行社可藉助AI以低成本提供個性化方案，打破大型平臺對定製遊市場的壟斷；消費者則能以接近標品的價格享受“千人千面”的旅行規劃，推動個性化需求從奢侈品變為大眾消費品。
這場變革的本質，是技術對生產力與生產關係的深度重構：當AI成為“基礎水電”，旅遊業終將走出標品化“價格戰”泥潭，轉向以服務質量和創意為核心的競爭新週期。