本文深入实测了飞猪最新推出的AI旅行助手「问一问」，探索这款应用如何通过整合实时数据和多智能体协作，提供个性化且高效的旅行规划服务，旨在重新定义旅行规划的便捷性和实用性。

“北京社畜想去成都，立刻就订票！”

当代年轻人的“说走就走”，往往终结于做攻略的焦头烂额：小红书广告铺天盖地，网红景点“照骗”扎心，机票酒店比价到眼花……当勇气败给计划，最近几天在社交媒体和二手平台上被到处求邀请码的飞猪AI产品「问一问」，倒是让社畜眼前一亮：一支24小时在线的“AI团队”，旅游规划中最“烧脑”的环节有救了。

我们实测发现，只要对着手机喊一句“带娃游成都，预算5000”，10秒内「问一问」便召唤出机票比价师、酒店顾问、路线规划师等多位AI助手，从直飞航班、亲子酒店到“熊猫基地早起攻略”一键生成，费用明细精确到元，基于实时库存和真实用户评价推荐方案。而且，”问一问”生成的方案中涉及到的机票、酒店等商品，用户可以直接一键下单预订。

旅游规划场景的复杂性非常有利于展现AI分析需求、整合复杂信息并生成内容的能力，因此不仅是各类通用模型和通用Agent性能展示的必备场景，也是AI创业者最容易想到的切入点，旅游公司自己搞的AI有什么新名堂？

我们对「问一问」进行了详细测评，说实话，我原本抱着”又一个旅行规划工具”的心态，结果却发现这款产品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优势，明显减少了基础模型的”幻觉”问题。也再次证明了高质量的垂类数据和专有知识在AI Agent竞争中的关键性。

2、可用程度更高：

其线路中的交通、酒店、景点规划甚至预算范围估算，在实际的合理性和可执行性上较“表演型”的AI规划更高。此外，结合旅游过程中计划易变的用户行为特点，“问一问”产出的方案每个环节均可编辑，预算范畴亦能调节。

3、产品交互体验更流畅：

比起在基础大模型上嫁接少量知识库的行程助手类产品显著进步。在生成规划的过程中，「问一问」通过数个AI助理分工协作的方式向用户直观地呈现了其任务拆解和执行的专业性，并形成了“被服务”的感受。为改进长文本对用户阅读带来的压力，还增加了手绘攻略功能，更适应社交网络分享的需要。

当“说走就走”不再等于“说坑就坑”，「问一问」或许真能让诗和远方少点套路，多点真诚。

01 实测「问一问」，3天攻略秒生成？

5月北京到南京往返，预算2000元，哪几天最合适？当我把这个复杂需求丢给「问一问」，先进行了详细的思考，再执行具体操作。

「问一问」整个思考过程全程直播，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，同时巧妙地避开了五一高峰期，建议错峰出行，这样可以享受到更优惠的价格和更舒适的出行体验，避免了高峰期的拥堵和超出预算的价格。

在实时数据查询环节，系统几乎与航空公司保持零误差同步，报价实现秒级刷新。用户点击预订卡片后，可瞬间跳转至飞猪机票预订界面，价格动态保持实时更新。值得一提的是，方案中巧妙嵌入了“比价彩蛋”设计：折叠卡片中完整隐藏直飞、中转、错峰三类出行方案，点击展开后甚至连红眼航班是否提供餐饮服务都标注得一清二楚。

最终，基于大量实时数据和智能分析算法得出的方案及对比，“问一问”给出了三种不同时间段出发的方案，并剖析了它们的优劣势，将三种方案的关键信息，如航班时间、机票价格、飞行时长、中转信息等，以对比表格的形式呈现。表格设计简洁明了、重点突出，方便用户快速浏览和比较。通过这种直观的方式，用户无需在繁琐的文字描述中筛选信息，就能迅速把握各方案的核心要点，进而依据自身需求和偏好做出判断。

当然，在产品上线初期，我们通过实测发现存在一些问题：一是生成速度不够快，需要 1-2 分钟，这可能是因为数据量庞大、查询条件复杂，或是数据处理和分析的算法效率不够高，导致用户需要较长时间等待方案的生成。二是表格里的总预算还不够精确，这或许是由于AI在计算中识别一些特定场景时还不够通顺导致的，比如多人出行时的酒店同住人拆分、不同年龄段的婴儿票折扣优惠等，从而影响了方案的准确性。

当我们选好了出发日期后，难度升级，又开始让「问一问」持续规划在南京三天的行程。相比于单独的机票预订，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。

多 Agent 的调用组成了项目小组，各司其职，分工协作，而且在生成结果上，它贴心地生成了详细路线图，标注了每日的游玩景点、交通路线、酒店位置等关键信息，让用户能清晰地了解行程安排，一目了然。

在问题中我提出了一个个性化的需求，以南京的美食和文化为主，在行程规划中AI优先规划闹市美食街和有历史感的景点。同时，生成结果中的目的地和行程都可以自定义修改，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 生成的结果与人的选择相结合，共同完成行程制定。

最后，「问一问」还为我整理好了机酒的快速预订入口。在生成的行程方案中，附带有相应的机票预订链接和酒店预订入口，景点门票也可以直接进入商品详情页，方便我随时查看和比较不同航班和酒店的价格、时间、房型等信息，省去了在多个平台之间切换查找的麻烦。

当我们把难度再次升级，将卡预算、行程制定、个性化需求以及出国游等因素综合起来时，「问一问」依然能够根据我们的需求，提供了详细的行程规划方案。但在整体预算计算时，只计算了单人成本，经过我们的比对，这个计算结果确实是正确的。

另外用户可以根据实际需求，灵活调整行程细节和预算水平，「问一问」可以随时根据用户的修改进行调整和优化，确保行程既符合旅行者的个性化需求，又能在预算范围内。

总的来说，「问一问」在行程规划方面表现出色，为用户提供了高效、便捷且个性化的服务。对于国内行程规划，其可用程度达到 80% 以上，能充分满足大多数用户的需求。在国际出行方面，虽然复杂性增加，但「问一问」仍能根据用户的预算、个性化需求等提供有价值的思路和建议，展现出较强的适用性和灵活性。

02 拆解飞猪第一个AI的“最强大脑”

从产品体验来看，「问一问」和此前的ChatBot有很大区别，它通过整合实时数据、多智能体协作与垂直场景模型，形成了一个更加复杂的产品形态。

飞猪技术负责人倪生华告诉我们：“问一问”的训练思路是，让模型学会旅游服务的思考方式后，通过飞猪自有的协议接口和Agent去调用各个场景中的实时数据。他说：“与上一代旅行AI产品依赖静态数据库不同，飞猪直接接入了自己的机票报价引擎，Agent在解析完消费需求后，会通过报价引擎从航司和全球机票分销系统（GDS）获取信息，并打通了酒店、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。”

比如当用户查询“5月北京至南京低价机票”时，系统会实时拉取航空公司的动态报价，并自动过滤已售罄的航班，保证推荐的真实有效性。更为关键的是，平台积累的用户评价数据被深度整合进推荐算法，当某酒店的过往消费者负向反馈较为明显时，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既具备时效性，又能真实反映消费体验质量，有望从根本上解决了单纯依赖大模型预训练形成的能力、信息滞后的痛点。

其次，相比于单一模型或单智能体的决策，「问一问」采用了多智能体协作机制打造核心决策层。系统内置了行程助手、交通顾问、酒店管家等多个专业AI角色，每个角色负责特定领域的专业判断。

比如当用户提出“带老人出游”的综合需求时，行程助手会智能拆解出“减少步行距离”、“避开陡坡景点”等具体任务指标，并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。技术团队数据显示，这种分工协作模式虽然比单一模型响应速度稍慢，但方案准确性和可用性得到了大幅度提高，初步解决了旅游规划中的复杂多维决策问题。

而垂直场景专业知识的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“通用基座+垂直强化”的双层架构，底层基于大语言模型处理自然语言交互，上层则嵌入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。

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

当然，倪生华也坦然：“AI产品本身是一个自我进化的过程，我们现在可能只有60分，但随着用户数据的不断反馈，以及我们基于用户的query来构建需求满足的一套完整的评价标准，对结果进行基础的打分，不断去重新校验数据，结合模型进行整体效果迭代。”

针对复杂需求响应速度较慢、长链路场景存在数据同步延迟等问题，例如推荐机票中转、“机票+高铁”联运方案时，偶尔会出现中转地、库存等不准确的情况，技术团队正通过优化智能体通信协议、提高缓存更新频率来解决。

03 结语

从更深的产业维度来思考，「问一问」的出现正在解决旅游业定制难的问题。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。

而「问一问」将定制服务拆解为数据调用、需求匹配、动态校验等标准化流程，未来实现的千倍万倍的效率提升，且边际成本趋近于零。

这种AI作为生产力的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；消费者则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。

这场变革的本质，是技术对生产力与生产关系的深度重构：当AI成为“基础水电”，旅游业终将走出标品化“价格战”泥潭，转向以服务质量和创意为核心的竞争新周期。