为什么到处都在抢飞猪“问一问”邀请码？

飞猪“问一问”AI产品的推出在旅游规划领域引起了广泛关注，其创新的用户交互体验和高效的行程规划能力吸引了众多用户和业内人士的注意，本文将探讨这一现象背后的产品魅力和市场潜力。

———— / BEGIN / ————

这两天行业里有一件挺魔幻的事。

很多同业都在找关系要飞猪F5的会员账号。

大家八仙过海。

有些求到媒体，有些找前同事，就为了看看飞猪最新发布的AI产品“问一问”到底是怎么回事。

飞猪“问一问”邀请码甚至被挂上咸鱼。有人卖到49元/个。

闻旅也体验了一把。

要说飞猪这个“问一问”目前有多么颠覆，甩开同业几条街。那有点扯。

但它很丝滑、很人性化。

跟市面上各式各样的旅垂大模型不同。“问一问”是一个使用了多个大模型、并以多个智能体（AI Agent）驱动的AI产品，而不是一个大模型。

在使用的过程中，用户可以明显感受到，飞猪这帮人的确是从用户需求角度在做产品，不是程序员的自嗨。

目前AI行程规划可选择的方式，无非就是通用大模型和旅垂大模型。

但通用大模型做旅游规划有两个明显问题。

一是，搜索+推理逻辑下，注定信息不是实时数据。一个行程规划出来后，餐厅、酒店是不是还“活着”，景区是否限流了，航班是不是存在，机票是什么价格。这些都需求人工二次校验。

二是，无论什么水平的问题，它都会用“推土机”式的搜推逻辑生推一遍。但很多问题没必要用这种深度思索，杀鸡用牛刀。且思考的越多，意味着反应速度越慢。

但飞猪“问一问”可以根据问题的难易程度，由智能体自主决策，随时切换适合的模型来分析和解决问题。

而基于旅垂大模型的聊天机器人，虽然可以解决机、酒、门票实时数据这个问题，但现阶段仅仅只是信息罗列和堆砌，用户体验很粗糙。

比如，同样是推荐重庆酒店套餐。一些旅垂大模型的界面就显得呆头呆脑，提供了大量垃圾信息。有一种清澈的愚蠢，“治好了也流口水”的感觉。

甚至能明显感受到，背后的程序员不管是出于什么方面的压力，硬着头皮试图弄一些奇技淫巧，就为了能凹出点AI感。

飞猪“问一问”虽说还不算完美，但至少反馈出来的信息更有价值。每个方案都有优势、劣势分析，及推荐理由。最后还真诚的告诉你，怎么优化提示词，会让它给出来的信息更精准。

如果你是老板，这两个助理你会选哪个？

这根本不能算是选择题。

一个是明显摆烂的混子。满脸写着活不到试用期结束。

另一个虽然达不到100分，但至少是可以正常沟通，有上进心、有改进动力的新人。

而相比旅垂大模型，飞猪“问一问”有一套合理的工作思维。

就像同为职场新人，飞猪“问一问”虽然没到出类拔萃的程度。但它有方法论，明白怎么干活最科学、省力。

在AI产品界面里，飞猪“问一问”干的第一件事，不是让用户直接提问题。而是给出“发现目的地”、“找便宜机票”、“规划行程”、“找特色酒店”四个选项，先将用户需求归类。

在后端，“问一问”将AI拆分为行程助手、攻略达人、预算管理师、本地导游等多个专业角色，每个角色调用不同的工具，实现分工协作。

例如：交通顾问负责调取实时航班、高铁数据；酒店顾问负责结合用户偏好筛选住宿；路线定制师负责优化行程时间与景点衔接。

用户需求会被拆分至不同模型并行处理，最终通过统一接口输出综合方案。

这样处理的好处是，AI更容易理解用户的提示词到底是什么，并根据需求匹配更适合的模型算法。

目前AI交互的困难，很大一部分问题是用户不会下brief，不会写提示词。

千万别小看下brief这件事，放眼整个甲方市场，这都是个很高级的技能。对接到一个能把brief说的清晰明白的甲方，不是件容易的事。

更别说想让所有AI产品用户，都能完美的写出提示词，这事压根就不现实。

所以飞猪“问一问”还有个很人性化的设置，比如在“发现目的地”入口，AI根据初始提示词给出目的地推荐之后。用户可以点击编辑图标，进一步去修改完善需求。

这个修改选择至少解决了两个用户痛点。

一是，用户无法一次性写出完美提示词。

二是，避免推倒重来式的补充交互，节省时间，也让大模型减少陷入“AI幻觉”的机会。

而这种产品细节是目前很多旅垂大模型思考不到的。

飞猪“问一问”比旅垂大模型的想象空间更大。

旅垂大模型的数据来源一是自有数据，二是公用数据。公用数据就一定会出现虚假、过时信息等问题，而旅游恰恰是一个低容错率场景。

旅垂公司的自有数据，大部分数据集中在目的地线路、住宿以及大交通环节。并不能完整覆盖“吃住行游购娱”全生态。尤其难以满足个性化定制。

例如，你让旅垂大模型推荐目的地附近的餐厅、剧本杀、酒吧、SPA、电影院，就会很“灾难”。

通常它推荐出来的会是互联网上“广子”最多的产品，根本不会考虑合理性，有些推荐甚至距离用户所处位置十万八千里。

原因是旅垂大模型数据不全，目前也没有看到对这些跨行业的公用数据做校验和清洗的意愿或者能力。

另一方面，旅垂大模型也缺乏更完整的数据，对用户画像“侧写”。

国内用户有一个明显的特点——不乐意交互，或者也可以说是“自己也不知道自己要什么”。

我遇到过一个定制师，除了问我常规问题之外，跟我闲扯了很多。比如旅游目的，对白人饭看法，日常兴趣爱好，对景点看法，是不是要发小红书……

可能是因为我brief下的不太行，她在通过交流察言观色，引导我，研究我。

但AI无法察言观色，最多是格式化，类答题式的引导交流。

而飞猪的一个优势是背靠阿里生态，在技术能力和各种品类的商品数据、运营数据方面得天独厚，可以比旅垂大模型更容易的解决用户画像“侧写”、跨行业实时数据对接等问题。

目前，阿里全集团在All in AI。阿里CEO吴泳铭说，以后阿里所有业务都要用上AI。

或许某一天，阿里的所有AI产品，都会在后端实现打通、融合，出现一个现象级的生活方式AI产品，也犹未可知。

本文来自微信公众号：闻旅，作者：Tniniuo 编辑：Sette

每天都有新机会，别等被卷才后悔！扫码进群，掌握AI前沿第一手情报。

———— / 推荐阅读 / ————