国庆中秋长假的第一天山西股票配资平台，记者仍在北京，既为了躲过第一波出行高峰，也因为还没有想好到底去哪座城市，怎么玩。
纠结之中，记者突然想起，在假期开始之前，携程、去哪儿、飞猪等OTA（在线旅行社）平台都升级了自己的AI（人工智能）服务。于是记者直接在飞猪和去哪儿平台上分别输入了自己想要去的两座城市——成都、杭州，看看它们的AI功能能带来哪些规划。
进入去哪儿的AI行程窗口，输入需求：“明天去成都玩3天，想去几个网红景点，预算2000元/人，偏好安静的民宿，帮我推荐两个可行的方案”。
点击确认后，屏幕仅加载了5秒，就弹出了两个完整的方案。
方案一：第一天早上8点26分，乘坐从北京西到成都东的高铁出行，当晚住在文殊院附近价格便宜的青年旅舍。第二天早上8点起床，先去IFS（国际金融中心）、大慈寺（步行700米）逛逛，并解决午餐，下午再去附近的熊猫书店坐坐，接下来打车16分钟到奎星楼街，逛逛小店，喝喝咖啡，然后打车12分钟回到旅店。第三天上午去大熊猫繁育基地看大熊猫，中午打车40分钟去东郊记忆文创园区游玩，傍晚时分来到武侯祠，花1个小时品味三国文化，晚上就在附近的锦里古街解决吃喝，并体验当地的古风酒吧。
方案二：第一天选择任意交通工具到达成都。第二天的路线与第一版方案相同。第三天吃完早餐后，上午10点左右到达熊猫邮局，在这里可以寄出熊猫主题的明信片，然后打车12分钟到达文殊院，在文殊院游玩两个小时左右，在附近的燃面馆解决午饭。下午2点左右到达杜甫草堂，在杜甫草堂度过安静的下午，晚上打车半小时到达九眼桥，体验成都夜生活。
再试试飞猪的“问一问”。在对话框中输入：“杭州3日游，避开人群，选择小众但风景好的目的地，预算3000元/人。”系统在思考过程中自动跳出了4个“角色”选项，涵盖路线规划师、攻略达人、酒店顾问、智慧交通顾问等，并结合记者的飞猪会员身份，查询平台可能给到的机酒优惠，最后，预算管理师完成相关费用汇总，并支持记者根据预算再调整住宿方案。最能获取好感的是，飞猪考虑到了饮食、水土、纪念品推荐等细节。
根据入住酒店的位置，飞猪推荐的景点张弛有度，包括出行交通工具等，都有简单的建议。
第一天：早上8点起床，9点出发，乘坐公共交通，10点到达九溪烟树，午饭在景区解决，下午4点返程，晚餐可以吃酒店自助餐，也可以选择周边小吃。
第二天：早上7点30分起床，8点30分出发，乘坐公共交通，10点到达梅家坞，中午12点在景区午餐，建议自带零食；下午3点至4点游玩云栖竹径，4点40分返程。
第三天：早上7点30分起床，8点30分出发，推荐打车出行，9点到达小河直街，游玩至中午12点，以简单小吃作为午餐，建议下午2点返程，从酒店乘坐大巴直接去机场。
反复权衡，记者还是决定去成都，看看这座“雪山下的公园城市”。
记者手记：AI旅行方案很有“活人感”
说句实话，之前去旅游做攻略，没有使用过人工智能的手段，今年是第一次。一开始，内心还是很忐忑，担心的是，软件做出来的攻略不懂人，“不说人话”，但AI真正给出的方案打消了这种顾虑，用现在的话说，这些方案很有“活人感”。
为什么这么说？一是细，方案很细致，涵盖了交通、住宿、景点、餐饮、购物甚至如厕等方方面面，细致到从地铁口到民宿有多少距离，住宿的房间是否临街等。二是暖，即方案很贴心，会提出一些非常暖心的建议，比如建议中午带零食，比如去哪买伴手礼，比如哪里有厕所等。三是智，即懂得应变。方案预知了哪些景点、哪些路段会拥堵，同时给出备选方案。
这种“活人感”体验的背后，是系统算法的升级。飞猪技术负责人告诉我，今年飞猪在升级相关搜索系统时，放弃了通用搜索，建立高精度旅游数据集，并引入思考链机制：系统像人一样分步处理任务——先查机票和酒店，再核算预算。这就要求AI内部采用多智能体协作架构：航班搜索Agent（智能体）、酒店匹配Agent、预算优化Agent、路线规划Agent等独立完成子任务，再由协调器整合生成最终方案。这种“垂类Agent”的落地验证了AI在低容错、高复杂度场景的可行性。
随着人工智能技术的进一步发展山西股票配资平台，我相信，明年国庆假期，或许我们将获得更优质的方案。
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