让AI真正懂旅行：飞猪「问一问」的架构与实战演进

主要观点总结

本文介绍了飞猪技术的“问一问”项目，该项目通过多智能体协作解决旅游行程规划问题。文章回顾了项目的起源、技术演进、核心架构设计、交互与体验优化、实战成果与反思等方面。飞猪技术通过AI解决旅游中的闭环问题，提高了行程规划效率，为用户提供了更好的旅行体验。

关键观点总结

关键观点1: 项目背景

旅游是一个非标准化、决策链路长、对实时库存要求高的场景。飞猪技术通过AI解决旅游中的闭环问题，提高行程规划效率。

关键观点2: 技术演进

从基于地图的行程规划工具，到基于多智能体协作、直连实时价库的AI旅行管家，飞猪技术的架构经历了三个明显的阶段：1.0时代、2.0时代和3.0时代。

关键观点3: 核心架构设计

飞猪技术的核心架构包括意图识别与上下文管理、数据召回、双轮工具调用等。通过意图识别Agent对问题进行分流，结合上下文信息对用户Query进行改写和记忆裁剪。数据召回从QP转向FunctionCall，结合行程规划场景优化工具调用方式。

关键观点4: 交互与体验优化

飞猪技术通过双通道渲染协议、极致的并行处理和弱网下的断点续传等优化措施，提升了大模型在旅游场景下的用户体验。

关键观点5: 实战成果与反思

飞猪技术通过“问一问”项目实现了行程规划效率的大幅提升，用户满意度高。同时，也分享了在模型选型、评测体系等方面的经验和教训。