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志愿填報Agent:騰訊克制,阿里激進

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撰文| 吳先之

編輯| 王 潘

“坦率講我們在高考這件事情上沒有競品,不是說我們不看別人,這么多年整個團隊,從第一年到現在,我們只看用戶需求是什么,以及把技術變成產品。”

阿里巴巴千問事業部產品負責人鄭嗣壽日前表示,團隊做了八年高考工具,AI正在讓事情變得不一樣。


在今年以前,高考志愿填報的用戶心智是夸克,但經過一年的整合與調整后,走到前臺的產品變成了千問。6月10日,千問發布了全周期高考志愿填報Agent,這句官方表述的題眼是Agent。目前騰訊、百度、阿里三家同類產品中,騰訊的元寶高考通與阿里千問高考的產品特點都落在了Agent上,千問真正不同之處是把產品應用周期拉長了。

支撐千問的是AI Agent那套思考、規劃、執行、反思,同時具備主動規劃、長期記憶、個性化服務。內部認為,工具化的產品無法解決高考志愿填報的長周期與個性化需求,Agent能覆蓋志愿填報,甚至職業規劃的全周期之中。

千問高考接替夸克高考,以及其他廠商高考產品的迭代,折射出搜索+工具向大模型+Agent的汰換。

一道復雜的數學題

高考志愿填報產品切入的是一道與匹配相關的數學題:從全國近3000所高校、超2000個專業,潛在上億種組合的海量信息中,找到最優解。

標準答案或許可以找出來,只是讓人來解這套題太慢、太難。即便有對應的專家,但資源極為稀缺,最終還是需要有工具填充。

決策前,考生首先要掌握歷史數據,根據往年錄取位次、線差估算概率。填報時,還受到學校層次、專業實力、個人興趣、所在區域、就業前景等多重因素影響。

傳統工具完成了信息的預處理與標準化,用戶只要檢索,就能得到對應的答案。可是現實場景中,高考志愿填報是一個持續20多天的復雜任務鏈。出分前需要預估分數,并結合個人興趣初步確定方向。

最費精力的是出分后,照著分數去匹配院校、專業、地域,做完決策后還得仔細檢查,核驗是否出錯。平行志愿是什么、哪些專業理化生可以報、父母又有怎樣的期待等等,真實世界的博弈遠遠超出了工具用完即走的第一性原理。

在志愿填報這件事上,人力不怠,工具有限,卻是AI最擅長的事情。志愿填報的組合空間,AI可以預估價值,剪掉明顯劣質的組合;錄取概率預測,是模式識別與回歸分析天然的落地場景;再到最后為個體推薦方案,實際上有AI推薦系統與多目標優化可以覆蓋。

騰訊與阿里為了彌補工具所留下的巨大空間,都引入了Agent,并提供了兩套截然不同的方案。

6月5日,騰訊宣布元寶與QQ瀏覽器發布高考資訊Agent“元寶高考通”,主打功能是高考咨詢師Agent。元寶是移動端入口,而QQ瀏覽器提供PC端入口。產品使用流程上,考生輸入分數、志愿推薦、院校與專業篩選、往屆數據查詢。除了多輪對話、長記憶外與過去產品出入并不大。

騰訊偏克制的產品策略是有一定考慮的,志愿填報不是人生模擬游戲,一次選擇的影響非常長遠,企業只能提供輔助工具,而不能參與決策。

5天之后,阿里千問發布了自己的高考志愿填報Agent,則比騰訊要激進得多。產品由三個核心能力構成:志愿日歷、志愿報告、志愿問答。千問Agent將高考志愿填報場景分拆成了三個核心場景,按時、按報告參考、按對話微調,從而把志愿填報從用戶主動檢索,變成AI輔助人決策的流程。


考生填寫省份等信息后,就進入到了一個自動化流程中。AI生成一份從考后第一天到提交志愿的日程表,并推送認知建立、成績定位、方向探索、方案預選、正式填報,用結構化手段,為考生建立理性認知。

2025年,生成式AI第一次進入到志愿填報,各家都提供報告生成的能力。不過因為志愿填報本身的個性化特點,無法簡單評估什么是好,什么是壞。因此,產品比拼的不單是報告的準確性,而是提供的信息廣度。

千問高考與元寶高考通都提供沖穩保的推薦與動態調整,只是千問設置了更多約束推薦,如專業偏好、專項資格等。

過去幾年,志愿問答是各家高考產品差異化最明顯的功能,千問Agent在大會上提到的五個支撐,用人話說其實可以概括為對話記憶、數據積累、線差與位次法轉化分數、可視化展示結構數據,以及將過去的推薦變為主動追問。

工具式微沒錯,但志愿填報只能是輔助駕駛

在大模型+Agent之前,高考志愿填報產品一直處于同質化競爭之中。

不論哪家巨頭推出的產品,本質上都是輸出互聯網的信息連接能力,完成數據積累,優化算法測試,最終以搜索形態落地。比如騰訊最早在2017年試點KNN+LM算法,隨后采集錄取、院校、政策數據,到2021年上線新高考通。


2021年以來,高考志愿填報與新年紅包一樣,逐漸成為互聯網公司展示實力、轉化流量、轉動數據飛輪的節點。高考工具在此期間經歷了從搜索到志愿填報,再到去年生成志愿報告,產品形態千篇一律。

比如夸克高考,經歷了搜索查詢,上線“沖穩保”工具,推出志愿填報功能,到去年增加生成功能后,不斷疊加功能并沒有改變搜索+工具的底色。而且,對大廠而言,這些工具并沒有護城河,今年上線是獨家,明年就成了基礎設施。

千問高考Agent的產品策略隱含著兩個商業意圖。

同質化競爭下的工具沒有護城河,考生根本不在意“沖穩保”到底誰是首創,分數線查詢已經不是廠商產品好壞的評估標準,而是及格要求,互聯網早就抹平了院校專業比對的信息差。換句話說,搜索+工具已經走到了邊際效用遞減的盡頭。

只要停留在工具層面,高考志愿填報就沒有護城河。去年上線的AI生成志愿分析報告,在今年已成了標配。同質化最終在功能層面淪為軍備競賽,而且產品也無法形成差異化定價,免費也隨之成為常態。

Agent帶來最大的變量是重構交互本身。工具階段,用戶的行為是主動搜索,而Agent依靠大模型的推理、記憶、工具調用,以及源源不斷獲取的用戶信息,能夠轉動數據飛輪。

千問事業部產品負責人鄭嗣壽表示,“做千問的過程中,我們想要更直接地在問答過程中讓考生、家長發現自己的需求、愛好、興趣,這是與過去不一樣的邏輯,它從單向使用走向了擬人交互。”

由于考生、家長的目的不清晰,工具很難介入到后續動作之中。千問給出的解法是通過人與AI的多輪對話,完成數據對齊,這套方案并沒有什么新穎之處:模仿人類行為。


高考咨詢師掌握著歷年各地高考的數據、院校專業的招生情況,以及豐富的經驗外,他們更重要的能力其實是能很快獲取考生、家長的情況。到底是考生說了算還是家長說了算,想去沿海還是內地,求職的愿望如何等等。

大模型+Agent掌握著結構化與標準化的數據,也能快速使用工具、進行判斷,但如果不能讓考生與家長主動開口,提供信息,整個路徑都無法跑通。

不過,交互擬人化嚴格意義上講仍然沒有護城河,千問Agent還潛藏著另一個更有雄心的打算。

高考志愿填報是周期性場景,缺乏長期性,Agent化后將以對話與約束推薦,沿著志愿填報的考學范圍,不斷擴散到更多范圍,完成用戶習慣的綁定。

光子星球了解到,今年高考是一次測試,千問會根據測試情況,規劃和開發后續產品。比如更新日歷和Agent機制,從而提供范圍更廣的服務,從這個角度來說,千問高考Agent只是AI滲透到學習與成長過程中的諸多切口之一。

花Token,買信任?

千問高考Agent沒有跳出阿里“生產Token、運輸Token、消費Token”的AI戰略。

高考志愿填報,為千問Agent提供了一個高消耗、高并發,同時也是超高信任的場景,這為拉動千問C端粘性與調用量,驅動阿里云MaaS平臺提供動能。

2025年,夸克首次推出AI志愿報告,生成的1300萬份報告的背后,是巨大的算力投入。鄭嗣壽日前在談到算力消耗問題時,并沒有給到任何直接回應,只說“從集團角度上看,對整個事情不做任何限制,且給到了全面的算力支持”。


Token的開銷可觀,而且是有質量的Token消耗。考生與家長的每一次交互,都是深度參與、真實決策,以及信任投入。千問高考Agent消耗的是Token,但換來的是信任資產。

此外,高考也是國民級高頻剛需場景之一,阿里試圖進入到每個場景中,制造一個類似年度Token消費的“雙11”,借助一個個峰值的累積,覆蓋到生活、學習、工作的方方面面。千問高考Agent發布次日,又蹚進了世界杯的河床中。

高考背后的場景很深,信任資產累積很容易將一次性消費轉化為長期依賴。而世界杯的預測到底能“行動”到哪里,除了買球彩,暫時還看不到后手。

或許,千問就是想“賭”也說不定。


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