高考結束，千萬考生和家庭卻面臨更復雜的“信息戰”。

6月10日晚，千問事業群總裁吳嘉在接受包括新京報貝殼財經記者在內的媒體采訪時表示，高考志愿填報是一場難度極高的復雜決策。對很多家庭來說，即將開始的志愿填報，3000多個院校、2000多個專業加上各種個性化需求，挑戰很大，類似于“第二次高考”。

“每年聘請專業志愿規劃師的家庭不足5%，但剩下95%的考生，同樣需要專業、可靠、個性化的志愿指導。”吳嘉表示，今天AI的能力已經足夠強大，可以把志愿填報服務打造成為考生人人都能平等使用的專業公共服務。

吳嘉介紹稱，以Agent（智能助理）形態服務用戶，相比通用的聊天機器人，Agent具備自我思考、識別問題邊界、記憶和用戶主動對齊的能力，從而給用戶提供專業、個性化的服務。面對高考志愿這種高準確率場景，Agent會不斷和用戶對齊需求，思考規劃并調用權威數據庫和專業工具來完成工作；在需求表達不充分或者獲取的內容還未更新時，不會貿然回答或者一味迎合用戶，而是合理追問、對齊需求，主動提示風險。“用戶看到的都是對話，但背后的思考、判斷和工具調用機制完全不同。”

“科技不僅要追求星辰大海，也要守護人間煙火。”吳嘉說，AI的使命是彌合社會的信息差，高考志愿填報關乎千萬家庭的切身選擇。

千問事業群總裁吳嘉。受訪者供圖

新京報貝殼財經：高考報志愿一年就一次，為什么要投入大量精力滿足低頻需求場景？

吳嘉：志愿填報本身是一項難度很高的復雜決策。八年前我們就發現，每年高考一結束，大量考生和家長都會開始搜索各種志愿信息。這背后存在一個非常廣泛、非常真實的需求。

八年下來，我們也很清楚地看到，真正有能力獲得專業指導的家庭，其實是少數。市場上確實有很好的老師，也有專業的服務，但價格往往不低，幾千元、上萬元都很常見。當然，這里面也存在魚龍混雜的情況。

如果考試之后，在志愿填報這個環節，因為信息差、資源差，讓一些孩子錯過更適合自己的機會，這是很可惜的。所以我們做高考是希望用AI能力拉平這種信息差，讓過去價格很高、門檻很高的專業志愿服務能夠免費提供給所有考生和家長。

新京報貝殼財經：高考志愿填報Agent最大的特色是什么？

吳嘉：高考志愿填報Agent有三項核心能力，分別是“志愿報告”“志愿日歷”“志愿問答”，考生跟著志愿日歷的規劃，就能一步步形成對專業院校、性格偏好和志愿方案的理解，然后獲取專為自己定制志愿報告。也可以隨時向千問咨詢高考志愿相關問題，“志愿問答”會為大家提供專業回答。

如果用幾個特征形容這個產品的最大特色，應該是“專業、省心、個性化”，采用最專業的數據，結合你的個性化需求，為你規劃好未來一個月志愿填報的所有事項并及時提醒，讓用戶足夠省心。這也是我們主動服務的典型特點。

新京報貝殼財經：高考志愿填報容錯率很低，智能體如何進一步提高準確性？

吳嘉：我們的高考服務是以Agent形式提供的，相比簡單的Chatbot（對話機器人）有天然優勢。高考志愿需要很高的準確率，如果從模型角度看，幻覺是很難100%消除的；但Agent有自我認知、記憶以及與用戶對齊的能力，它思考問題會完全不同，也就是它能夠主動判斷當下用戶需求是否清晰，足以去執行，以及在執行的每個步驟中判斷拿到的專業數據庫工具返回的結果是否符合預期。

相比之下，Chatbot發起一個任務，會直接開始執行，返回數據不夠充分、準確時也會盡力去回答，而不是重新發起一次檢索或工具調用，或者直接告訴用戶當下信息還未更新。但千問高考Agent是有自我思考和反思識別能力的，它知道自己應該調用哪些數據庫。

Agent和Chatbot都是對話，但背后完全不同，消耗的token數也完全不一樣，Agent消耗的token可能是Chatbot的3-5倍，因為它要思考、自我判斷反思、調用工具。

新京報貝殼財經：高考志愿填報Agent的本意是為了解決信息差，但如果有人會用AI、有人不會用，是否又會產生新的“AI使用差”？

吳嘉：如果是傳統的Chatbot，會問和不會問，的確會得到天差地別的回答。但Agent具備主動與用戶對齊需求和規劃的能力。

一是追問能力，很多用戶沒辦法一次性表達豐富需求，我們就會持續去追問，先追問分數、選科、分數位次這“三要素”，再去追問更多個性化內容。高考Agent是有記憶模塊的，比如選校、地域、專業這些傾向都能記住，可以基于這些內容繼續追問。

二是規劃能力，我們的志愿日歷可以把整個填報過程拆成每一天的任務，幫你把每個步驟都規劃好，比如先了解填報知識，再定位估分成績、了解各個專業等等，考生甚至不需要自己主動問，只要跟著日歷走就可以。

新京報貝殼財經：做高考志愿服務，是阿里巴巴主推AI辦事的方向拓展嗎？

吳嘉：這是AI辦事的重要延伸。

比如閃購、打車都是用AI幫用戶在真實世界里辦事，但這些消費場景是個性化的，任務的長度和復雜度沒有那么高。

高考（志愿填報）是另一種辦事場景，它涉及人生選擇，容錯率極低，沒有唯一正確答案。這也是我們第一次用Agent去解決一個真正復雜、跨周期的真實世界問題。

讓模型學會真實世界的辦事經驗，然后讓它超越這些經驗，提供更好的服務，這是我們一直在努力的方向。所以高考不是臨時增加的一個場景，它是AI辦事這條路的自然延伸，也是Agent能力的一次階段性跨越。如果Agent能在高考這種高壓、低容錯的場景里跑通，后續延伸到更多復雜決策場景就有了基礎。

新京報貝殼財經記者 程子姣

編輯 楊娟娟

校對 陳荻雁