“坦率讲我们在高考这件事情上没有竞品，不是说我们不看别人，这么多年整个团队，从第一年到现在，我们只看用户需求是什么，以及把技术变成产品。”
阿里巴巴千问事业部产品负责人郑嗣寿日前表示，团队做了八年高考工具，AI正在让事情变得不一样。
在今年以前，高考志愿填报的用户心智是夸克，但经过一年的整合与调整后，走到前台的产品变成了千问。6月10日，千问发布了全周期高考志愿填报Agent，这句官方表述的题眼是Agent。目前腾讯、百度、阿里三家同类产品中，腾讯的元宝高考通与阿里千问高考的产品特点都落在了Agent上，千问真正不同之处是把产品应用周期拉长了。
支撑千问的是AI Agent那套思考、规划、执行、反思，同时具备主动规划、长期记忆、个性化服务。内部认为，工具化的产品无法解决高考志愿填报的长周期与个性化需求，Agent能覆盖志愿填报，甚至职业规划的全周期之中。
千问高考接替夸克高考，以及其他厂商高考产品的迭代，折射出搜索+工具向大模型+Agent的汰换。
一道复杂的数学题
高考志愿填报产品切入的是一道与匹配相关的数学题：从全国近3000所高校、超2000个专业，潜在上亿种组合的海量信息中，找到最优解。
标准答案或许可以找出来，只是让人来解这套题太慢、太难。即便有对应的专家，但资源极为稀缺，最终还是需要有工具填充。
决策前，考生首先要掌握历史数据，根据往年录取位次、线差估算概率。填报时，还受到学校层次、专业实力、个人兴趣、所在区域、就业前景等多重因素影响。
传统工具完成了信息的预处理与标准化，用户只要检索，就能得到对应的答案。可是现实场景中，高考志愿填报是一个持续20多天的复杂任务链。出分前需要预估分数，并结合个人兴趣初步确定方向。
最费精力的是出分后，照着分数去匹配院校、专业、地域，做完决策后还得仔细检查，核验是否出错。平行志愿是什么、哪些专业理化生可以报、父母又有怎样的期待等等，真实世界的博弈远远超出了工具用完即走的第一性原理。
在志愿填报这件事上，人力不怠，工具有限，却是AI最擅长的事情。志愿填报的组合空间，AI可以预估价值，剪掉明显劣质的组合；录取概率预测，是模式识别与回归分析天然的落地场景；再到最后为个体推荐方案，实际上有AI推荐系统与多目标优化可以覆盖。
腾讯与阿里为了弥补工具所留下的巨大空间，都引入了Agent，并提供了两套截然不同的方案。
6月5日，腾讯宣布元宝与QQ浏览器发布高考资讯Agent“元宝高考通”，主打功能是高考咨询师Agent。元宝是移动端入口，而QQ浏览器提供PC端入口。产品使用流程上，考生输入分数、志愿推荐、院校与专业筛选、往届数据查询。除了多轮对话、长记忆外与过去产品出入并不大。
腾讯偏克制的产品策略是有一定考虑的，志愿填报不是人生模拟游戏，一次选择的影响非常长远，企业只能提供辅助工具，而不能参与决策。
5天之后，阿里千问发布了自己的高考志愿填报Agent，则比腾讯要激进得多。产品由三个核心能力构成：志愿日历、志愿报告、志愿问答。千问Agent将高考志愿填报场景分拆成了三个核心场景，按时、按报告参考、按对话微调，从而把志愿填报从用户主动检索，变成AI辅助人决策的流程。
考生填写省份等信息后，就进入到了一个自动化流程中。AI生成一份从考后第一天到提交志愿的日程表，并推送认知建立、成绩定位、方向探索、方案预选、正式填报，用结构化手段，为考生建立理性认知。
2025年，生成式AI第一次进入到志愿填报，各家都提供报告生成的能力。不过因为志愿填报本身的个性化特点，无法简单评估什么是好，什么是坏。因此，产品比拼的不单是报告的准确性，而是提供的信息广度。
千问高考与元宝高考通都提供冲稳保的推荐与动态调整，只是千问设置了更多约束推荐，如专业偏好、专项资格等。
过去几年，志愿问答是各家高考产品差异化最明显的功能，千问Agent在大会上提到的五个支撑，用人话说其实可以概括为对话记忆、数据积累、线差与位次法转化分数、可视化展示结构数据，以及将过去的推荐变为主动追问。
工具式微没错，但志愿填报只能是辅助驾驶
在大模型+Agent之前，高考志愿填报产品一直处于同质化竞争之中。
不论哪家巨头推出的产品，本质上都是输出互联网的信息连接能力，完成数据积累，优化算法测试，最终以搜索形态落地。比如腾讯最早在2017年试点KNN+LM算法，随后采集录取、院校、政策数据，到2021年上线新高考通。
2021年以来，高考志愿填报与新年红包一样，逐渐成为互联网公司展示实力、转化流量、转动数据飞轮的节点。高考工具在此期间经历了从搜索到志愿填报，再到去年生成志愿报告，产品形态千篇一律。
比如夸克高考，经历了搜索查询，上线“冲稳保”工具，推出志愿填报功能，到去年增加生成功能后，不断叠加功能并没有改变搜索+工具的底色。而且，对大厂而言，这些工具并没有护城河，今年上线是独家，明年就成了基础设施。
千问高考Agent的产品策略隐含着两个商业意图。
同质化竞争下的工具没有护城河，考生根本不在意“冲稳保”到底谁是首创，分数线查询已经不是厂商产品好坏的评估标准，而是及格要求，互联网早就抹平了院校专业比对的信息差。换句话说，搜索+工具已经走到了边际效用递减的尽头。
只要停留在工具层面，高考志愿填报就没有护城河。去年上线的AI生成志愿分析报告，在今年已成了标配。同质化最终在功能层面沦为军备竞赛，而且产品也无法形成差异化定价，免费也随之成为常态。
Agent带来最大的变量是重构交互本身。工具阶段，用户的行为是主动搜索，而Agent依靠大模型的推理、记忆、工具调用，以及源源不断获取的用户信息，能够转动数据飞轮。
千问事业部产品负责人郑嗣寿表示，“做千问的过程中，我们想要更直接地在问答过程中让考生、家长发现自己的需求、爱好、兴趣，这是与过去不一样的逻辑，它从单向使用走向了拟人交互。”
由于考生、家长的目的不清晰，工具很难介入到后续动作之中。千问给出的解法是通过人与AI的多轮对话，完成数据对齐，这套方案并没有什么新颖之处：模仿人类行为。
高考咨询师掌握着历年各地高考的数据、院校专业的招生情况，以及丰富的经验外，他们更重要的能力其实是能很快获取考生、家长的情况。到底是考生说了算还是家长说了算，想去沿海还是内地，求职的愿望如何等等。
大模型+Agent掌握着结构化与标准化的数据，也能快速使用工具、进行判断，但如果不能让考生与家长主动开口，提供信息，整个路径都无法跑通。
不过，交互拟人化严格意义上讲仍然没有护城河，千问Agent还潜藏着另一个更有雄心的打算。
高考志愿填报是周期性场景，缺乏长期性，Agent化后将以对话与约束推荐，沿着志愿填报的考学范围，不断扩散到更多范围，完成用户习惯的绑定。
光子星球了解到，今年高考是一次测试，千问会根据测试情况，规划和开发后续产品。比如更新日历和Agent机制，从而提供范围更广的服务，从这个角度来说，千问高考Agent只是AI渗透到学习与成长过程中的诸多切口之一。
花Token，买信任？
千问高考Agent没有跳出阿里“生产Token、运输Token、消费Token”的AI战略。
高考志愿填报，为千问Agent提供了一个高消耗、高并发，同时也是超高信任的场景，这为拉动千问C端粘性与调用量，驱动阿里云MaaS平台提供动能。
2025年，夸克首次推出AI志愿报告，生成的1300万份报告的背后，是巨大的算力投入。郑嗣寿日前在谈到算力消耗问题时，并没有给到任何直接回应，只说“从集团角度上看，对整个事情不做任何限制，且给到了全面的算力支持”。
Token的开销可观，而且是有质量的Token消耗。考生与家长的每一次交互，都是深度参与、真实决策，以及信任投入。千问高考Agent消耗的是Token，但换来的是信任资产。
此外，高考也是国民级高频刚需场景之一，阿里试图进入到每个场景中，制造一个类似年度Token消费的“双11”，借助一个个峰值的累积，覆盖到生活、学习、工作的方方面面。千问高考Agent发布次日，又蹚进了世界杯的河床中。
高考背后的场景很深，信任资产累积很容易将一次性消费转化为长期依赖。而世界杯的预测到底能“行动”到哪里，除了买球彩，暂时还看不到后手。
或许，千问就是想“赌”也说不定。
本文来自微信公众号 “guangzi0088”（ID：TMTweb），作者：吴先之，36氪经授权发布。
