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千问发布高考志愿填报 Agent,为全国考生免费提供志愿填报咨询

2026 年 6 月 10 日
在 黄金
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【TechWeb】6 月 10 日消息,全国多地高考已经结束,今日千问上线国内首个全周期高考志愿填报 Agent,为全国考生免费提供志愿填报和咨询服务。

高考 Agent 基于千问高考志愿大模型和夸克 8 年高考数据经验打造,具备 「志愿报告」、「志愿日历」、「志愿问答」 三项核心能力,相当于为每位考生配备了一位贴身的 AI 高考志愿填报专家。

具体来看,「志愿日历」 能力可将志愿填报拆解为一系列清晰的步骤,一步步引导考生完成志愿填报基础认知、成绩定位、自我探索以及院校专业深度了解,最终形成志愿方案。只需跟随日历主动规划的任务,考生就能规划出适合个人发展的填报方案。

千问事业部产品负责人郑嗣寿介绍,高考志愿填报 Agent 具备 「主动规划、量身定制」 特点,能在交流中持续理解考生的兴趣方向、院校目标和城市偏好,甚至包括 MBTI、性格、特长等,做到因人而异。即便两名分数、选科、省份完全相同的考生,只要需求和偏好存在差异,千问为其定制的高考日历也会完全不同。

基于考生基础信息与志愿偏好,千问可生成个性化 「志愿报告」,可导出为 15-40 页 A4 纸的 PDF。去年,阿里首创了 「AI 志愿报告」 这一形式,覆盖了大量无法得到专业志愿咨询的考生,领取量将近 1300 万份。

今年,千问在免费服务的基础上,实现三项升级。首先,在内容方面,通过 Agent 能力,捕捉 「乐于打交道」、「不想离家太远」 等更多细节需求,在志愿推荐中呈现;报告还强化了对未来发展路径的关注,增加就业前景、考公考编、升学深造、AI 时代发展趋势等多项数据及建议。

其次,志愿报告升级了动态调整、主动建议两项能力。考生阅读志愿报告时,可边读边反馈 「这个学校我不太想去」、「再加几个金融学专业推荐」,报告即可实时调整、满足需求。同时,Agent 还对报告增加了自我检查机制,例如,识别到推荐志愿表 「专业方向太发散」 时,会主动建议考生聚焦方向、别浪费机会。

千问高考志愿填报 Agent 的专业能力,来自全新的千问高考志愿大模型,以及连续 8 年的数据积累。

千问事业部 AI 算法负责人蒋冠军介绍,高考志愿填报决策极其复杂,涉及院校、专业、地域、就业等十个核心维度,理论组合空间高达上亿种。面对这类复杂决策场景,缺乏领域知识的通用大模型不仅易出现事实错误,也缺少真实志愿填报中 「如何平衡冲稳保」 的专家经验。

为此,基于千问基础大模型,算法团队提取了海量资深志愿规划师的专家思考路径,将其转化为多轮对话与推理链训练数据,通过强化学习建模与监督微调,让模型形成 「规划、执行、反思」 的推理机制。更重要的是,千问构建了覆盖约 40 万种组合空间的 「AI 考生」 体系对模型进行反复压测,确保模型对志愿填报的各种情况都能从容应对。

千问进一步构建了由高考志愿大模型驱动的 Agent 调度体系。这套体系具备强大的记忆引擎,能精准沉淀考生档案并有效隔离其他信息。同时,为了进一步提升执行精准度,模型在完成逻辑规划后,会智能调用涵盖搜索引擎、就业信息、志愿匹配等在内的 39 个 Skills 与专业工具,并在工具返回客观结果后进入反思环节进行核验。

在数据建设方面,千问高考知识库覆盖全国近 3000 所高校、超过 2000 个专业,并融合转专业政策、在校生评价、食堂质量等非结构化信息。

此外,千问工程团队还对老旧机型与弱网环境进行了专项优化,保障乡村环境和父母群体使用的稳定性。为支持更多县域及乡村地区考生,千问将继续开展高考 「暖芒公益」 计划,为偏远地区提供志愿填报服务指导。

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【TechWeb】6 月 10 日消息,全国多地高考已经结束,今日千问上线国内首个全周期高考志愿填报 Agent,为全国考生免费提供志愿填报和咨询服务。

高考 Agent 基于千问高考志愿大模型和夸克 8 年高考数据经验打造,具备 「志愿报告」、「志愿日历」、「志愿问答」 三项核心能力,相当于为每位考生配备了一位贴身的 AI 高考志愿填报专家。

具体来看,「志愿日历」 能力可将志愿填报拆解为一系列清晰的步骤,一步步引导考生完成志愿填报基础认知、成绩定位、自我探索以及院校专业深度了解,最终形成志愿方案。只需跟随日历主动规划的任务,考生就能规划出适合个人发展的填报方案。

千问事业部产品负责人郑嗣寿介绍,高考志愿填报 Agent 具备 「主动规划、量身定制」 特点,能在交流中持续理解考生的兴趣方向、院校目标和城市偏好,甚至包括 MBTI、性格、特长等,做到因人而异。即便两名分数、选科、省份完全相同的考生,只要需求和偏好存在差异,千问为其定制的高考日历也会完全不同。

基于考生基础信息与志愿偏好,千问可生成个性化 「志愿报告」,可导出为 15-40 页 A4 纸的 PDF。去年,阿里首创了 「AI 志愿报告」 这一形式,覆盖了大量无法得到专业志愿咨询的考生,领取量将近 1300 万份。

今年,千问在免费服务的基础上,实现三项升级。首先,在内容方面,通过 Agent 能力,捕捉 「乐于打交道」、「不想离家太远」 等更多细节需求,在志愿推荐中呈现;报告还强化了对未来发展路径的关注,增加就业前景、考公考编、升学深造、AI 时代发展趋势等多项数据及建议。

其次,志愿报告升级了动态调整、主动建议两项能力。考生阅读志愿报告时,可边读边反馈 「这个学校我不太想去」、「再加几个金融学专业推荐」,报告即可实时调整、满足需求。同时,Agent 还对报告增加了自我检查机制,例如,识别到推荐志愿表 「专业方向太发散」 时,会主动建议考生聚焦方向、别浪费机会。

千问高考志愿填报 Agent 的专业能力,来自全新的千问高考志愿大模型,以及连续 8 年的数据积累。

千问事业部 AI 算法负责人蒋冠军介绍,高考志愿填报决策极其复杂,涉及院校、专业、地域、就业等十个核心维度,理论组合空间高达上亿种。面对这类复杂决策场景,缺乏领域知识的通用大模型不仅易出现事实错误,也缺少真实志愿填报中 「如何平衡冲稳保」 的专家经验。

为此,基于千问基础大模型,算法团队提取了海量资深志愿规划师的专家思考路径,将其转化为多轮对话与推理链训练数据,通过强化学习建模与监督微调,让模型形成 「规划、执行、反思」 的推理机制。更重要的是,千问构建了覆盖约 40 万种组合空间的 「AI 考生」 体系对模型进行反复压测,确保模型对志愿填报的各种情况都能从容应对。

千问进一步构建了由高考志愿大模型驱动的 Agent 调度体系。这套体系具备强大的记忆引擎,能精准沉淀考生档案并有效隔离其他信息。同时,为了进一步提升执行精准度,模型在完成逻辑规划后,会智能调用涵盖搜索引擎、就业信息、志愿匹配等在内的 39 个 Skills 与专业工具,并在工具返回客观结果后进入反思环节进行核验。

在数据建设方面,千问高考知识库覆盖全国近 3000 所高校、超过 2000 个专业,并融合转专业政策、在校生评价、食堂质量等非结构化信息。

此外,千问工程团队还对老旧机型与弱网环境进行了专项优化,保障乡村环境和父母群体使用的稳定性。为支持更多县域及乡村地区考生,千问将继续开展高考 「暖芒公益」 计划,为偏远地区提供志愿填报服务指导。

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千问事业部产品负责人郑嗣寿介绍,高考志愿填报 Agent 具备 「主动规划、量身定制」 特点,能在交流中持续理解考生的兴趣方向、院校目标和城市偏好,甚至包括 MBTI、性格、特长等,做到因人而异。即便两名分数、选科、省份完全相同的考生,只要需求和偏好存在差异,千问为其定制的高考日历也会完全不同。

基于考生基础信息与志愿偏好,千问可生成个性化 「志愿报告」,可导出为 15-40 页 A4 纸的 PDF。去年,阿里首创了 「AI 志愿报告」 这一形式,覆盖了大量无法得到专业志愿咨询的考生,领取量将近 1300 万份。

今年,千问在免费服务的基础上,实现三项升级。首先,在内容方面,通过 Agent 能力,捕捉 「乐于打交道」、「不想离家太远」 等更多细节需求,在志愿推荐中呈现;报告还强化了对未来发展路径的关注,增加就业前景、考公考编、升学深造、AI 时代发展趋势等多项数据及建议。

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为此,基于千问基础大模型,算法团队提取了海量资深志愿规划师的专家思考路径,将其转化为多轮对话与推理链训练数据,通过强化学习建模与监督微调,让模型形成 「规划、执行、反思」 的推理机制。更重要的是,千问构建了覆盖约 40 万种组合空间的 「AI 考生」 体系对模型进行反复压测,确保模型对志愿填报的各种情况都能从容应对。

千问进一步构建了由高考志愿大模型驱动的 Agent 调度体系。这套体系具备强大的记忆引擎,能精准沉淀考生档案并有效隔离其他信息。同时,为了进一步提升执行精准度,模型在完成逻辑规划后,会智能调用涵盖搜索引擎、就业信息、志愿匹配等在内的 39 个 Skills 与专业工具,并在工具返回客观结果后进入反思环节进行核验。

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具体来看,「志愿日历」 能力可将志愿填报拆解为一系列清晰的步骤,一步步引导考生完成志愿填报基础认知、成绩定位、自我探索以及院校专业深度了解,最终形成志愿方案。只需跟随日历主动规划的任务,考生就能规划出适合个人发展的填报方案。

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为此,基于千问基础大模型,算法团队提取了海量资深志愿规划师的专家思考路径,将其转化为多轮对话与推理链训练数据,通过强化学习建模与监督微调,让模型形成 「规划、执行、反思」 的推理机制。更重要的是,千问构建了覆盖约 40 万种组合空间的 「AI 考生」 体系对模型进行反复压测,确保模型对志愿填报的各种情况都能从容应对。

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