1290万人的高考结束了，AI的考试才刚开始

高考志愿是典型的复杂决策，Agent 化繁为简

高考结束了。对今年全国 1290 万考生来说，最紧张的一次考试已经过去，但十多天后开始的志愿填报依然是影响很多人的又一个关键挑战。

6 月 10 日，千问发布了国内首个全周期高考志愿填报 Agent。相比又一个 AI 志愿填报工具，更值得关注的是，在经历了去年各种 AI 志愿填报的群龙乱舞之后，AI 志愿填报在 2026 年的今天究竟到了什么阶段？

图片来源：

过去几年，每到高考季，围绕志愿填报的讨论总会成为焦点。毕竟相比考试本身，志愿填报更像一道没有标准答案的开放题：全国近 3000 所高校、2000 个专业、数十万条招生计划，再加上地域偏好、职业规划、家庭条件等现实因素，最终会衍生出数十亿种不同选择。

说实话，当初我的高考志愿填报就比较茫然，家长不懂，老师也未必了解各地的政策和就业前景，更顾不过来。到头来，在小地方只能依靠网上有限的信息来艰难理解，勉强选中比较适合自己的志愿。

所以 AI 真的能改变这一切，让动辄数千元的志愿填报指导服务，免费飞入寻常百姓家？

图片来源：

坦率地说，大部分 AI 志愿填报产品都有一个共同特点：依靠底层模型，它们或许已经足够聪明，但也仅仅只是聪明。输入分数、地区和选科组合，AI 能快速告诉你哪些学校可以报、哪些专业值得考虑；如果继续追问，它还会给出录取概率、就业方向甚至薪资情况。

就像一个无情的计算机器，完全没有充分考虑考生的实际情况、偏好和个性，甚至仅仅基于分数和可能都过时的数据，简单粗暴地输出一份志愿报告。但关键问题在于，真实的志愿填报过程从来不是一问一答，AI 也不能跳过这个「关键上下文」。

这场发布会还邀请了一位来自秦皇岛的县城高中老师「现身说法」，秦皇岛市青龙一中教师岳彩霞就在分享中谈到，县城考生和家长对于志愿填报几近一无所知，想要的是一位专家「引导他们一步步想清楚」。

县城高中老师，图片来源：

必须承认，很多考生真的不知道该问什么。高考结束后，什么时候开始准备？应该先看学校还是先看专业？城市重要还是专业重要？未来想考研和未来想直接就业，需要完全不同的选择逻辑。

这也是千问这次产品设计里最有意思的地方。相比继续强化聊天能力，千问试图把整个志愿填报过程重新拆解，最先吸引人注意的就是「志愿日历」。

高考之后，大多数考生和家长都会陷入一种相似的状态：焦虑，却不知道从哪里开始。千问没有直接推送一份学校名单，而是把整个志愿填报过程变成一条时间轴。什么时候了解政策，什么时候研究专业，什么时候完成职业测评，什么时候开始筛选学校，什么时候根据正式分数调整方案，每一个节点都会主动提醒。

志愿日历，图片来源：

发布会上举了一个「完全不知道该怎么选志愿」的例子。从预估分数阶段开始，产品会引导用户了解规则、完成职业测评、筛选专业方向、建立初步方案，再根据最终成绩和位次持续调整志愿选择，直到正式填报前完成最后核查。整个过程被拆解成六个步骤，像一位全程陪伴的志愿规划老师。

图片来源：

另一个印象深刻的细节，是数据可视化。志愿填报涉及大量数字：分数、位次、录取线、专业排名、就业率，但如果只是把这些数字堆出来，对于普通家庭而言并不直观。

603 分和 49198 名究竟意味着什么？相信对大部分人来说都没有一个非常清晰、准确的概念。而把这些数据转化成图表和卡片，用户能够快速看到自己的排名位置、对应区间以及历年变化趋势。这些设计实际上就是在帮助用户理解数据，而不是单纯展示数据。

至于千问的「志愿报告」，也有很大的不同。今年升级后的报告已经不再只关注「能不能报上」，考研比例、就业方向、考公适配度、行业发展前景等长期因素都被纳入分析体系。更重要的是，报告不再是一份一次性结果。

按照最新的说法，用户随时可以增加条件、修改偏好，系统会基于原有方案动态调整，而不是推倒重来，关键还是「量身定制」。

发布会上也举了两个江西考生的例子。两人同样考了 560 分，都在江西，一般问 AI，他们看到的大概率会是相似的推荐结果。

图片来源：

但实际上，他们一个关注经济学、未来考虑考研；另一个更关注就业和学费，希望本科毕业后直接进入职场。而在千问上，两人能获得完全不同的发展路径和志愿方案。

同样的分数，不同的人生规划，这才是志愿填报真正复杂的地方，也是这次千问高考志愿填报 Agent 想解决的问题。

AI 如何做好志愿填报？卷专业，也卷体验

去年高考季，AI 志愿填报其实已经火过一次。彼时，市场上「涌现」出了大量的 AI 志愿填报服务和产品，有收费有免费，整体鱼龙混杂。

输入分数、地区和选科组合，AI 很快就能给出学校推荐、专业分析和录取概率预测。相比传统搜索工具，这样的体验已经足够惊艳，也让很多人第一次意识到，大模型或许真的能参与到志愿填报这种复杂决策中。

但真正开始使用后，又会发现很多产品只是用过时的数据和计算方式，做极其简单的机械匹配。

说到底，志愿填报从来不只是一个信息查询问题。考生要研究学校、比较专业、考虑未来就业方向，还要在城市、兴趣、家庭条件和个人规划之间不断权衡。这个过程往往持续数周甚至更久，而不是一次对话就能结束。

在阿里八年高考服务的积累下，不仅专门训练出了千问高考志愿大模型，并且掌握人类专家的思考链路以及「位次法定位」等专业填报方法，在新的 Agent 框架下，模型可以结合历年院校录取数据和高考用户行为理解，提供更符合考生实际需求的志愿规划建议。

图片来源：

更关键的变化在上下文。

过去很多 AI 志愿填报工具的问题，是每一次问答都像重新开始。用户必须反复告诉它自己的分数、地区、选科、偏好和限制条件，一旦中途改变想法，前面的分析很容易失效。

千问这次把长效记忆放进了志愿问答里。考生此前告知的个人信息、兴趣偏好、预算限制、地域倾向、未来规划，都会成为后续回答和报告调整的上下文。比如用户从「想学计算机」改成「更看重就业稳定」，系统不需要推倒重来，而是能在原有方案上重新校准。

这也是 Agent 和普通问答工具的区别。

普通问答工具处理的是单个问题，Agent 处理的是一段连续任务。高考志愿填报刚好就是这种任务：从估分、看政策、做测评、筛专业，到出分后重新定位位次，再到最终填报前核查风险，每一步都会改变后续选择。没有上下文记忆，就不可能真正完成这条链路。

上下文很重要，图片来源：

所以，千问这次真正值得关注的，不只是它推出了 AI 志愿日历、志愿报告和志愿问答，而是这三件事背后有一套更完整的系统：数据负责提供事实，模型负责理解规则和方法，记忆负责保存用户上下文，工具调用负责完成查询、换算、筛选和报告生成等任务。

这也是为什么它比去年那些 AI 志愿填报产品，都更有价值。从这个角度看，AI 志愿填报今年真正进入了下半场。竞争重点不再是谁回答得更快、更像人，而是谁能把高考这种复杂、低频、高风险的决策服务做得更可靠。

对于今年 1290 万考生来说，AI 能不能填好志愿，还需要最终录取结果验证，但至少从产品形态看，千问已经把「AI 志愿填报」往前又推了一步。

AI让高考志愿规划服务实现真“普惠”

发布会上还有一组数据让人印象深刻。目前国内能够接触专业志愿规划师服务的家庭，不到 5%。这意味着绝大多数考生和家长，依然只能依靠自己、老师或者亲友完成志愿填报。

而志愿填报偏偏又是一件极度依赖经验和信息的事情。这也是为什么每年高考季，总会出现各种志愿咨询服务和天价规划课程。

AI 志愿填报真正的价值，或许不在于替用户做决定，而在于降低门槛。过去需要花费大量时间、金钱和精力才能获得的信息与服务，正在通过 AI 被重新拆解和普及。

它无法替你决定未来四年应该读什么专业，也无法保证每一次选择都是正确答案，但 Agent 确实有能力快速缩小信息差。对于绝大多数普通家庭来说，这已经足够重要。