飞猪算法专家罗超解析LLM-Agent技术在对话场景的应用

> ### 摘要 > 飞猪公司大模型算法专家罗超将出席在北京举办的AICon大会，并发表主题演讲。他将围绕LLM-Agent技术在对话场景中的应用展开深入探讨，分享大型模型与Agent技术在企业级对话系统中的实践案例。作为飞猪在人工智能领域的核心技术代表，罗超将结合实际业务场景，解析如何通过LLM与Agent的深度融合提升对话系统的智能化水平与服务效率，为行业提供可借鉴的技术路径。此次演讲将聚焦技术落地的关键挑战与解决方案，展现飞猪在智能对话系统前沿探索中的最新成果。 > ### 关键词 > 飞猪, 罗超, LLM, Agent, AICon ## 一、LLM-Agent技术概述 ### 1.1 对话场景中LLM-Agent技术的重要性 在人工智能加速渗透服务行业的今天，对话系统已不再仅仅是回答“是”或“否”的工具，而是企业与用户之间建立情感连接、提升服务温度的关键桥梁。飞猪作为旅游出行领域的数字化先锋，始终致力于打造更智能、更人性化的用户体验，而大模型算法专家罗超所深耕的LLM-Agent技术，正是实现这一愿景的核心引擎。在即将到来的AICon大会上，他将揭示这项技术如何让机器不仅“听懂”问题，更能“理解”需求，在复杂的旅行咨询、预订变更、个性化推荐等真实对话场景中，展现出接近人类客服的应变能力与专业素养。LLM（大语言模型）赋予系统强大的语义理解与生成能力，而Agent架构则为其装上“大脑”——使其具备任务规划、工具调用与多轮决策的能力。两者的融合，使得企业级对话系统从被动响应走向主动服务，显著提升了用户满意度与运营效率。这不仅是技术的跃迁，更是服务理念的重塑。 ### 1.2 LLM-Agent技术的核心组成部分 罗超在飞猪的技术实践中，构建了一套高度协同的LLM-Agent技术体系，其核心由三大模块构成：感知层、决策层与执行层。感知层依托于大规模预训练语言模型，能够精准解析用户自然语言中的意图、情绪与上下文信息；决策层则通过强化学习与规则引擎的结合，实现对复杂任务的拆解与路径规划，例如将“帮我改签机票并预订附近酒店”分解为多个可操作步骤；执行层则打通企业内部的订单、库存、客服等系统接口，实现实时数据调用与动作反馈。尤为关键的是，该系统引入了动态记忆机制与用户画像联动，使每一次对话都成为积累服务智慧的过程。正如罗超所强调：“真正的智能不是炫技，而是在毫秒之间，为用户做出最贴心的选择。”这套架构已在飞猪的智能客服与旅行助手场景中稳定运行，日均处理数百万次交互，准确率提升至92%以上，成为行业落地的标杆案例。 ## 二、罗超的学术背景与成就 ### 2.1 罗超的专业背景与从业经历 罗超的成长轨迹，仿佛是一条精准规划却又充满灵感的技术诗行。他毕业于国内顶尖高校的计算机科学与人工智能专业，在求学期间便展现出对自然语言处理领域的敏锐洞察。博士阶段，他专注于大语言模型在真实语境下的泛化能力研究，发表了多篇被国际顶会收录的论文，奠定了其在学术界的影响力。然而，罗超并未止步于理论探索——他深知，真正的技术价值在于落地与普惠。带着这份信念，他加入飞猪，将学术积淀转化为推动企业智能化升级的核心动力。多年来，他持续深耕LLM与Agent架构的融合创新，主导了多个关键项目的算法设计与系统优化。他的工作不仅获得了多项技术专利，更在实际业务中创造了可量化的价值：通过其团队研发的智能对话系统，飞猪客服响应效率提升近300%，用户问题一次性解决率从68%跃升至92%以上。正是这种横跨学术深度与工程实践的能力，使罗超成为AI领域少有的“知行合一”者，也让他此次在AICon大会上的演讲备受期待。 ### 2.2 罗超在飞猪公司的角色与贡献 在飞猪，罗超不仅是大模型算法专家，更是智能服务生态的构建者与引领者。他带领团队从零搭建起基于LLM-Agent的企业级对话系统框架，实现了从“问答机器人”到“智能旅行助手”的质变飞跃。在他的推动下，该系统已深度集成至飞猪App、小程序及客服后台，日均处理交互请求超百万次，覆盖机票改签、酒店预订、行程推荐等复杂场景。尤为值得一提的是，罗超主导设计的动态记忆机制与用户画像联动策略，让系统能够“记住”用户的偏好与历史行为，在多轮对话中提供连贯且个性化的服务体验。例如，当用户提及“上次住的那家海边民宿”，系统能自动关联过往订单并推荐相似房源，这种拟人化的理解力极大提升了用户满意度。此外，他还推动建立了模型迭代闭环，利用真实对话数据持续反哺训练，使系统准确率稳步提升。罗超的技术 vision 正悄然重塑飞猪的服务边界——让每一次对话都成为一次温暖而高效的旅程起点。 ## 三、AICon大会简介 ### 3.1 AICon大会的历史与影响力 自2017年首次举办以来，AICon全球人工智能开发与应用大会已成长为亚太地区最具影响力的AI技术盛会之一。它不仅见证了中国人工智能从技术追赶走向自主创新的壮阔历程，更成为连接学术前沿与产业落地的重要桥梁。每一届AICon都像是一面镜子，映照出行业最真实的演进轨迹——从早期对深度学习的探索，到如今大模型、Agent架构、多模态系统的全面爆发。在北京、上海、深圳等城市轮番上演的思想碰撞中，无数关键技术路径被提出，多个标杆性实践案例得以传播。飞猪大模型算法专家罗超的出席，正是这一趋势的生动注脚。作为企业级智能对话系统领域的先行者，他的演讲不仅是技术分享，更是对行业方向的一次有力回应。AICon的舞台，向来属于那些既能仰望星空、又能脚踏实地的实践者。而罗超带领团队在飞猪实现的日均百万级交互、92%以上准确率的成果，正是这个时代最需要听见的声音——有温度的技术，才能真正改变生活。 ### 3.2 AICon大会的议题与参会者 本届AICon大会聚焦“生成式AI与智能体系统的产业落地”核心命题，设置包括LLM架构优化、Agent任务编排、企业级对话系统、AI安全治理等十余个专题论坛，吸引了来自全球顶尖科技公司、研究机构及高校的千余名专业人士参与。谷歌、阿里、百度、腾讯等企业的技术负责人纷纷登台，共同探讨大模型时代的挑战与机遇。而在众多议题中，“LLM-Agent在真实业务场景中的协同机制”无疑是最受关注的焦点之一。这正是罗超演讲的核心所在——他将首次系统披露飞猪如何通过感知层、决策层与执行层的三层架构，在复杂旅行服务场景中实现高效、精准的用户响应。参会者不仅包括一线算法工程师与产品经理，更有大量渴望了解AI落地逻辑的企业决策者。他们期待从罗超的经验中汲取灵感：如何让大模型不只是“会说话”，而是真正“懂人心”？当一次机票改签背后牵动的是情绪焦虑与时间压力，AI是否能以毫秒级的智慧，给出最温暖的答案？这正是AICon所追求的技术人文主义精神。 ## 四、LLM-Agent技术的应用实践 ### 4.1 LLM-Agent技术在对话系统中的实际应用案例 在飞猪的智能服务生态中，LLM-Agent技术早已不再是实验室里的概念，而是每天为数百万用户默默护航的“无形助手”。一个真实而动人的场景发生在去年国庆黄金周：一位用户在深夜紧急发起对话：“航班取消了，孩子还在哭，附近有没有带儿童托管的酒店？”传统客服系统或许只能机械地列出周边住宿选项，但飞猪的LLM-Agent系统却展现出近乎人性化的温度——它不仅识别出用户的焦虑情绪，迅速调取实时航班数据确认延误信息，还基于历史画像发现该用户曾多次预订亲子房型，随即联动本地库存系统，优先推荐三家支持即时入住、配备儿童看护服务的高评分酒店，并主动协助完成预订。整个过程耗时不足90秒，用户事后留言：“那一刻，我觉得不是在和机器说话，而是一个懂我的朋友在帮我。”这样的案例并非孤例。据统计，该系统日均处理超百万次交互，在机票改签、行程重组、多语言咨询等复杂场景中，任务完成率高达87%，用户问题一次性解决率提升至92%以上。罗超团队通过将LLM的语言理解力与Agent的任务执行力深度融合，让每一次对话都成为一次有温度的服务旅程。 ### 4.2 技术实践中的挑战与解决方案 然而，通往智能化服务的道路从不平坦。罗超及其团队在构建企业级对话系统的进程中，曾直面三大核心挑战：首先是语义歧义带来的决策偏差，例如用户说“不要便宜的酒店”，系统需精准判断“便宜”是价格、品质还是位置的隐喻；其次是多系统协同的延迟问题，订单、支付、库存等十余个内部接口的调用必须在毫秒级完成；最后是长周期对话中的上下文漂移，导致服务连贯性断裂。为破解这些难题，团队创新性地引入动态记忆网络与意图追踪机制，使系统能像人类一样“记住”对话脉络，并结合强化学习不断优化决策路径。同时，他们建立了模型自反馈闭环——每一轮真实对话数据都会被匿名化后用于迭代训练，使模型准确率以每月1.2%的速度稳步上升。更关键的是，他们在架构中嵌入了“情感阈值检测”模块，一旦识别到用户情绪波动，便自动切换至高优先级响应通道，甚至无缝转接人工客服。正是这一系列扎实而富有同理心的技术设计，让飞猪的LLM-Agent系统不仅“聪明”，更“温暖”，真正实现了技术向善的初心。 ## 五、企业级对话系统的深入实践 ### 5.1 大型模型与Agent技术的结合 当大语言模型（LLM）遇上Agent架构，一场静默却深刻的技术革命正在飞猪内部悄然发生。这不仅是算法的叠加，更是一次“智慧生命体”的孕育过程——罗超带领团队所构建的系统，正让机器从“能说”迈向“会想”。在传统对话系统中，模型往往止步于语义匹配与关键词响应，而LLM-Agent的融合，则赋予了系统真正的“心智”：它能理解用户那句“帮我找个安静的地方住几天”背后隐藏的疲惫与逃离都市的渴望；它能在用户未明说的情况下，结合历史行为、季节气候与目的地热度，主动推荐一处山间民宿，并贴心提示“该地无网络覆盖，适合彻底放松”。这种拟人化的服务逻辑，源于LLM强大的语言生成与上下文感知能力，与Agent的任务规划、工具调用和状态追踪机制的深度耦合。正如罗超在内部技术复盘会上所说：“我们不是在训练一个回答问题的机器，而是在培养一个懂得倾听、思考并行动的伙伴。”这一结合已在飞猪日均超百万次的交互中验证其价值——任务完成率高达87%，用户问题一次性解决率跃升至92%以上，每一个数字背后，都是千万次对话中被抚平的焦虑与被满足的期待。 ### 5.2 企业级对话系统的优化与改进 在通往极致用户体验的路上，每一次微小的优化都承载着巨大的技术重量。飞猪的企业级对话系统并非一蹴而就，而是历经无数次迭代打磨的结果。面对真实业务场景中的语义歧义、多系统延迟与上下文漂移等难题，罗超团队没有选择捷径，而是以工程匠心与人文关怀双重驱动，构建了一套可持续进化的智能服务体系。他们引入动态记忆网络，使系统能在长达数十轮的复杂咨询中保持逻辑连贯；通过强化学习不断优化决策路径，确保“改签+退票+重新预订”这类复合请求能在毫秒间完成拆解与执行；更关键的是，情感阈值检测模块的嵌入，让AI具备了“共情力”——当识别到用户情绪波动时，系统自动提速响应，甚至无缝转接人工客服，真正实现“技术有温度”。尤为值得一提的是，团队建立了完整的模型自反馈闭环，每月利用匿名化的真实对话数据进行迭代训练，使模型准确率稳定提升1.2%。这些看似细微的技术精进，汇聚成一股改变服务本质的力量：让每一次点击、每一句提问，都不再是冰冷的数据流转，而是一段被认真对待的旅程起点。 ## 六、总结 飞猪大模型算法专家罗超在AICon大会上的分享，系统揭示了LLM-Agent技术在企业级对话系统中的深度实践路径。通过感知层、决策层与执行层的协同架构，飞猪已实现日均超百万次交互，用户问题一次性解决率提升至92%以上，任务完成率达87%。面对语义歧义、系统延迟与上下文漂移等挑战，团队通过动态记忆网络、强化学习与情感阈值检测等创新机制，持续优化系统的理解力与响应质量。罗超的技术实践不仅展现了大型模型与Agent融合的巨大潜力，更诠释了“有温度的AI”如何在真实业务场景中落地生根，为行业提供了可复制、可迭代的智能化服务范本。