阿里巴巴旗下旅行平台飞猪（Fliggy）正在推动其内部运营系统的深刻变革，其核心是从传统的人工密集型操作模式，演进为基于多智能体（Multi-Agent）协同的自动化生产流程。这一转变不仅展示了AI技术在复杂业务场景中的应用深度，也为其他大型电商和金融平台的系统自动化升级提供了重要参考。
背景：传统运营模式的瓶颈
对于像飞猪这样的大型在线旅行平台（OTA），营销和广告投放（简称"搭投"）业务极为复杂。传统的运营模式高度依赖人工，从市场分析、策略制定、素材设计、渠道投放到效果追踪，每个环节都需要专门的团队负责。这种模式面临着几个显著的瓶颈：
首先是效率和响应速度。市场机会转瞬即逝，人工流程往往需要数小时甚至数天才能完成一次完整的营销活动配置和上线，难以快速响应用户需求和竞争对手的动态。其次是规模化难题。在旅游旺季或大促期间，需要管理的活动数量、创意组合和投放渠道呈指数级增长，人力成本急剧上升，且难以保证操作的精准性。最后，数据驱动决策的深度有限，人类运营者难以实时处理和分析海量的用户行为数据、交易数据和广告效果数据，决策容易依赖经验，而非精确模型。
核心变革：引入多Agent协同框架
飞猪的系统演进，关键在于引入了"多智能体协同"的理念。这并非单一的AI模型，而是一个由多个具备特定能力的、能够相互通信和协作的AI Agent组成的系统。它们模仿一个高效的人类专家团队，但以机器的速度和精度运行。这个框架可能包括以下几类核心Agent：
- 洞察分析Agent： 负责持续监控市场数据、用户行为、商品热度等，发现潜在的营销机会或风险，为其他Agent提供决策输入。
- 策略生成Agent： 基于洞察Agent提供的信息和预设的业务目标（如GMV、ROI），自主生成营销活动的核心策略，包括目标人群、预算分配、选品和定价建议。
- 创意生成Agent： 利用AIGC技术，根据策略Agent的要求，自动生成适配不同渠道的广告文案、图片甚至视频素材。
- 投放执行Agent： 自动对接内外部的广告投放平台，完成广告创建、出价、定向设置等一系列繁琐的操作，并确保流程准确无误。
- 优化迭代Agent： 实时追踪广告投放效果，进行A/B测试，并根据数据反馈动态调整出价和策略，形成一个完整的闭环优化系统。
这些Agent通过一个统一的调度中心或协议进行协同工作，将过去分散在不同团队、耗时漫长的流程，压缩成一个高度自动化的"生产线"。
对业务与效率的深远影响
从人工运营转向多Agent协同，带来的不仅仅是降本增效。首先，它实现了运营的7×24小时不间断，能够实时捕捉每一个营销机会。其次，决策的科学性和精细度大幅提升。AI Agent可以基于更复杂的模型和更全面的数据进行决策，从而优化广告预算的每一分钱，提升整体投资回报率。更重要的是，这种模式解放了生产力，让运营人员从重复性的执行工作中脱离出来，专注于更高阶的策略思考、创意构想和业务创新，推动了整个团队的职能升级。
启示：未来系统建设的智能范式
飞猪的案例揭示了一个清晰的趋势：未来的商业系统，无论是电商、金融还是其他领域，其核心竞争力将越来越多地体现在智能自动化的水平上。简单的流程自动化（RPA）已不足以应对动态和复杂的市场环境，基于AI Agent的协同工作流将成为新的标准。
这对于复杂的金融交易系统建设同样具有启发意义。一个先进的交易平台可以由市场分析Agent、风险控制Agent、交易执行Agent和资产管理Agent共同组成。它们协同工作，能够比人类更快地响应市场波动，并执行更复杂的量化策略。同样，在跨境电商领域，一个多Agent系统可以自动化处理跨时区、多语言、多币种的定价、库存管理和客户服务，极大降低了全球化运营的门槛和复杂度。构建能够支撑这种高度智能化、协同化任务的底层技术平台，将是未来数字化竞争的关键基础设施。