2026年的春运抢票大战依然让人精疲力竭，AI技术明明可以改变这一切。本文直指12306系统将运力调度责任转嫁给用户的根本缺陷，提出革命性的购票托管方案：用户只需设定意图，AI Agent将自动完成候选方案生成、成功率预测、智能调度等全流程。

• 精确选车次

• 精确判断放票节点

• 自己评估候补概率

• 自己承担失败和等待

托管意味着从用户点击开始，系统接管所有尝试、等待、重试和决策的成本。

系统内部会持续运行这个长期任务：并行尝试直达、候补、换乘、错峰方案。

每一次尝试都由成功率预测模型评估，动态调整策略。

用户不再盯屏，只在系统判断出现可行结果时被通知确认付款。

这是从“用户盯系统”到“系统替用户盯”的根本转变。用户只承担最终选择，剩下的交给系统。

自主规划+系统兜底：一套可落地的技术思路

我想实现的仍然是：用户只需要承担选择方案和最终付款，整个过程由系统托管。

如果你把这件事想成“推翻售票规则”，那一定做不成。

但从技术和产品落地看，这套方案反而非常现实，具体分为五步：

第一步：增设意图建模

把用户的历史数据以及偏好，转成结构化约束（时间区间、弹性、偏好），这是典型的 Agent 输入层。

第二步：候选生成器

基于时间窗和线路信息，生成可行方案集合（直达、换乘、错峰），控制换乘次数和总耗时，保证候选方案质量。

第三步：成功率预测模型

基于历史余票曲线、候补队列长度、用户偏好等特征，动态预测每个方案成功率，输出点估值和置信区间，用于决策。

第四步：调度与均衡策略

多目标优化：用户成功率最大化 + 等待时间最小化 + 系统级公平。结合贪心+权重 + 多臂老虎机探索策略，使系统全局平衡。

第五步：执行与重试

失败时回退到下一个候选方案或延迟重试。整个过程写入事件日志，保证可解释性和策略回溯。

执行路径可以分三步：灰度→扩容→全面上线。

灰度期先在非核心线路或低峰期验证模型和系统逻辑；扩容阶段加入更多特征和线路；全面上线时，保证公平性和透明度。

风险控制：保留传统购票通道、策略监控与回滚开关、用户隐私保护与决策留痕。

最后的话

2026 年了，如果 AI 只能写文案、画图、陪聊天，那它离“公共价值”还很远。

技术的意义，不只是做更聪明的模型，而是把系统的复杂性替用户承担，让人少一点焦虑。

12306 如果能把“买票回家”托管给 AI Agent，用户点一次，剩下的交给系统——这才是产品和技术的价值落地。

作为 AI 产品经理，我越来越相信一句话：

好的产品，不是让人更费力，而是让人少操心。