一年一度的高考剛剛落下帷幕，臨近出分，填報志愿成為考生和家長們眼前的頭等大事。新高考改革使錄取機制趨向綜合化，這對填報志愿提出了更高要求。

不過科技也在同步發展，一年以前，人們的關注焦點還在大模型寫高考作文上，如今AI在高考領域的應用已經延伸至智能體報志愿。6月12日，夸克發布2025年高考志愿填報產品，涉及“高考深度搜索”“志愿報告”“智能選志愿”三項核心功能，其中，“志愿報告”是目前國內唯一可以生成完整報告的AI智能體。智能體能否扛起“軍師”重任？

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一鍵獲取志愿報告

在“志愿報告”板塊，需要先填寫考生成績（未出分可以填寫估計分數，系統會自動按照去年一分一段的情況給出排名結果）和興趣偏好（包括院校、地域、專業偏好等）。

生成志愿報告前的填寫信息界面

其中，興趣偏好除了院校和地域等基本信息，還會涉及優先策略（如院校優先、專業優先），并能關聯畢業規劃（直接就業、國內讀研或出國留學）、職業傾向，甚至是學費傾向，還可以補充其他信息，如體檢情況（可能涉及對視力有要求的專業）和專項計劃。

這里涉及的信息類型豐富全面，并且除了成績其他信息不做強制要求，用戶可根據個人情況選填，當然，詳略情況可能影響得到的報告結果。

為得到示例報告，筆者隨機選填了部分信息如下：

高考成績：570分（對應去年的排名：3780名）

高考省份：重慶

高考科目：史/化/地

目標院校：未填

專業偏好：圖書情報與檔案管理類、地質學類、化學類、民族學類、社會學類、歷史學

地域偏好：成都、重慶、北京、西安、武漢、南京（按偏好排序）

職業傾向：未填

優先策略：院校優先

畢業規劃：直接就業

學費傾向：8千以內

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仍需修煉的輔助工具

系統先根據“院校優先”的要求生成了一份12頁的報告，同時額外提供了“專業優先”和“地域優先”兩份其他版本的報告生成鏈接。

志愿報告策略設計的核心思路為緊扣考生明確的專業偏好，同時結合就業導向適當延伸，梯度設置采取“沖穩保”結構。

報告中志愿填報策略設計部分的介紹

志愿明細中按照序號依次顯示了96個志愿，并對應提供了院校代碼、專業名稱及代碼、錄取概率、前兩年的最低分及省排名、學制和學費、招生人數。

院校優先的志愿表（節選）

表后附有解讀部分，在總結院校情況和地域情況等基礎信息后，報告分別解讀了“沖穩保”三個層次中的兩個重點志愿。但這里并未按照表中序號依次羅列，重點志愿的選取依據是什么，報告中并未給出說明，解讀也比較粗略，只是院校簡介，為用戶提供大致印象。

志愿報告中對沖刺層前兩個重點志愿的詳細解讀

報告結尾部分是對考生的風險提示，如部分專業涉及特殊報考要求、特殊培養模式、特殊教學班，部分院校涉及專項計劃招生、不同辦學地點、學費存在特殊說明等等，但具體信息還需考生自行核對招生簡章。

以上是“院校優先”的志愿方案，如果選擇“專業優先”或“地域優先”，志愿表中仍是這些院校，只是排序會出現較大變動。

改為專業優先后志愿表的變動

改為地域優先后志愿表的變動

如果有心儀院校的同學可以修改信息重新領取報告，筆者以鄭州大學為例修改了信息，清空地域偏好和專業偏好，仍選擇院校優先，填報策略隨之變化。

以“鄭州大學”為目標院校的志愿填報策略設計

總體來看，系統前期收集信息的維度可以為考生及家長提供梳理志愿的思路，同時，生成的報告中志愿數量近百個，能最大限度地囊括分數對應的可選方案，這些志愿明細可作為檢索資料的錨點，以便用戶繼續提問獲取信息補充。

不過除了上述提到的解讀和風險提示籠統的問題，筆者經過多份報告的對比還發現，智能體目前的策略設計較為模式化，遠不足以得到詳細的定制化方案，因為這不僅要求垂直領域的大量市場數據和經驗積累、用戶的信息透明度和交互能力，還需參考專業發展、院校口碑、就業前景等難以指標化的“場外信息”，這是智能體目前做不到的。

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編輯｜張毅

主編｜黎坤

總編輯｜吳新

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