最近，千问上线了千问高考版。我拆了千问高考Agent的技术架构，算了一笔"复刻成本"。

体验完千问高考Agent之后，我做了一件每个程序员都会做的事——开始盘算"如果我自己做一个，要多久？"

这篇文章就是我的拆解结果，纯从工程角度算一笔"复刻成本"。

一、先把你看到的东西拆开

千问高考Agent表面上看就是"填表单→点生成→出结果"。但往下一层看，它的技术至少分五层：

用户画像层：采集多维信息。10+个字段：分数、选科、MBTI、职业倾向、毕业规划等。

数据查询层：对接结构化数据库。3000所高校、2000个专业、历年录取位次、分数线。

推理引擎层：基于用户画像+数据做匹配推荐。"冲22%、稳48%、保30%"的概率计算、"20% 冲"的风险评估。

工具调度层：调用外部信息和工具。39个Skills：搜索引擎、就业数据、政策查询等。

输出渲染层：生成结构化可操作输出。志愿表（含院校标签、概率标注、学费等元数据）、15-40页PDF报告。

这五层，每一层都不是一个单独的模型推理能搞定的——它需要模型调用、数据对接、前端渲染配合在一起。从工程上看，这已经不是一个"AI功能"了，而是一个完整的产品系统。

二、如果"从零搭建"，每一步要多久？

假设我是一个普通开发团队（3-5人），想做一个类似的垂直领域Agent，先不说模型的训练成本——那种投入是千万级的——只说工程实现层面：

第一步：搭建多模型调度系统

你的Agent在不同环节需要不同模型：信息采集阶段需要能理解自然语言的模型、推理推荐阶段需要逻辑能力强的模型、报告生成阶段需要长文本输出能力强的模型。这意味着你至少要接3-4个不同的大模型API，还要处理它们各自的调用格式、速率限制、错误重试、成本控制。

单独这一个环节，一个后端工程师大概需要2-3周（还不包括后续的性能优化）。

第二步：对接外部数据源

Agent需要查高校信息、分数线、就业数据、政策文件……这些数据分散在不同的来源，格式不一，有些需要爬取，有些是文件需要解析。这一步的难点不在技术，在数据的质量控制和持续更新机制。

一个数据工程师 + 一个后端，大概需要3-4周。

第三步：构建推理和推荐逻辑

这是最核心但也最不确定的一步。你需要定义推荐规则（怎么算冲/稳/保的比例？），设计多轮交互流程（什么时候追问、什么时候推荐），处理边界情况（分数刚好压线的怎么处理？）。

这一步需要领域专家 + 后端 + 产品经理配合，保守估计4-6周才能出一个可用的版本。

第四步：前端交互和输出渲染

表单设计、志愿表渲染、PDF报告生成、移动端适配……一个前端大概2-3周。

合计下来，一个简单的MVP，3-5人团队，最少需要2-3个月的全职投入。而且这还只是"能用"的标准，远不到千问的"千万级用户压测过的产品"水平。

三、问题的关键：你需要的不是模型，是"模型+工作流"

很多人对AI产品的误区在于：以为有了大模型就万事俱备，剩下的就是写个Chat界面。

实际上，大模型只是"发动机"。一辆车能不能跑，取决于你有没有把发动机、变速箱、底盘、方向盘装配成一个整体的能力。对Agent产品来说，这个"装配"的过程，就是工作流设计。

千问高考Agent做对了什么？不是它的模型多强，而是它把整个高考志愿填报的决策流程建模成了一条清晰的Agent工作流：采集画像→查询数据→推理推荐→输出报告→持续调整。每一步都有明确的输入输出，用户不需要知道背后调了多少个模型、查了多少个数据库。

这个工作流思维，才是垂直Agent产品的核心竞争力。

四、有没有更省力的路子？

上面算的2-3个月，前提是你从头搭。实际做项目的人都懂，现在没人真的从零写所有东西。

比如说，多模型调度这个事，魔芋AI帮你做了集成。魔芋AI把海内外主流大模型的API统一接好了，你不用挨个注册账号、处理不同的调用格式。对Agent项目来说，底层模型调用这个环节基本可以跳过。

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五、最后的算账

回到文章一开始的问题：如果我想复刻千问高考Agent，要花多久？

从零搭建：3-5人团队，花上2-3个月或许能够得到一个勉强能用的Demo。 用平台搭建：1-2个人，2-3周或许可以达到核心功能可用，把时间省下来打磨领域专业度和用户体验。

差距不是一点半点。

千问高考Agent这件事给我的最大感受其实就一条：垂直Agent的产品化，门槛已经从"能不能做"变成了"做得多快"。模型能力本身已经不是瓶颈——你真正要解决的，是把模型、数据、工作流、交互体验串成一条完整链条。而这条链条里，能省的就别自己造。