内容生产已经历三次范式变化：PGC、UGC、AIGC。现在，第四次变化正在发生：AIAGC（AI智能体生成内容）。
AIAGC与AIGC的核心区别在于：AIGC是人指挥AI完成一次任务；AIAGC是人设定目标，智能体自主完成从任务拆解、执行到交付的完整流程。
对文旅行业来说，这意味着一件事：内容生产可以大幅提效。但前提是——内容必须做成大模型能“读懂”的结构。
为什么文旅内容必须结构化
一篇优美的景区散文，AI可能只提取出几个关键词；一段非遗口述史视频，如果没有字幕和标签，大模型就无法理解。
结构化内容，是按照统一字段、标签、关系组织起来的数据形态。以下是推荐的结构化字段规范（JSON Schema）：
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"properties": {
"entity_type": {
"type": "string", "enum": ["景区", "民宿", "非遗项目", "活动"] },
"name": {
"type": "string" },
"location": {
"type": "string" },
"core_tags": {
"type": "array", "items": {
"type": "string" } },
"best_season": {
"type": "string" },
"duration_hours": {
"type": "string" },
"price_range": {
"type": "string" },
"opening_hours": {
"type": "string" },
"nearby_attractions": {
"type": "array", "items": {
"type": "string" } },
"ai_friendly_description": {
"type": "string", "maxLength": 300 }
},
"required": ["entity_type", "name", "location", "core_tags"]
}
示例数据：
{
"entity_type": "景区",
"name": "西湖",
"location": "杭州市西湖区",
"core_tags": ["世界文化遗产", "免费", "游船", "断桥"],
"best_season": "春秋",
"duration_hours": "3-6",
"price_range": "免费（部分景点另收费）",
"opening_hours": "全天",
"nearby_attractions": ["灵隐寺", "龙井村"],
"ai_friendly_description": "西湖位于杭州市区西部，是中国最著名的淡水湖之一，2011年列入世界文化遗产。环湖有苏堤、白堤、断桥等景点。"
}
当大模型抓取到这样的结构化内容，就可以准确回答位置、标签、季节、时长等问题，并根据用户偏好精准推荐。
AIAGC如何实现结构化内容生产
传统流程：人工撰写 → 人工配图 → 人工分发。
AIAGC流程：人设定目标 → 智能体自动生产结构化内容 → 自动多模态适配 → 自动分发并监测。
具体技术实现步骤（以Coze/Dify/n8n为例）：
1. 目标设定
在智能体平台中定义目标，例如：“为本地50个景区生成符合上述JSON Schema的结构化卡片”。可以通过一个简单的配置文件输入景区名称列表。
2. 任务拆解与执行（Prompt示例）
在Coze或Dify中编写一个“结构化生成Agent”，系统Prompt如下：
你是一个文旅数据提取专家。输入为景区名称，你需要从公开资料（百度百科、景区官网）中提取以下字段，并以严格JSON格式输出：
- entity_type
- name
- location
- core_tags（不超过5个）
- best_season
- duration_hours
- price_range
- opening_hours
- nearby_attractions（不超过3个）
- ai_friendly_description（100字以内）
如果某个字段无法确定，请写“未知”。不允许编造信息。
然后通过循环调用大模型API（DeepSeek/Kimi/豆包），批量处理景区列表。
3. 自动配图与语义标签
调用图片生成模型（如Stable Diffusion API）或从免费图库中根据core_tags匹配图片。同时为每张图片生成alt标签（例如“西湖断桥雪景”），便于大模型理解。
4. 人工验收标准
抽检率：不低于10%。检查项：
- JSON格式是否完整
- 有无明显的AI幻觉（例如把“西湖”的位置写成“苏州”）
ai_friendly_description是否通顺且包含关键信息
5. 持续迭代：AI搜索监测方法
每周执行一次自动化脚本：
- 在DeepSeek、Kimi、豆包等AI搜索中，输入固定的测试问题（如“杭州适合周末游的免费景点”）。
- 记录返回结果中是否包含自己的结构化卡片或品牌词。
- 将出现率变化绘制成折线图，当某个字段缺失导致可见度下降时，补充或优化对应的结构化字段。
AI搜索可见度的量化机会
一个真实的对照数据：某古镇在完成上述结构化改造之前，其在Kimi中与“周末游古镇”相关查询的可见度为0（搜索结果第10名之后）。改造后，在Kimi中搜索“适合周末游的古镇”时出现在前3推荐，线上咨询量增长200%，而流量成本接近于零。这组数据来自公开的行业报告，反映了结构化内容对AI搜索排名的直接影响。
开源工具与参考资源
实现上述流程所需的工具均为开源或提供免费额度：
- Dify / Coze：用于搭建智能体工作流和知识库。
- n8n：用于自动化分发和监测。
- DeepSeek / Kimi / 豆包：提供大模型API调用。
具体配置示例、Prompt模板、结构化字段Schema，可以在GitHub上搜索关键词“tourism structured data GEO”找到相关开源项目。各工具的官方文档中也提供了“知识库构建”“RAG优化”等详细教程，可直接参考。
从PGC到AIAGC，核心不是追逐概念，而是将内容转化为大模型可计算、可检索、可引用的结构化资产。这是文旅内容在AI搜索时代获得高可见度的技术基础。
