那天回国的航班，在伊斯坦布尔机场足足停留了近24小时。

不是暴风雨，不是罢工，而是一个听起来就很模糊的理由：“operation issue”。这趟航班据说经常延误，而这次我们刚好是那“常规异常”的一部分。

机场没给酒店，只能在椅子上蜷缩一晚。休息厅的椅子无法躺平，根本靠不住腰。最难熬的不是疲惫，而是那种——你明明买了服务，对方却毫无歉意地“例行失责”，你却毫无应对工具的感觉。回国第一天的工作也被耽误。

于是我打开电脑，决定不再忍耐。

一、五分钟Brief之后，GPT开始替我“打这场仗”

我先问：“这种情况我可以投诉索赔吗？”

GPT回答得干脆利落，引用的是欧盟的261/2004号条例：

“对于从欧盟出发的航班，如因航空公司责任导致延误超过3小时，乘客有权获得250至600欧元不等的补偿。9小时延误显然已满足条件。”

然后，它快速给出了几步执行策略：

拟好一封带有法条引用的英文邮件；

语气保持冷静但强硬，强调维权立场；

提供多个投诉路径，包括航空公司客服邮箱、欧洲管理局平台、土耳其航空民航总局投诉信箱，甚至是相关高管公开邮箱。

我只用了5分钟把情况说清，GPT就处理了整个写信、查找、推送的过程——不仅是语言能力，而是一种近乎“代理人式”的能力。

二、一封“模板回复”之后，它帮我升级施压手段

第二天，对方果然来信回复。但内容一眼看出是标准模板：

“我们对本次不便深表歉意，但此次延误属于不可控运营问题，因此不适用于赔偿条款。”

GPT立刻提醒我：“这封信的核心问题在于，没有解释具体的‘不可控原因’，也没有引用条文细则，是典型的第一轮搪塞。”

然后，它帮我进行了以下动作：

拟定一封结构严谨的反驳邮件，要求对方明确责任归属与法规依据；

同步将投诉内容与回函一起，发送至土耳其民航总局；

补充了相关航班的历史延误记录截图作为佐证，形成“结构性问题证据链”。

两天后，航空公司“服软”，提供现金赔偿600欧元，外加一封正式道歉函。

我再次请GPT评估它们给出的多个赔偿选项，它明确建议现金最优，避免限制条件和变相稀释赔偿价值。

当然，GPT还做不到和真正的AI Agent一样帮我去做其中的每一步，只在关键节点让我做判断和交付结果；但是其中的每一步执行都是非常明确的，agent来代理执行的过程是完全可以想象和实现的。

三、回过头看，投诉过程就是AI Agent的理想战场

这次体验后我突然意识到：AI Agent最现实、最刚需、也最能体现价值的应用场景，投诉一定是其中之一。

因为它碰巧满足AI Agent能够处理的结构型复杂任务的所有特征：

多数企业依赖用户“懒得再争”，用标准化回信消解行动意愿。

AI Agent的优势，恰恰是结构化处理信息、保持理性判断、持续性推进流程。它不会疲倦，不会动摇，不被情绪裹挟，也不容易被糊弄。它能帮你保持姿态、占据信息主动、持续地推进每一个可能奏效的手段。

在这样的结构性战场上，它比人类更冷静，也更有效。

投诉，是一个刚性动机 + 高信息差 + 成果可验证的稀缺场景，几乎是AI Agent最理想的测试地。

四、投诉是一种现代生存的结构实验

投诉是现代生活中的“微型结构斗争”。它不是破坏规则，而是逼迫规则兑现它应有的逻辑。普通人在结构中容易失语，而AI Agent恰恰擅长填补这种“结构缝隙中的话语空白”。

信息时代的公平，从来不是自动到来的。真正的不公平，往往不是规则缺席，而是“知道规则的人”与“不知道规则的人”之间的落差。

投诉，就是这种信息落差的集中体现。你知道越少，代价越大；你表达越不专业，被忽视的可能性就越高。

AI Agent无法替你感同身受，但它可以成为你在结构迷宫中的向导。它不创造权利，却可以让你拥有“争取应有权利的语言和路径”。

我们或许无法改变航空公司的延误系统，但至少，我们可以不再用沉默支付延误的成本。

PS：fun fact:

最近生气的时候，第一反应是打开GPT说：帮我用专业的语言表达愤怒。