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内容详情

你的欲梦被草视频

2026 一开年,智能体的生长立马进入狂奔状态 。

本周二,Anthropic 宣布 Cowork 掀起了打工人的革命 。它不再像 Claude Code 一样专门面向程序员,而是把大模子与智能体能力推进到电脑桌面上,可以解决大部分人的事情问题 。

统一时间,谷歌联合 Walmart 等零售商推出了一项专为智能体购物场景设计的开放标准 —— 通用商务协议(UCP) 。此举旨在推动智能体购物全流程的标准化,实现从商品推荐、购置决议到支付结算的无缝衔接 。

1 月 15 日上午,千问又前进了一大步,已经准备让智能体周全接受我们的一样平常生涯了 。

千问 App 上线了全新 AI Agent 能力「使命助理」,同时周全买通阿里生态,一次开启了 400 多项新功效,约请测试与灰度上线已经同步开启,全都是免费可用的 。

千问 C 端事业群总裁吴嘉

海内最强的 AI 模子,与最全的应用生态,现在合而为一了 。

现在,你只需要对 AI 说「我要两杯奶茶」,千问就可自动找到响应的店肆,选好你的地点、选好商品、下好订单,你只需要点击最终的支付即可 。

若是你想买点什么工具拿未必主意,也可以和千问「使命助理」探讨一下,它不但可以讨论出个切合需求的效果,并且可以直通市肆的付款链接 。

可以看到,千问能够接入的应用包括淘宝、闪购、飞猪、高德地图和支付宝 。若是你有需要,千问还能帮你打电话 。在宣布会现场,千问就展示了 AI 帮人订餐,看起来餐厅老板没有认出与他攀谈的是千问 。

除了种种有意思的功效,我们也起源体验到了 AI 智能体带来的交互革命 —— 强盛的千问模子,正在把阿里独吞的生态优势所有并联起来 。岂论生涯照往事情,以后通行的要领,或许都会被 AI 重新整理一遍 。

一手实测

触角已经遇到了物理天下

刚已往的 2025 年被普遍视为智能体元年,智能体在人工智能领域的热度一直没有断过 。从 Manus、ChatGPT Agent 到更多国产 Agent 大模子与应用,险些每一次宣布都会引起惊动 。

智能体的泛起,让大模子从拥有智能「大脑」进化出无邪的「手」和「脚」,对重大使命的自动剖析、拆解、执行能力与日俱增 。有了智能体的加入,人们可以从繁冗的流程性事情中解放出来,大大节约了事情量与时间本钱 。

在周全接入一众阿里生态营业之后,千问 App 上的这个智能体新面目能带来哪些纷歧样的工具呢?带着这个疑问,我们在拿到内测资格之后,马上对它来了一次摸底考试 。

多品牌团购不在话下

在上文,我们已经见识到千问「使命助理」点奶茶的便当 。接下来的实测中,我们给它上上难度,看能不可搞定多品牌、跨店肆的团购使命 。

团购差别牌子的奶茶通常需要我们进入购物 App 并逐一查找、浏览对应牌子的奶茶店,还要确认店中有没有自己想要的口胃,这会铺张不少时间 。在将类似的使命交给千问「使命助理」后,一切的贫困都没有了 。

我们输入指令「帮我点 3 杯霸王茶姬,5 杯瑞幸,8 杯茶百道」,它在确认你的收货地点之后会首先询问你的口胃需求 。

在确认你有无特殊的口胃需求之后,它便最先马一直地自动跑完接下来的所有流程,包括剖析用户点单需求、核对点单数目、以及搜索并获取购物平台(这里是淘宝闪购)商品信息 。随着一系列内外部信息被它吸收消化,紧接着会进入到制订最佳点单计划的环节 。

在制订点单计划时,它会凭证距离的远近等因素自动为你匹配合适的商家,并起源完成知足你需求的商品筛选与推荐 。

一套丝滑连招下来,它为我们推荐了三种差别化的计划,或想更快收到货、或是选择评分高销量高的门店、或想要订单中包括更多样的饮品种类 。这些潜在的用户意图被它精准地捕获并思量进来,转化为对应的优先级推荐计划 。

最后一步,凭自己的鲜笔甭单付款即可 。整个操作历程中,除了在有特殊口胃需求时需要你的手动介入,其他时间全权交给千问「使命助理」就行了 。

定制旅游计齐整气呵成

前几天,「威海暴雪」的新闻登上了微博热搜,让这座滨海都会突入了人们的视线 。提起山东,各人可能更多地想到青岛 。相比之下,威海的名气没有那么大 。但从网上的口碑来看,威海以「小而美」著称 。

带着对这座都会的好奇,我们让千问「使命助理」制订一份 1 月 16 日(这周五)北京出发的威海两日游妄想 。

在吸收到使命之后,它便自动进入到了使命妄想以及逐步的使命执行流程 。首先会对我们的需求举行一个整体剖析,将威海的景点、美食、住宿等因素一切思量进来,并启动搜索子使命,即挪用搜索工具盘问相关的配景知识 。

通过不中止地搜索、盘问多类型网络泉源(包括门户网站新闻、旅行社区热帖等)的威海旅游攻略,尽可能地确保信息准确可靠 。

紧接着,凭证筛选后的优质搜索效果,它为我们妄想详细的两日游行程,这里全程对高德飞猪举行了挪用 。

最终在整合所有行程信息之后,它在高德地图上泛起出了两条交互式蹊径图 。

完整的威海两日游妄想出来之后,我们发明,不但席卷了威海热门景点,还兼顾自然景物与历史文化,并综合思量了预算本钱与嬉戏体验 。

在天生的行程妄想中,你既可以一键跳转高德来导航去某处景点的蹊径并一键打车,也能跳转飞猪去订景区门票和旅馆 。

在一样平常购物、旅游妄想之外,千问「使命助理」善于的事情尚有许多,好比政务场景,在接入支付宝政务效劳之后,只需用户一句话就能快速完成政策解读、质料清单梳理等办法,笼罩办签证、查社保等等场景,并直达办理入口,效率高得惊人 。

简朴的几个使命测下来,我们感受颇深的一点是:在交互方法上,以前我们是与大模子「对话」,现在是给智能体「派单」 。只需要给出使命,然后期待效果即可 。该说不说,这才是智能体真正的界说 。

千问 AI 助手

有一套「拟人化」思索架构

千问不但是能点外卖这么简朴,千问「使命助理」已经完成了一套基于通用 Agent 系统的底层重构 。

首先,千问 App 接纳了一套全新的通用 Agent 系统 。它基于 MCP 和 A2A 协议,在其中,主 Agent 作为指挥者,它基于千问最强模子拆解和妄想使命;子 Agent 作为执行者,它们是多个具有反思能力的智能体,在其领域具有完全决议执行的权限,可以凭证使命情形动态纠偏 。

这套范式实现了高效的分层妄想,在特定使命领域上也可以包管准确的决议,大幅提升了跨领域、长链路的重大使命执行效率和准确率 。

千问深度重构了 Agent 的原生能力栈 。差别于现在盛行的基于视觉识别(GUI)的 Agent 蹊径,千问选择了越发直接的协议买通,提升了 Agent 在执行使命时的精度和效率,在隐私清静上也更有包管 。为了进一步提升效率,千问还专门为 AI 举行了工具栈的重构 。

好比在搜索时,Agent 能够自主选择差别的搜索方法,或是举行并发搜索;操作浏览器的 Agent 经由了专门训练,连系阿里自研浏览器内核,具备毫秒级响应和极高的交互精度;在处置惩罚可视化、写小程序或重大表格时,智能体会检索、对齐经由验证的成熟代码范式,确保产出效果具备「工程级」稳固性 。

「使命助理」多层 Agent 的系统,深度集成了阿里自家生态的种种应用、工具,大宗的应用会被拆解成原子化的指令级,确保了工具挪用的准确 。在跨场景使命上,系统能够准确地感知实时的位置、价钱等时效信息,镌汰了大模子常见的幻觉问题 。

千问的 Agent 系统还具备可以一连演进的能力 。在完成使命之后,Agent 并不是就竣事事情了,而是会像人一样举行「反思」并沉淀履历,让 Agent 可以一连进化 。实践的履历会被转化为结构化履历库,作为先验知识在后续使命中动态加载 。

这样,AI Agent 就可以逐渐具备人类的事情直觉 。

最后,通过 AI Coding 的能力,千问现在可以在执行使命时发动 AI 天生代码能力现写工具 。前面说到在大宗使命上,Agent 可以实现精准的识别与操作 。而在较量少见的使命上,千问的 Agent 可以启动 Agentic Learning 机制,自主编写、测试并封装新的原子工具 。随着人们的使用,千问「使命助理」的能力会一连增强 。

前天 Anthropic 宣布的 Cowork,听说是十天之内用 AI 天生代码能力写出来的 。看起来现在千问把类似的能力已经给你集成在智能体上了 。千问体现,现在在数百个常用工具中,有凌驾一半是由 AI Coding 编程自主天生的 。

智能体的 AI 革命

已经最先了

今年,AI 领域正在进入产品爆发的阶段 。

仅在 1 月份,业界就泛起了 Anthropic 的 Cowork,OpenAI 的 ChatGPT Health 等一系列新产品 。各家科技公司正在快速兑现 OpenAI 总裁 Greg Brockman 关于智能体在企业、专业领域落地的预言 。

刚刚千问的新宣布,更是把智能体拉近到了我们身边:它能用快速精准的方法毗连最常用的 App,让 Agent 进入到你生涯的每一步 。在海内,能做到笼罩云云周全的生涯场景的公司,还真的只有阿里,其生态席卷了购物、出行、支付、办公等方方面面 。

我们能够看出,现在这些 Agent 能力还显得较量简朴 —— 正如第一代 iPhone 功效的简朴并没有掩饰其划时代的意义一样,千问 APP 今日的推出,也许就像是智能体的 iPhone 时刻 。从鼠标点击到手指触控,再到自然语言对话的交互方法升级,从这场宣布最先打响了第一枪,人与机械的关系也进入到了第三次革命的关口 。

当 AI 最先帮你整剃臀⒈、妄想行程、甚至下单买咖啡时,它不再是云端谁人高冷的「先知」,而酿成了身边醒目活的「助理」,这是 AI 从「言」到「行」的分水岭 。

千问,会像淘宝开启移动互联网时代那样,开启一个全新的 AI 时代吗?我们拭目以待 。

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