我想重走《長安的荔枝》路，千問「辦事」直接把「通關(guān)文牒」給訂好了

剛剛過去的 2025 年，可以說是 Agent 爆發(fā)的一年。

特別是各種能自主「執(zhí)行任務(wù)」的 Agent，甚至能夠模仿人類操作手機(jī)，只是驚艷之余，Agent 實(shí)際能完成的事情仍然有限。

背后的原因，除了模型能力尚待提升，更難以逾越的是現(xiàn)實(shí)中那一道道封閉的 App 壁壘：由于不同生態(tài)間相對獨(dú)立、數(shù)據(jù)互不相通，AI 即使聽得懂指令，也無法實(shí)際拉取服務(wù)，甚至還會被 App 提供方封禁。

面對這種「有心無力」的行業(yè)困境，阿里破局的嘗試很巧妙——從自己的生態(tài)做起。

今天千問 App 大更新，一口氣上線400多項(xiàng)新功能，集成了阿里系豐富的服務(wù)生態(tài)，走出了一條不一樣的 Agent 路線。

憑借這個(gè)覆蓋衣食住行的阿里生態(tài)，千問成為了世界上第一個(gè)能調(diào)用多種生活服務(wù)，真正把下單鍵搬到對話框的 AI 助手。

重走《長安的荔枝》路，千問把小紅書不存在的攻略給我做了出來

千問辦事的一個(gè)核心功能是「任務(wù)助理」，能夠處理更復(fù)雜的信息，也能真正執(zhí)行一些任務(wù)。

比如說，定制一條獨(dú)一無二的旅游線路。

普通的旅游攻略，上小紅書找找就有，但我這人就偏不想走尋常路。我是個(gè)狂熱影迷，之前看了《長安的荔枝》后，就特別想走一走李善德那條從廣州到西安「荔枝道」。

▲ 圖源：知乎@地圖書

這次我就給千問「辦事」上點(diǎn)難度，看能不能滿足我這個(gè)小眾的旅行需求。

這條路線的規(guī)劃難度極高，首先古「荔枝道」至少有四條，全長超 1600 公里，不僅要篩選出最具觀賞性的路段，還要在短短 7 天內(nèi)搞定沿途復(fù)雜的交通和住宿。

這種需求擱在以前，即便你是資深驢友，也得在幾個(gè) App 之間反復(fù)橫跳，耗費(fèi)幾天才能理清頭緒。

但千問只用了不到 5 分鐘，就把整個(gè)路線和行程安排交付到我手上：從廣州出發(fā)，經(jīng)江西，直抵陜西，這剛好就是小說中主角最終選擇的路線。

千問選擇的景點(diǎn)還頗具品味，兼具人文和自然風(fēng)光：江西選擇了梅關(guān)古道和井岡山這樣的著名風(fēng)景區(qū)、陜西則聚焦在華清宮、永慶坊這些唐代古址，緊扣「長安的荔枝」主題。

但這還不是千問最「殺手級」的體驗(yàn)。

路線安排只是基礎(chǔ)，它規(guī)劃行程的同時(shí)，還能直接把「手」伸進(jìn)了飛豬和高德的后臺，將景點(diǎn)、交通、酒店的預(yù)訂信息一并附上，坐哪趟火車，訂哪家酒店，全部仔仔細(xì)細(xì)安排明白。

它甩給你的不再是冷冰冰的文字建議，而是真正的飛豬和高德地圖服務(wù)，點(diǎn)開就能看到詳情，全部等著用戶下單。

這也是千問這個(gè)新形態(tài)給我印象最深的地方——直接聯(lián)動阿里的各種服務(wù)，不僅是超級「大腦」，還長出「手腳」，幫用戶把事情辦了。

以往，想要自己定制一條旅游線路，用戶不可避免往返平臺做攻略和預(yù)訂，消耗不少時(shí)間精力，現(xiàn)在一句話，千問就能幫你把事情安排妥當(dāng)，用戶唯一要做的事情，就是最后的付款。

除了飛豬和高德，千問辦事還集成了淘寶、閃購和支付寶。

「點(diǎn)外賣」已經(jīng)成了 Agent 能力的練兵場，對于千問來說自然不再話下。我直接給它上強(qiáng)度：

幫我買 100 杯咖啡，要 30 杯冰美式，30 杯生椰拿鐵，20 杯拿鐵、20 杯橙 C 美式，全部要冰的。

即便是人類，點(diǎn) 100 杯不同種類的咖啡，也免不了一番繁瑣操作，而且因?yàn)辄c(diǎn)單數(shù)量限制，還得在不同店鋪間來回下單。

和旅游攻略一樣，千問的「任務(wù)助理」只需 3 分鐘，就能把所有需要的商品「加購物車」，只待用戶下單付款。

比起單純點(diǎn)外賣，讓 AI 幫我們比價(jià)、選購的網(wǎng)購能力，更符合用戶期待，也成為 AI Agent 的必爭之地。

▲ ChatGPT 與 Etsy 的集成

像買電視這樣選擇繁多、需要在各個(gè)平臺反復(fù)比對，且需求因人而異的購物場景，非常適合交給千問來處理。

只要明確大致的預(yù)期，千問就能直接附上兩三張具體的淘寶商品卡片，佐以詳盡的推薦理由，消費(fèi)決策的難度一下子變得很低。

它可不是從浩如煙海的電視型號中隨機(jī)抽出幾個(gè)敷衍了事，而是根據(jù)電視的核心參數(shù)，以及不同的場景需要進(jìn)行甄選。我還專門用一樣的需求反復(fù)測試，千問每次的推薦產(chǎn)品和理由都基本一致。

作為一位長期關(guān)注電子產(chǎn)品的科技編輯，我認(rèn)為千問給出的選購建議相當(dāng)靠譜。

提到阿里系平臺，自然繞不開支付寶。

作為一個(gè)整合了豐富生活與民生服務(wù)的平臺，支付寶的加入讓千問能夠處理 50 多項(xiàng)政務(wù)事務(wù)，實(shí)現(xiàn)真正的「一站式辦事」能力。

可以這么說，千問或許是世界上唯一一個(gè)能直接將公積金提取入口帶到你面前的 AI 機(jī)器人。

要讓這些能力真正落地，千問 AI 的智能理解與阿里生態(tài)的豐富服務(wù)缺一不可：前者提供「大腦」，后者提供「手腳」。

過去三年，盡管各家 AI 在「大腦」能力上不斷升級，但實(shí)際落地場景依然有限。要實(shí)現(xiàn)真正突破，AI 必須長出「手腳」，能夠親自動手辦事。

憑借 20 多年的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)積累，以及自研強(qiáng)大模型的加持，阿里無疑最適合邁出這關(guān)鍵的一步。

AI 的「辦事」時(shí)代來了

體驗(yàn)完千問的這次更新，我發(fā)現(xiàn) AI 真的開始接管現(xiàn)實(shí)世界的「辦事權(quán)」了。

在千問推出「辦事」功能之前，行業(yè)對 AI Agent 辦事能力的探索主要走了兩條路線：一是「模擬用戶」，二是「開放接口」。但這兩種模式都有很多限制，無法讓 AI 絲滑給用戶提供服務(wù)。

在這兩種模式都陷入僵局時(shí)，阿里千問走出了第三條路：直接把服務(wù)，做進(jìn) Agent 里。

我在使用過程中，能清晰感知到這種「原生」帶來的質(zhì)感差異。

它生成的不是干巴巴的跳轉(zhuǎn)鏈接，而是功能完備的服務(wù)卡片。這種體驗(yàn)，就像在飛豬里看酒店、在淘寶里看購物車一樣自然流暢。

并且，大部分生成的結(jié)果，都是用戶可以直接用支付寶下單，點(diǎn)一杯奶茶最快只需要 30 秒。

更重要的是，這在很大程度上規(guī)避了隱私雷區(qū)。因?yàn)閺念^到尾，數(shù)據(jù)都只在阿里這一套賬號體系內(nèi)流轉(zhuǎn)，沒有流出第一方，這種安全感是第三方插件無法給予的。

我認(rèn)為，千問辦事目前展現(xiàn)的能力，還只是冰山一角，隨著服務(wù)集成進(jìn)一步深入，還會釋放出更多潛力。

如果把視角拉大到全球科技版圖，你會發(fā)現(xiàn)千問的這次搶跑，實(shí)則踩準(zhǔn)了一個(gè)全球科技公司都在角逐的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：AI 電商（Agent Commerce）。

就在四天前，大洋彼岸的 Google 剛剛宣布與沃爾瑪?shù)攘闶凵踢_(dá)成 AI 購物合作，試圖通過 UCP 協(xié)議組建一個(gè)「開放聯(lián)盟」。而現(xiàn)在，阿里已經(jīng)憑借千問后來居上，成為了全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)多品類、全鏈路 AI 購物的科技公司。

這并非偶然，背后是兩種不同技術(shù)路線的必然結(jié)果。

與 Google 試圖連接外部松散盟友的模式不同，千問展現(xiàn)的是一種極致的「垂直整合」能力：底層是千問大模型作為大腦，上層則直接打通了淘寶的商品庫、支付寶的支付體系以及高德餓了么的履約網(wǎng)絡(luò)。

正是這種「模型+生態(tài)」的深度協(xié)同，讓阿里率先解決了 AI Agent 落地中最棘手的兩個(gè)難題——「決策信任」與「支付斷點(diǎn)」。

當(dāng)其他 AI 還在通過跳轉(zhuǎn)外部鏈接來規(guī)避責(zé)任時(shí)，千問已經(jīng)在一個(gè) App 內(nèi)閉環(huán)完成了從搜索、決策到支付、履約的全過程。

這一賽道的擁擠程度，足以證明其價(jià)值。OpenAI 不久前推出了「即時(shí)結(jié)賬」，Perplexity 宣布聯(lián)手 PayPal，微軟也在對話中嵌入購物推薦。麥肯錫更是預(yù)測，在智能體商業(yè)的推動下，2030 年全球零售市場的潛在增量將達(dá)到 3 萬億至 5 萬億美元。

在這場萬億級的競爭中，阿里利用自身獨(dú)有的生態(tài)壁壘，搶先完成了「搜索-決策-支付-履約」的完整拼圖，在將 AI 轉(zhuǎn)化為實(shí)際消費(fèi)力的道路上，拿到了第一張入場券。

更令人興奮的，是這種「全鏈路打通」背后的可能性。

從鼠標(biāo)點(diǎn)擊（Click）到手指觸控（Touch），再到如今以千問為代表的 AI ，我們正站在第三次人機(jī)交互改革新的十字路口。

LUI（語言用戶界面）正在取代 GUI（圖形用戶界面），語言已然在成為新的操作系統(tǒng)，從這個(gè)角度看來，千問不再是一個(gè)單純的 APP，更有可能成為某種系統(tǒng)級的存在。

還記得，喬布斯在 2007 年發(fā)布第一代 iPhone 時(shí)，他演示了用 Google Map 定位星巴克并撥打電話訂咖啡——那是一個(gè)時(shí)代的開端。

而今天，我們只需要對千問說一句話，就能在半小時(shí)后真實(shí)收到 500 杯包含復(fù)雜需求的奶茶。這就是 AI 真正長出「手腳」、打破 App 孤島的開端。

試想一下，當(dāng) AI 真正擁有了跨應(yīng)用的數(shù)據(jù)視野，它能做的事情將遠(yuǎn)超「買東西」的范疇：

它或許能根據(jù)你在淘票票的觀影歷史，結(jié)合豆瓣評分，從上萬部新片中精準(zhǔn)篩選出你最可能喜歡的電影；

它或許能根據(jù)你在淘寶購買的教輔資料，自動規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑，甚至聯(lián)動夸克整理出錯(cuò)題集。

這并非憑空畫餅，而是基于「生態(tài)數(shù)據(jù)打通」這一技術(shù)邏輯的合理推演。此前，不管是比爾 · 蓋茨還是馬斯克，都曾預(yù)言 AI 將終結(jié) App 時(shí)代。

當(dāng) AI 不再被一個(gè)個(gè) App 的圍墻阻隔，當(dāng)數(shù)據(jù)開始在生態(tài)內(nèi)自由流動，我們得到的將不再是一個(gè)冰冷的工具，而是一個(gè)真正懂你、能幫你在這個(gè)信息過載的世界里高效「辦事」的數(shù)字分身。

這，或許才是 AI「辦事時(shí)代」真正的終局。