千問“吃掉”淘寶、支付寶等App，阿里巴巴Agent行動開始了

這顯然是阿里巴巴預謀已久的一次集團行動。

1月15日，千問App宣布全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態業務，在全球首次實現點外賣、買東西、訂機票等AI購物功能，并向所有用戶開放測試。此次升級將上線超400項AI辦事功能，讓千問App成為全球首個能完成真實生活復雜任務的AI助手。

從產品層面看，千問是阿里巴巴最“年輕”的應用，要調用淘寶、支付寶、高德等App的能力，相當于阿里巴巴要將App的部分功能打碎，以原子化的方式為千問所用，這必然少不了集團的首肯和斡旋。發布會現場，阿里系App各業務負責人也來到現場表示支持。

千問C端事業群總裁吳嘉表示，“AI在擁有超強大腦之后，開始長出了能夠觸達真實世界的手和腳，在生活中實實在在地替用戶‘干活’。千問是第一個真正能幫你辦事的AI，我們的獨特優勢在于‘Qwen最強模型’與‘阿里最豐富生態’的結合。AI辦事時代才剛剛開始，一些能力還在探索，我們將一步步邁進，將千問App打造為最強大的人類AI助手，真正讓AI幫助到每一個人。”

千問能做什么？

千問想做Agent，路人皆知。

在Manus、豆包手機、智譜GLM等Agent形態產品先后推出的背景下，不同產品也走出了不同路徑，各家都在用自己的資源稟賦和產品哲學去定義“AI 該如何進入真實世界”，千問的獨特性在于阿里巴巴生態的貫通。

Manus代表的是通用型任務Agent，它沒有什么歷史資源和包袱，強調的是跨工具、跨流程的自動化執行能力，把復雜任務拆解為步驟，再通過模型調度工具完成閉環，更像一個“數字員工”，Meta收購Manus，看中的也是其想象空間。

豆包手機走的是AI原生終端路線，豆包沒有把Agent看做一個App，而是嵌入到操作系統和硬件層面，讓 AI 接管搜索、拍照、記錄、導航、購物等行為，當然目前有一些安全法規等方面的限制。

智譜 GLM 更偏向能力底座 + Agent 平臺的方向。它強調的是大模型能力的工程化、組件化，讓 Agent 成為可以被企業和開發者自由組合的生產工具。與 Manus 的“成品型 Agent”不同，GLM 更像是在提供“造 Agent 的能力”。

千問的第一步是生態型 Agent + 真實業務閉環，它不是單純做一個通用 Agent，也不是只做模型底座，而是把Agent直接嵌進一個已經極其成熟的商業與生活服務生態里，讓 AI 從一開始就擁有“能辦事”的能力。

在發布會上，吳嘉現場演示AI外賣功能，只需給千問App下達一句話指令，“幫我點40杯霸王茶姬的伯牙絕弦”，千問App迅速調用淘寶閃購下單，無需任何跳轉即在端內完成AI支付。這一能力的背后，是千問與淘寶閃購、支付寶原生AI支付能力“AI付”的系統級打通。

就在四天前，谷歌剛剛宣布與沃爾瑪等零售商的AI購物合作計劃，但目前尚未上線。阿里領先于谷歌，成為全球首個實現多品類AI購物功能的科技公司。

阿里之所以能領先于谷歌推出AI購物，核心在于其獨特的“模型+生態”垂直整合能力。與谷歌試圖通過UCP協議連接外部零售商的“開放聯盟”模式不同，千問App依托的是阿里內部龐大且深度的生態協同——底層是Qwn大模型，上層直接打通淘寶商品庫、支付寶支付體系及本地生活服務體系。這種深度整合有效解決了AI Agent落地中最棘手的“決策信任”與“支付斷點”難題。

千問，拆解阿里巴巴系App

Agent形態產品不甚新鮮，行業對此也基本祛魅，但矛盾點依然是日益泛濫的Agent和難以解決的真實問題，阿里巴巴也意識到了這些關鍵點，于阿里巴巴生態體系內，可以最大化做好協同，同時盡可能將體驗做深。在做好阿里巴巴內部生態Agent的基礎上，未來千問走向通用型Agent是順理成章的事。

接入淘寶后，千問App可以真正幫助用戶解決“買什么、怎么選、值不值得買”的難題。千問App不僅能根據用戶的真實需求給出購物建議，更能基于淘寶龐大的商品數據庫和評價體系，智能生成具體的商品推薦方案。用戶只需一個指令，即可在千問App完成從消費決策到交易的閉環。

吳嘉表示，對于消費場景，互聯網上的營銷信息繁雜、噪音巨大。如何訓練模型的理解分辨能力很關鍵。千問App不僅僅依靠世界知識，更能利用阿里巴巴獨特的交易和服務數據來增強模型，從而保障AI購物功能保持客觀和準確。

千問能“調得動”淘寶、支付寶、飛豬、高德這些 App，本質上是一整套系統工程。例如統一的能力接口層（API 化），阿里生態里每個 App 本來都是獨立系統，要讓千問能調用，第一步是把這些能力標準化成“機器能用”的接口，包括下單接口、查詢接口、支付接口等。其中的工作量極大，相當于一次生態級的“AI 化改造”。

再如Agent 調度與工具編排系統，千問并不像豆包手機那樣，直接“點”某個App，那樣就無需做對應App的改造，千問是將用戶一句話拆解成多個子任務，選擇合適的工具并按順序調用，輸出結果饋給用戶，其中涉及到任務編排引擎等能力。

這一系列“辦事能力”的爆發，源于千問底層技術的突破：千問大模型Coding能力的大幅提升，使其能實時構建工具；全模態理解能力的突破，讓千問能夠看懂界面聽懂聲音同時讀懂圖文報表；最后是超長上下文的處理能力大幅提升復雜上下文的交付上限。

基于這些技術能力突破，千問 “任務助理”功能在App和Web端開始定向邀測。該功能具備類人化的多步驟規劃能力，覆蓋應用開發、Office辦公、咨詢調研及生活辦事等核心場景，支持一鍵處理報表整理、研報撰寫及小工具生成等復雜任務。測試結束后，該功能將面向用戶免費開放。（本文作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達）