我想重走《長安的荔枝》路，千問「辦事」直接把「通關文牒」給訂好了

剛剛過去的 2025 年，可以說是 Agent 爆發的一年。

特別是各種能自主「執行任務」的 Agent，甚至能夠模仿人類操作手機，只是驚艷之余，Agent 實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，更難以逾越的是現實中那一道道封閉的 App 壁壘：由于不同生態間相對獨立、數據互不相通，AI 即使聽得懂指令，也無法實際拉取服務，甚至還會被 App 提供方封禁。

面對這種「有心無力」的行業困境，阿里破局的嘗試很巧妙——從自己的生態做起。

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

憑借這個覆蓋衣食住行的阿里生態，千問成為了世界上第一個能調用多種生活服務，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

千問辦事的一個核心功能是「任務助理」，能夠處理更復雜的信息，也能真正執行一些任務。

比如說，定制一條獨一無二的旅游線路。

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」上點難度，看能不能滿足我這個小眾的旅行需求。

這條路線的規劃難度極高，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 天內搞定沿途復雜的交通和住宿。

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

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

千問選擇的景點還頗具品味，兼具人文和自然風光：江西選擇了梅關古道和井岡山這樣的著名風景區、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。

路線安排只是基礎，它規劃行程的同時，還能直接把「手」伸進了飛豬和高德的后臺，將景點、交通、酒店的預訂信息一并附上，坐哪趟火車，訂哪家酒店，全部仔仔細細安排明白。

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，點開就能看到詳情，全部等著用戶下單。

這也是千問這個新形態給我印象最深的地方——直接聯動阿里的各種服務，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訂，消耗不少時間精力，現在一句話，千問就能幫你把事情安排妥當，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。

「點外賣」已經成了 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 100 杯不同種類的咖啡，也免不了一番繁瑣操作，而且因為點單數量限制，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。

比起單純點外賣，讓 AI 幫我們比價、選購的網購能力，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、需要在各個平臺反復比對，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抽出幾個敷衍了事，而是根據電視的核心參數，以及不同的場景需要進行甄選。我還專門用一樣的需求反復測試，千問每次的推薦產品和理由都基本一致。

作為一位長期關注電子產品的科技編輯，我認為千問給出的選購建議相當靠譜。

提到阿里系平臺，自然繞不開支付寶。

作為一個整合了豐富生活與民生服務的平臺，支付寶的加入讓千問能夠處理 50 多項政務事務，實現真正的「一站式辦事」能力。

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

要讓這些能力真正落地，千問 AI 的智能理解與阿里生態的豐富服務缺一不可：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，但實際落地場景依然有限。要實現真正突破，AI 必須長出「手腳」，能夠親自動手辦事。

憑借 20 多年的互聯網生態積累，以及自研強大模型的加持，阿里無疑最適合邁出這關鍵的一步。

AI 的「辦事」時代來了

體驗完千問的這次更新，我發現 AI 真的開始接管現實世界的「辦事權」了。

在千問推出「辦事」功能之前，行業對 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。

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

我在使用過程中，能清晰感知到這種「原生」帶來的質感差異。

它生成的不是干巴巴的跳轉鏈接，而是功能完備的服務卡片。這種體驗，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，大部分生成的結果，都是用戶可以直接用支付寶下單，點一杯奶茶最快只需要 30 秒。

更重要的是，這在很大程度上規避了隱私雷區。因為從頭到尾，數據都只在阿里這一套賬號體系內流轉，沒有流出第一方，這種安全感是第三方插件無法給予的。

我認為，千問辦事目前展現的能力，還只是冰山一角，隨著服務集成進一步深入，還會釋放出更多潛力。

如果把視角拉大到全球科技版圖，你會發現千問的這次搶跑，實則踩準了一個全球科技公司都在角逐的關鍵節點：AI 電商（Agent Commerce）。

就在四天前，大洋彼岸的 Google 剛剛宣布與沃爾瑪等零售商達成 AI 購物合作，試圖通過 UCP 協議組建一個「開放聯盟」。而現在，阿里已經憑借千問后來居上，成為了全球首個實現多品類、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路線的必然結果。

與 Google 試圖連接外部松散盟友的模式不同，千問展現的是一種極致的「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絡。

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

當其他 AI 還在通過跳轉外部鏈接來規避責任時，千問已經在一個 App 內閉環完成了從搜索、決策到支付、履約的全過程。

這一賽道的擁擠程度，足以證明其價值。OpenAI 不久前推出了「即時結賬」，Perplexity 宣布聯手 PayPal，微軟也在對話中嵌入購物推薦。麥肯錫更是預測，在智能體商業的推動下，2030 年全球零售市場的潛在增量將達到 3 萬億至 5 萬億美元。

在這場萬億級的競爭中，阿里利用自身獨有的生態壁壘，搶先完成了「搜索-決策-支付-履約」的完整拼圖，在將 AI 轉化為實際消費力的道路上，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。

從鼠標點擊（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，從這個角度看來，千問不再是一個單純的 APP，更有可能成為某種系統級的存在。

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

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

試想一下，當 AI 真正擁有了跨應用的數據視野，它能做的事情將遠超「買東西」的范疇：

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

它或許能根據你在淘寶購買的教輔資料，自動規劃學習路徑，甚至聯動夸克整理出錯題集。

這并非憑空畫餅，而是基于「生態數據打通」這一技術邏輯的合理推演。此前，不管是比爾 · 蓋茨還是馬斯克，都曾預言 AI 將終結 App 時代。

當 AI 不再被一個個 App 的圍墻阻隔，當數據開始在生態內自由流動，我們得到的將不再是一個冰冷的工具，而是一個真正懂你、能幫你在這個信息過載的世界里高效「辦事」的數字分身。

這，或許才是 AI「辦事時代」真正的終局。