阿里千问智能体实测：一句话点奶茶订旅行，AI生活助理时代已来

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从“大脑”到“手脚”：智能体的进化逻辑

过去我们熟悉的ChatGPT或早期的千问，主要扮演的是“智囊”的角色。你问它问题，它给你答案。但在实际生活中，我们往往需要的不止是建议，而是执行。

千问此次更新的核心，在于让大模型拥有了执行力。C端事业群总裁吴嘉表示，这是国内最强的AI模型与最全的应用生态的合体。通过接入淘宝、闪购、飞猪、高德地图和支付宝，千问能够理解复杂的自然语言指令，并将其拆解为具体的操作步骤。

这种转变意味着，用户不再需要在多个APP之间反复跳转、比价、复制粘贴地址。你只需要对AI发出指令，剩下的流程——搜索、筛选、填单——都由智能体自动完成，你唯一需要做的，就是点击最后的“支付”按钮。

实测体验：当AI开始帮你“跑腿”

为了验证这一能力的真实水平，我们参考了最新的实测数据，重点关注两个高频生活场景：跨店点单与复杂旅游规划。

1. 跨品牌团购：终结选择困难症

在日常办公或聚会场景中，点奶茶往往是一件麻烦事，尤其是当需求涉及多个品牌时。比如“我要3杯霸王茶姬，5杯瑞幸，8杯茶百道”。在传统模式下，你需要打开外卖软件，搜索三个店铺，分别下单，耗时且繁琐。

但在千问“任务助理”的实测中，这一过程被极度简化： * 需求理解：AI首先确认收货地址和口味偏好（如糖度、冰度）。 * 全网搜索：自动在淘宝闪购等平台检索商品信息。 * 方案制定：这是最体现AGI潜力的部分。智能体会根据距离远近、店铺评分、配送时间等因素，生成三套差异化方案（如“极速达”、“高评分”或“口味多样”）。 * 一键执行：用户做出选择后，直接生成待支付订单。

这种体验的流畅度，证明了AI已经具备了处理多线程、跨店铺任务的能力，极大释放了用户的时间成本。

2. 旅游规划：从攻略到落地的闭环

如果说点外卖是小试牛刀，那么制定旅游计划则是对智能体综合能力的“大考”。以“北京出发威海两日游”为例，千问展示了其强大的多工具调用能力。

信息聚合：AI不再只是瞎编乱造，而是实时调用搜索引擎，查阅门户网站和旅行社区的攻略，确保信息准确（例如避开恶劣天气、寻找小众景点）。

生态联动：这是阿里的杀手锏。在规划行程时，千问全程调用高德地图和飞猪数据。

可视化输出：最终生成的不是一段枯燥的文字，而是高德地图上的交互式路线图。用户可以一键跳转导航，或者直接点击链接去飞猪预订酒店和门票。

这种“所见即所得，所得即所行”的能力，正是AI新闻中反复提及的Agentic Workflow（智能体工作流）的典型应用。

技术揭秘：拟人化的思考与自我进化

千问之所以能做到这一点，并非简单的API堆砌，而是底层架构的重构。

首先，它采用了一套基于MCP和A2A协议的通用Agent体系。在这个体系中，有一个“主Agent”作为指挥官，负责拆解任务；而多个“子Agent”则作为执行者，在各自领域（如地图、购物、搜索）拥有决策权。

其次，千问引入了“反思机制”。智能体在执行任务后，会像人类一样复盘，沉淀经验。这些经验会被转化为结构化知识库，让AI越用越聪明。

更令人惊讶的是其AI Coding能力。据透露，千问目前使用的数百个工具中，有一半是由AI编程自主生成的。当遇到从未见过的任务时，智能体甚至可以启动学习机制，现场编写代码来制造工具。这种自我进化的能力，让人看到了人工智能向更高阶发展的雏形。

智能体的iPhone时刻？

2007年，iPhone用手指触控取代了物理键盘，开启了移动互联网时代。今天，千问APP通过自然语言交互连接物理世界，或许正在开启属于AI的“iPhone时刻”。

当AI开始帮你整理发票、规划行程、下单买咖啡时，它不再是云端那个高冷的先知，而是变成了身边实实在在的助理。对于关注AI变现和行业发展的观察者来说，这不仅是交互方式的革命，更是商业模式的重塑。

目前，国内能做到如此全面场景覆盖的公司，阿里凭借其电商、支付和本地生活的深厚积累，确实占据了先发优势。相比于单纯的聊天机器人，这种深入业务流的智能体，才是大模型落地的终极形态。

展望

从千问的这次更新我们可以看到，2026年将是智能体全面爆发的一年。无论是国外的Anthropic、Google，还是国内的阿里，都在加速布局。

对于普通用户而言，这意味着我们需要开始习惯给AI“派单”，而不是仅仅与它“对话”。想要了解更多关于AI资讯、Prompt技巧以及大模型的最新动态，请持续关注 AIGC.BAR，我们将为您带来最前沿的AI新闻和深度解读。

未来的生活，或许真的只需要一句话，剩下的，就交给千问们吧。