Login我想重走《长安的荔枝》路，千问「办事」直接把「通关文牒」给订好了
刚刚过去的 2025 年，可以说是 Agent 爆发的一年。
特别是各种能自主「执行任务」的 Agent，甚至能够模仿人类操作手机，只是惊艳之余，Agent 实际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，更难以逾越的是现实中那一道道封闭的 App 壁垒：由于不同生态间相对独立、数据互不相通，AI 即使听得懂指令，也无法实际拉取服务，甚至还会被 App 提供方封禁。
面对这种「有心无力」的行业困境，阿里破局的尝试很巧妙——从自己的生态做起。
今天千问 App 大更新，一口气上线400多项新功能，集成了阿里系丰富的服务生态，走出了一条不一样的 Agent 路线。
凭借这个覆盖衣食住行的阿里生态，千问成为了世界上第一个能调用多种生活服务，真正把下单键搬到对话框的 AI 助手。
重走《长安的荔枝》路，千问把小红书不存在的攻略给我做了出来
千问办事的一个核心功能是「任务助理」，能够处理更复杂的信息，也能真正执行一些任务。
比如说，定制一条独一无二的旅游线路。
普通的旅游攻略，上小红书找找就有，但我这人就偏不想走寻常路。我是个狂热影迷，之前看了《长安的荔枝》后，就特别想走一走李善德那条从广州到西安「荔枝道」。
▲ 图源：知乎@地图书
这次我就给千问「办事」上点难度，看能不能满足我这个小众的旅行需求。
这条路线的规划难度极高，首先古「荔枝道」至少有四条，全长超 1600 公里，不仅要筛选出最具观赏性的路段，还要在短短 7 天内搞定沿途复杂的交通和住宿。
这种需求搁在以前，即便你是资深驴友，也得在几个 App 之间反复横跳，耗费几天才能理清头绪。
但千问只用了不到 5 分钟，就把整个路线和行程安排交付到我手上：从广州出发，经江西，直抵陕西，这刚好就是小说中主角最终选择的路线。
千问选择的景点还颇具品味，兼具人文和自然风光：江西选择了梅关古道和井冈山这样的著名风景区、陕西则聚焦在华清宫、永庆坊这些唐代古址，紧扣「长安的荔枝」主题。
但这还不是千问最「杀手级」的体验。
路线安排只是基础，它规划行程的同时，还能直接把「手」伸进了飞猪和高德的后台，将景点、交通、酒店的预订信息一并附上，坐哪趟火车，订哪家酒店，全部仔仔细细安排明白。
它甩给你的不再是冷冰冰的文字建议，而是真正的飞猪和高德地图服务，点开就能看到详情，全部等着用户下单。
这也是千问这个新形态给我印象最深的地方——直接联动阿里的各种服务，不仅是超级「大脑」，还长出「手脚」，帮用户把事情办了。
以往，想要自己定制一条旅游线路，用户不可避免往返平台做攻略和预订，消耗不少时间精力，现在一句话，千问就能帮你把事情安排妥当，用户唯一要做的事情，就是最后的付款。
除了飞猪和高德，千问办事还集成了淘宝、闪购和支付宝。
「点外卖」已经成了 Agent 能力的练兵场，对于千问来说自然不再话下。我直接给它上强度：
帮我买 100 杯咖啡，要 30 杯冰美式，30 杯生椰拿铁，20 杯拿铁、20 杯橙 C 美式，全部要冰的。
即便是人类，点 100 杯不同种类的咖啡，也免不了一番繁琐操作，而且因为点单数量限制，还得在不同店铺间来回下单。
和旅游攻略一样，千问的「任务助理」只需 3 分钟，就能把所有需要的商品「加购物车」，只待用户下单付款。
比起单纯点外卖，让 AI 帮我们比价、选购的网购能力，更符合用户期待，也成为 AI Agent 的必争之地。
▲ ChatGPT 与 Etsy 的集成
像买电视这样选择繁多、需要在各个平台反复比对，且需求因人而异的购物场景，非常适合交给千问来处理。
只要明确大致的预期，千问就能直接附上两三张具体的淘宝商品卡片，佐以详尽的推荐理由，消费决策的难度一下子变得很低。
它可不是从浩如烟海的电视型号中随机抽出几个敷衍了事，而是根据电视的核心参数，以及不同的场景需要进行甄选。我还专门用一样的需求反复测试，千问每次的推荐产品和理由都基本一致。
作为一位长期关注电子产品的科技编辑，我认为千问给出的选购建议相当靠谱。
提到阿里系平台，自然绕不开支付宝。
作为一个整合了丰富生活与民生服务的平台，支付宝的加入让千问能够处理 50 多项政务事务，实现真正的「一站式办事」能力。
可以这么说，千问或许是世界上唯一一个能直接将公积金提取入口带到你面前的 AI 机器人。
要让这些能力真正落地，千问 AI 的智能理解与阿里生态的丰富服务缺一不可：前者提供「大脑」，后者提供「手脚」。
过去三年，尽管各家 AI 在「大脑」能力上不断升级，但实际落地场景依然有限。要实现真正突破，AI 必须长出「手脚」，能够亲自动手办事。
凭借 20 多年的互联网生态积累，以及自研强大模型的加持，阿里无疑最适合迈出这关键的一步。
AI 的「办事」时代来了
体验完千问的这次更新，我发现 AI 真的开始接管现实世界的「办事权」了。
在千问推出「办事」功能之前，行业对 AI Agent 办事能力的探索主要走了两条路线：一是「模拟用户」，二是「开放接口」。但这两种模式都有很多限制，无法让 AI 丝滑给用户提供服务。
在这两种模式都陷入僵局时，阿里千问走出了第三条路：直接把服务，做进 Agent 里。
我在使用过程中，能清晰感知到这种「原生」带来的质感差异。
它生成的不是干巴巴的跳转链接，而是功能完备的服务卡片。这种体验，就像在飞猪里看酒店、在淘宝里看购物车一样自然流畅。
并且，大部分生成的结果，都是用户可以直接用支付宝下单，点一杯奶茶最快只需要 30 秒。
更重要的是，这在很大程度上规避了隐私雷区。因为从头到尾，数据都只在阿里这一套账号体系内流转，没有流出第一方，这种安全感是第三方插件无法给予的。
我认为，千问办事目前展现的能力，还只是冰山一角，随着服务集成进一步深入，还会释放出更多潜力。
如果把视角拉大到全球科技版图，你会发现千问的这次抢跑，实则踩准了一个全球科技公司都在角逐的关键节点：AI 电商（Agent Commerce）。
就在四天前，大洋彼岸的 Google 刚刚宣布与沃尔玛等零售商达成 AI 购物合作，试图通过 UCP 协议组建一个「开放联盟」。而现在，阿里已经凭借千问后来居上，成为了全球首个实现多品类、全链路 AI 购物的科技公司。
这并非偶然，背后是两种不同技术路线的必然结果。
与 Google 试图连接外部松散盟友的模式不同，千问展现的是一种极致的「垂直整合」能力：底层是千问大模型作为大脑，上层则直接打通了淘宝的商品库、支付宝的支付体系以及高德饿了么的履约网络。
正是这种「模型+生态」的深度协同，让阿里率先解决了 AI Agent 落地中最棘手的两个难题——「决策信任」与「支付断点」。
当其他 AI 还在通过跳转外部链接来规避责任时，千问已经在一个 App 内闭环完成了从搜索、决策到支付、履约的全过程。
这一赛道的拥挤程度，足以证明其价值。OpenAI 不久前推出了「即时结账」，Perplexity 宣布联手 PayPal，微软也在对话中嵌入购物推荐。麦肯锡更是预测，在智能体商业的推动下，2030 年全球零售市场的潜在增量将达到 3 万亿至 5 万亿美元。
在这场万亿级的竞争中，阿里利用自身独有的生态壁垒，抢先完成了「搜索-决策-支付-履约」的完整拼图，在将 AI 转化为实际消费力的道路上，拿到了第一张入场券。
更令人兴奋的，是这种「全链路打通」背后的可能性。
从鼠标点击（Click）到手指触控（Touch），再到如今以千问为代表的 AI ，我们正站在第三次人机交互改革新的十字路口。
LUI（语言用户界面）正在取代 GUI（图形用户界面），语言已然在成为新的操作系统，从这个角度看来，千问不再是一个单纯的 APP，更有可能成为某种系统级的存在。
还记得，乔布斯在 2007 年发布第一代 iPhone 时，他演示了用 Google Map 定位星巴克并拨打电话订咖啡——那是一个时代的开端。
而今天，我们只需要对千问说一句话，就能在半小时后真实收到 500 杯包含复杂需求的奶茶。这就是 AI 真正长出「手脚」、打破 App 孤岛的开端。
试想一下，当 AI 真正拥有了跨应用的数据视野，它能做的事情将远超「买东西」的范畴：
它或许能根据你在淘票票的观影历史，结合豆瓣评分，从上万部新片中精准筛选出你最可能喜欢的电影；
它或许能根据你在淘宝购买的教辅资料，自动规划学习路径，甚至联动夸克整理出错题集。
这并非凭空画饼，而是基于「生态数据打通」这一技术逻辑的合理推演。此前，不管是比尔 · 盖茨还是马斯克，都曾预言 AI 将终结 App 时代。
当 AI 不再被一个个 App 的围墙阻隔，当数据开始在生态内自由流动，我们得到的将不再是一个冰冷的工具，而是一个真正懂你、能帮你在这个信息过载的世界里高效「办事」的数字分身。
这，或许才是 AI「办事时代」真正的终局。
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