# 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

- 作者：苏伟鸿
- 发布时间：2026-01-15 13:55
- 分类：产品
- 原文：https://www.ifanr.com/1651799

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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。

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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」。

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▲ 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。

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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。**

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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。

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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。**

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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。

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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。

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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。

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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。

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▲ 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。

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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。

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**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。

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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。

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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。

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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。

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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。