来源：未尽研究

为每个人打造一个长期陪伴的“AI伙伴”，正在成为AI时代最重要、也最困难的一场竞争。巨头们已经拥有越来越强大的模型、智能体和工具调用能力，但普通用户仍没有找到一个理由，在工作之余每天使用AI智能体。

8月10日，阿里巴巴千问开放平台上线，接入了十多个领域的三方智能体服务，比如贝壳找房、盈米基金、哈啰租车、顺丰等等，都直接在千问上提供自己的AI智能体，完成租房租车、理财、寄快递等服务。

如果说去年底正式公测千问App，是阿里尝试建立AI时代的个人用户入口；年初全面接入淘宝、高德等第一方生态，是让AI开始连接真实消费场景；此次开放第三方智能体，则意味着阿里正在探索构建一个连接个人意图与整个服务世界的基础设施。

个人AI，未被兑现的共识

2026年，企业AI成为行业共识。但历史上的计算平台迁移证明，真正重塑产业格局的竞争，最终都会延伸到消费者入口。消费AI的需求并非不存在，只是尚未被充分释放。

上个月，谷歌发布了AI与经济ATLAS（即活动、任务、全景与采用研究）报告，发现自家AI平台上的10亿月活用户，正在将AI广泛用于家庭生活场景，包括家务管理、大件商品购买研究、室内设计，以及理解家用电器和工具的使用方法等。更值得关注的是，一些任务虽然现实占用时间有限，却在AI交互中高频出现。这说明大量需求过去根本没有被产品化。

AI的价值并不只是让消费者更快完成已有交易，而是让过去无法被规模化服务的需求重新进入市场。这本质上源于个人用户与服务世界连接方式的改变：AI能够理解用户意图，降低交互门槛，并将复杂需求转化为可执行任务。对银发族而言，直接向手机描述自己的需求，要比在一个充满按钮和信息层级的传统App中寻找答案更加自然。

尽管如此，当前巨头的探索仍然难言成功。ChatGPT月活用户已经突破10亿，但去年推出“即时结账”功能，今年又战略收缩，将“购物车”回退为“对话框”，重新聚焦商品发现。谷歌也推出了主打“边聊边买”的AI购物能力，但尚未形成大规模用户迁移。

某种意义上，个人AI服务仍缺少完整基础设施。OpenAI拥有模型和用户入口，却缺少电商与服务生态；谷歌拥有搜索和信息入口，却缺乏完整交易闭环；亚马逊拥有商品与履约能力，但通用AI能力仍需追赶。

相比消费AI，企业AI更容易找到商业闭环。企业拥有明确的生产任务、可量化的效率指标，以及相对结构化的数据，工作流可以围绕AI进行主动改造。而消费者行为迁移缺乏外部ROI压力，且真正有价值的理解往往隐藏在日常生活的碎片之中，需要通过长期陪伴逐渐积累。

如果说，过去一年企业AI竞争的关键词是“执行”，那么消费AI竞争的核心挑战则是“记忆”。智能体已经逐渐具备行动能力，但它们仍然需要用户明确告诉自己该做什么。能“执行”的AI更多仍然在被动响应。但在日常生活中，人类不会每天打开一个空白窗口，主动思考“今天有什么事情可以交给AI”。

这也是为什么硅谷主要消费互联网巨头，包括Meta、谷歌与苹果，都开始强调“个人智能”（Personal Intelligence）的重要性。真正的个人AI，会像人与人之间建立关系一样，通过长期交流逐渐理解对方。这种理解并不单独存在于某一个特定场景之中，而是交织与隐藏在不同的上下文里。

阿里的现实主义路径

这一次，阿里开放千问智能体生态，提供了一条更现实的个人AI演进路径。与海外AI巨头相比，阿里的不同之处在于，它已经拥有覆盖消费、出行、本地生活等多个场景的服务网络，这为AI伙伴从“理解需求”走向“执行需求”提供了现实连接。

第一方智能体负责建立用户入口和服务闭环，而第三方智能体则扩展AI与现实世界连接的边界。平台的价值不在于替代所有服务，而在于成为用户意图与专业能力之间的调度层。这可能是最适合当下AI应用落地，兼顾技术成熟度与市场渗透率的商业化路径。

从目前阿里巴巴千问开放平台的设计来看，未来AI伙伴的“记忆”可能会由两个层面组成：一类是平台级的水平记忆，沉淀在千问这样的个人AI入口中，负责理解用户的长期偏好、行为习惯与整体需求；另一类是垂直场景中的专业记忆，由商家的智能体负责维护，理解用户在具体服务中的历史和上下文。

这种设计也降低了商家对于被AI入口渠道化的担忧。未来，商家可以通过开放平台，持续沉淀自身的服务能力、专业知识以及与用户交互形成的服务上下文；同时，这也将提升智能体与用户需求之间的匹配效率，让更多垂直智能体在合适的场景中被平台与用户发现、调用和持续使用。

目前，入驻千问平台的垂直场景智能体，已经开始展现从“回答问题”到“理解需求”的能力。盈米基金旗下“且慢小顾”，不仅能够读懂用户已有持仓，还会主动追问投资目标、风险偏好和投资周期；面对具体基金产品，它也不会简单迎合用户，而会结合风险和用户情况解释判断依据。

与之类似，贝壳找房让用户无需在App中反复设置筛选条件，复杂的找房需求可以直接通过自然语言表达；它甚至会直接建议“完全没必要着急签这套”。天鹅到家则能够记住用户此前交代过的家庭情况，例如家中有宠物等细节，在后续服务中减少重复沟通。

这些场景的共同点在于，用户真正需要的并不是一个更快的搜索工具，而是一个能够理解上下文、持续积累认知的服务伙伴。如果AI只负责讨好用户，它容易变成另一个推荐算法；只有当它足够理解用户，能够在关键时刻约束用户，它才真正接近伙伴关系。

竞争刚刚开始

但阿里巴巴也只是迈出了关键的第一步。就单一服务而言，类似能力当前已经可以由商家自身App提供。但是，未来，在用户授权和隐私保护的基础上，平台级长期记忆与垂直场景专业记忆并非相互替代，而是通过协同进一步扩展AI伙伴的理解能力。场景越是覆盖完整个人生活，这样的记忆越是立体。

例如，用户在寻找新房时，AI伙伴可能结合平台长期积累的生活信息，发现宠物、通勤、家庭结构等在单一找房场景中未被记忆或明确表达的需求；而当用户进行投资决策时，AI也可能结合跨场景理解到的人生阶段变化，例如房产置换等大额支出计划，提醒其重新评估资金安排。

无论是用户，还是商家，都很难直接拒绝这样的未来。一旦消费者与服务之间的连接方式发生改变，过去互联网时代积累的竞争优势也将重新排序。传统互联网时代积累的浅层消费行为数据价值可能下降，新的核心资产将转向用户授权、长期记忆、服务生态，以及智能体调用与Skill体系。

而要让这种个人化体验覆盖更多场景，供给侧的智能体化与Skill化同样不可或缺。阿里巴巴全栈AI能力，为此提供了更低门槛的智能体开发与迁移工具。在6月的中国国际金融展上，盈米基金展示了“且慢小顾”的AI原生框架。而且，这些第三方智能体，同样能覆盖手机、PC和AI眼镜三类终端；它们离个人用户的上下文环境最近，甚至就置身其中。

这场竞争不会只属于单一平台。如果说，互联网时代的平台竞争，本质上是争夺用户注意力，那么AI时代的平台竞争，正在转向争夺理解用户意图的能力。未来的平台不再只是连接人与信息、人与商品，而是成为人与现实世界之间的智能协调层。谁能够持续理解用户意图，并协调更丰富的服务生态，谁就可能成为AI时代新的个人入口。