阿里千問正在重新定義AI Agent的商業(yè)化路徑——不只是對(duì)話式交互的優(yōu)化，而是直接打通底層業(yè)務(wù)流的權(quán)限壁壘。本文通過外賣場(chǎng)景深度拆解，揭示千問如何用3秒綁定的‘主場(chǎng)優(yōu)勢(shì)’、意圖直達(dá)的決策短路、以及復(fù)雜參數(shù)的無(wú)損映射，完成字節(jié)豆包未能突破的0到1跨越。

———— / BEGIN / ————

阿里千問完成了字節(jié)豆包手機(jī)沒有完成的0-1。

“這不再是簡(jiǎn)單的功能堆砌，而是交互邏輯的倒置：Agent 正在從一個(gè)‘對(duì)話框里的搜索引擎’，變成一個(gè)‘擁有業(yè)務(wù)權(quán)限的數(shù)字代辦’�！�

此前，豆包也曾嘗試跨越這道門檻，卻因生態(tài)兼容和第三方阻斷而折戟。

而擁有地圖、外賣、購(gòu)物全產(chǎn)業(yè)鏈的阿里，正在用千問展示一種“降維打擊的履約壁壘”：當(dāng) AI 能夠直接調(diào)動(dòng)自家底層業(yè)務(wù)流時(shí)，“這種基于底層業(yè)務(wù)協(xié)議（Protocol）的直接調(diào)用，徹底殺死了第三方插件不得不面對(duì)的‘響應(yīng)延遲’和‘跳端損耗’”。

其他廠商該如何追趕？是去做適配器，還是重新審視生態(tài)鏈？本文將深度拆解千問點(diǎn)外賣背后的 Agent 落地邏輯。

交互初體驗(yàn)：從“搜索選擇”到“意圖直達(dá)”1.1 前置動(dòng)作：權(quán)限委托的“一鍵化”記錄

在 Agent 的產(chǎn)品邏輯里，如果說大模型是“大腦”，那么垂直業(yè)務(wù)的 API 授權(quán)就是“入場(chǎng)券”。沒有這張票，Agent 表現(xiàn)得再聰明也只能是“紙上談兵”。

A.喚醒與觸發(fā)：從意圖到插件的“無(wú)縫握手”

不同于以往需要去插件市場(chǎng)手動(dòng)“安裝”，千問對(duì)淘寶閃購(gòu)/外賣能力的調(diào)用是意圖驅(qū)動(dòng)的。

操作記錄：作為一個(gè)被各種‘由于政策原因無(wú)法訪問’彈窗虐過的產(chǎn)品經(jīng)理，當(dāng)我輸入‘想點(diǎn)外賣’時(shí)，千問給出的不是冷冰冰的鏈接，而是一個(gè)權(quán)限委派的‘確認(rèn)按鍵’，這種交互的‘確定性’才是 Agent 真正落地的開始�！�

PM 視角：這解決了 Agent 落地的一大難題——發(fā)現(xiàn)成本。用戶不需要學(xué)習(xí)如何開啟 Agent，意圖識(shí)別（Intent Recognition）直接完成了功能分發(fā)。

B. 綁定流程：阿里生態(tài)的“主場(chǎng)優(yōu)勢(shì)”

這是整場(chǎng)測(cè)評(píng)中，最體現(xiàn)“親兒子”特權(quán)的地方。我記錄了整個(gè)綁定路徑，耗時(shí)僅需 3秒 左右。

C. 核心博弈：為什么極低的“摩擦成本”才是 Agent 落地的分水嶺？

作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們必須看透這個(gè)簡(jiǎn)單“勾選”動(dòng)作背后的硬核壁壘。在 2026 年，所有人都知道 Agent 強(qiáng)在邏輯推理，但落到實(shí)處，它更強(qiáng)在 API 背后那張“數(shù)字身份證”。

• 賬號(hào)體系的“免死金牌”：通義千問之所以能秒開下單，是因?yàn)樗苯犹^了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最令人煩躁的“驗(yàn)證碼循環(huán)”。阿里底層賬號(hào)的打通，意味著用戶在千問里的一句話，能瞬間調(diào)動(dòng)他在淘寶沉淀了十幾年的收貨偏好和支付信用。這不僅是數(shù)據(jù)的流動(dòng)，更是特權(quán)級(jí)的訪問效率。

• 心理安全區(qū)的合圍：跨集團(tuán)的信任成本是極高的。想象一下，讓用戶在抖音里綁定一個(gè)美團(tuán)賬號(hào)，那種“信息被轉(zhuǎn)賣”的疑慮會(huì)直接勸退 50% 的轉(zhuǎn)化。而在阿里生態(tài)內(nèi)完成閉環(huán)，用戶感知到的是原生系統(tǒng)的安全性，這種天然的心理舒適區(qū)，讓原本復(fù)雜的授權(quán)變得微不足道。

• 確定性交付：拒絕“脆弱的自動(dòng)化”：很多廠商嘗試用 RPA（模擬點(diǎn)擊）去做 Agent，這在演示時(shí)很酷，但在實(shí)操中是運(yùn)維噩夢(mèng)——一個(gè)隨機(jī)彈出的雙 11 活動(dòng)頁(yè)或驗(yàn)證碼就能讓流程瞬間崩潰。而原生綁定的千問擁有“白名單級(jí)”的 API 訪問權(quán)，這種“VIP 通道”保證了即便在大促期間，下單流程依然穩(wěn)如泰山。

本章小結(jié)

> “別總盯著參數(shù)看。千問的 3 秒綁定告訴我們一個(gè)扎心的事實(shí)：Agent 能跑多遠(yuǎn)，不看大腦（模型）多聰明，先看雙腳（賬號(hào)和權(quán)限）踩得夠不夠?qū)��！?/p>

> 這一步走得順不順（摩擦力是否足夠低），直接決定了用戶在“點(diǎn)外賣”這種高頻場(chǎng)景下，是選擇享受便利，還是在第二次看到登錄框時(shí)就憤而卸載。

1.2 交互初體驗(yàn)：從“搜索選擇”到“意圖直達(dá)”

如果說綁定賬號(hào)是“入場(chǎng)券”，那么真正的交互體驗(yàn)就是 Agent 的“基本功”。在傳統(tǒng) App 中，我們被訓(xùn)練成了“搜索專家”；而在千問里，我們正在變成“指令官”。

A. 路徑簡(jiǎn)化：決策鏈路的“短路”

在傳統(tǒng)的 GUI（圖形用戶界面）下，點(diǎn)一次外賣意味著從用戶心理出發(fā)。

可以改為：“以前點(diǎn)外賣是在做‘選擇題’（面對(duì)幾百個(gè)商家），現(xiàn)在千問試圖幫你做‘判斷題’。這種從‘列表式’向‘結(jié)論式’的進(jìn)化，本質(zhì)上是把決策的心理壓力甩給了模型�！�

傳統(tǒng)路徑：打開 App -> 首頁(yè)彈窗干擾 -> 搜索 -> 滿減/評(píng)分篩選 -> 進(jìn)店選品 -> 確認(rèn)結(jié)算。

千問路徑：輸入意圖 -> 彈出確認(rèn)卡片 -> 支付。

PM視角：這本質(zhì)上是將“選擇權(quán)”讓渡給“算法預(yù)過濾”。千問不再提供一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的列表，而是嘗試給出一個(gè)“最優(yōu)解”。

B. 實(shí)測(cè)案例拆解

總結(jié)：千問在參數(shù)對(duì)齊能力出色，且通過“全網(wǎng)搜券”為用戶提供了實(shí)打?qū)嵉捏w感價(jià)值，但是在交互上，僅提供單一選項(xiàng)，且缺乏顯性的推薦理由，易引發(fā)用戶的“踩雷”焦慮。技術(shù)上復(fù)雜任務(wù)邏輯斷層，無(wú)法完成，復(fù)雜任務(wù)（預(yù)約點(diǎn)餐），存在逆向流程的盲區(qū)，無(wú)法完成售后任務(wù)。

案例 1（紅榜）：基礎(chǔ)指令

在 Agent 的設(shè)計(jì)中，當(dāng)用戶給出“我想喝杯奶茶”這種極度模糊（Ambiguous）的指令時(shí)，是對(duì)系統(tǒng)預(yù)過濾能力最大的考驗(yàn)。

指令內(nèi)容： “我想喝杯奶茶�！�

交互表現(xiàn)： 千問幾乎在秒級(jí)時(shí)間內(nèi)直接生成了一個(gè)具體的訂單卡片（例如：奈雪的茶 – 霸氣葡萄）。

效率看板：

• 路徑壓縮： 傳統(tǒng) App 需要經(jīng)歷“搜索-比價(jià)-選店-選品-加購(gòu)”約 6-8 次點(diǎn)擊；Agent 模式下縮減為“輸入-確認(rèn)”2 步，操作步數(shù)節(jié)省約 60%。

• 響應(yīng)速度： 極快，省去了加載海量信息列表的白屏?xí)r間。

【作者總結(jié)：PM的批判性思考】

“雖然 2 步下單的爽感很足，但作為PM，我的第一反應(yīng)是：‘憑什么推薦這家？’。如果 Agent 的邏輯只是在附近商家中隨機(jī)選一個(gè)，這不叫人工智能，這叫‘抽獎(jiǎng)’。好的 Agent 應(yīng)該是決策的翻譯官，而不是替用戶做主的獨(dú)裁者�！�

雖然“2 步下單”的路徑壓縮在體驗(yàn)上極度絲滑，但從產(chǎn)品深層邏輯審視，這種極致的效率掩蓋了一個(gè)致命的“信任黑盒”問題。

作為 PM，在驚嘆于響應(yīng)速度的同時(shí)，我們必須保持警惕：

1. 推薦理由的缺位（Transparency）

通往下單的最后一公里是“信任”，而非“速度”。 通義千問直接給出的單選卡片缺乏“Why this”的解釋：

– 是基于我昨天的歷史訂單？

– 是基于該店發(fā)貨最快、距離最近？

– 還是全城銷量最高的爆款？

產(chǎn)品經(jīng)理視角：缺乏透明度的推薦在用戶眼中往往等同于“強(qiáng)買強(qiáng)賣”。這種信息缺失會(huì)極大地拉高用戶的確認(rèn)成本，甚至引發(fā)“算法陷阱”的疑慮，導(dǎo)致用戶為了求穩(wěn)而跳回傳統(tǒng) App 重新搜索。

2. 單一解的博弈：獨(dú)裁式交互的風(fēng)險(xiǎn)

奶茶是典型的“情緒化+多樣性”品類，只給一個(gè)選項(xiàng)往往無(wú)法命中真實(shí)意圖。

目前 Agent 的邏輯是“我猜你想要”，這是一種典型的“獨(dú)裁式交互”。

更合理的路徑應(yīng)該是“聚合推薦 + 極簡(jiǎn) A/B 選單”：

– 優(yōu)化邏輯： 給出“你常喝的（復(fù)購(gòu)偏好）”與“附近最火的（潮流偏好）”兩個(gè)對(duì)比項(xiàng)。

– 核心價(jià)值： 通過增加 0.5 步的微操，用極低的認(rèn)知成本換取極高的決策確定性。

3. 信息密度（Information Density）的失衡

減少操作步數(shù) ≠ 犧牲決策信息。

目前的卡片信息（評(píng)分、月售、距離）過于精簡(jiǎn)。在點(diǎn)外賣場(chǎng)景下，用戶的核心痛點(diǎn)是“快”與“不踩雷”的平衡。當(dāng) Agent 過濾掉過多的商家背景信息時(shí)，用戶實(shí)際上是失去了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的能力。

案例 2（紅榜）：進(jìn)階指令——多目標(biāo)意圖下的“精細(xì)化參數(shù)對(duì)齊”

如果說“點(diǎn)杯奶茶”是基本功，那么“多份訂單 + 不同定制參數(shù) + 特定地址”的組合指令，才是 Agent 真正能稱之為“辦事助手”的分水嶺。

測(cè)試指令： “幫我點(diǎn) 3 份去冰不加糖的伯牙絕弦，再要一份少糖的茉莉奶綠，送到公司前臺(tái)。”

千問表現(xiàn)：

• 前置地址校驗(yàn)：第一時(shí)間反饋當(dāng)前默認(rèn)地址（XX 樓），并提供修改入口（安全確認(rèn)邏輯）。

• 復(fù)雜 SKU 映射：準(zhǔn)確提取了 2 個(gè)品類、4 個(gè)維度的參數(shù)（份數(shù)、冷熱、甜度）。

• 自動(dòng)尋優(yōu)執(zhí)行：觸發(fā)淘寶閃購(gòu)底層搜索，并在話術(shù)中體現(xiàn)“優(yōu)先推薦附近門店”與“自動(dòng)疊券”。

評(píng)價(jià)等級(jí)：優(yōu)（進(jìn)階功能）

效率看板：從“手動(dòng)擋”到“全自動(dòng)”

【作者洞察】：語(yǔ)義到參數(shù)的“無(wú)損壓縮”

1. 履約邏輯的深度拆解：為什么這很難？

在 2026 年，大模型聽懂“伯牙絕弦”這種專有名詞已經(jīng)不稀奇了。真正的難點(diǎn)在于將模糊的自然語(yǔ)言強(qiáng)制映射為業(yè)務(wù)系統(tǒng)的硬性參數(shù)。

難點(diǎn)在于：系統(tǒng)后臺(tái)的 SKU 規(guī)格通常是成百上千的 ID 組合。

Agent 需要在理解“去冰不加糖”的同時(shí)，精準(zhǔn)勾選后端對(duì)應(yīng)的那條唯一屬性路徑，并同步計(jì)算門店庫(kù)存。

這背后不是簡(jiǎn)單的聊天，而是語(yǔ)義（NLP）與業(yè)務(wù)接口（API）的強(qiáng)耦合。

2. “省掉 4 次點(diǎn)擊”的體感差

我們常說的“驚喜感”，本質(zhì)上是用戶操作鏈路的劇烈壓縮。

在傳統(tǒng) GUI 界面中，用戶為了省幾塊錢，往往要在各個(gè)頁(yè)面領(lǐng)券、比對(duì)滿減。

“這才是 Agent 的迷人之處：它把‘找券比價(jià)’這種折磨人的活兒變成了后臺(tái)靜默執(zhí)行的插件，讓用戶只負(fù)責(zé)‘確認(rèn)’，剩下的交給算法去薅羊毛 。”

這種“自動(dòng)找券”帶來的不是虛幻的心理滿足，而是實(shí)打?qū)嵉刈層脩籼^了繁瑣的營(yíng)銷套路，直接拿到了最優(yōu)解。

3. 確定性驗(yàn)證（Verification Layer）

千問在執(zhí)行前先確認(rèn)地址并提示“點(diǎn)擊修改”，是一個(gè)非常成熟的 Safe-Guard（安全護(hù)欄） 設(shè)計(jì)。在涉及金錢與位置的場(chǎng)景下，Agent 不應(yīng)追求“一步到位”的魯莽，而應(yīng)在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)留出人工確認(rèn)的窗口，防止“高效地辦錯(cuò)事”。

4. 進(jìn)化方向：UI 層的明細(xì)透明化

雖然內(nèi)核表現(xiàn)優(yōu)秀，但目前的 UI 反饋仍有提升空間。

建議在生成的訂單卡片上，直接標(biāo)注出每份奶茶的具體定制明細(xì)（如：伯牙絕弦 x3 [去冰/不加糖]）。這樣用戶無(wú)需點(diǎn)擊進(jìn)入詳情頁(yè)，就能完成最后一步的確定性驗(yàn)證，進(jìn)一步降低確認(rèn)成本。

案例 3（黑榜）：語(yǔ)義沖突 —— 理解力在“非標(biāo)準(zhǔn)定義”下的失效

本案例旨在測(cè)試 Agent 處理用戶矛盾心理（既要……又要……）的深層推理能力。

指令還原

用戶指令： “我想吃點(diǎn)重口味的，但又不想長(zhǎng)胖�！�

測(cè)評(píng)表現(xiàn)：差（邏輯斷層）

執(zhí)行失誤：Agent 雖能識(shí)別“重口味”與“低熱量”這兩個(gè)對(duì)立標(biāo)簽，但在篩選邏輯上極其敷衍。它機(jī)械地將商家的“少油”標(biāo)簽簡(jiǎn)單等同于“低熱量”，并未考慮重口味帶來的高鹽、高醬料等隱形成分。

反饋結(jié)果：推薦的菜品既無(wú)法滿足用戶對(duì)“重口味”的心理補(bǔ)償，也未達(dá)成真正的“減脂”目標(biāo)。

作者洞察：從“聽話”到“思考”的鴻溝

核心痛點(diǎn)：這里暴露了 Agent 目前最大的軟肋 —— 它在“聽話”，但沒在“思考”。

– 感性矛盾的理解缺失：用戶說出“重口味但不長(zhǎng)胖”時(shí)，本質(zhì)上是一種感性訴求與理性節(jié)制的對(duì)抗。

目前 Agent 的推理路徑過于線性，僅停留在標(biāo)簽匹配（Tag Matching）階段。它會(huì)對(duì)著“低脂”標(biāo)簽生搬硬套，這種“為了執(zhí)行而執(zhí)行”的邏輯，往往會(huì)推薦出一些讓用戶哭笑不得的方案（如：一份索然無(wú)味但貼著輕食標(biāo)簽的冷餐）。

– 知識(shí)圖譜的薄弱點(diǎn)：Agent 缺乏對(duì)營(yíng)養(yǎng)學(xué)常識(shí)的底層推理。在它眼中，“重口味”和“低熱量”是互斥的兩個(gè)點(diǎn)，因此它選擇犧牲一方或折中處理。

真正的“思考”應(yīng)該是基于垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜，尋找能夠平衡兩者的帕累托改進(jìn)方案（例如：高蛋白且富含天然辛香料的烤魚，而非單純的少油水煮菜）。

優(yōu)化建議：構(gòu)建“常識(shí)推理”引擎

– 深化垂直知識(shí)庫(kù)：引入更細(xì)粒度的營(yíng)養(yǎng)學(xué)與烹飪知識(shí)，不再僅僅依賴商家的營(yíng)銷標(biāo)簽。

– 引入“用戶意圖解碼”：當(dāng)檢測(cè)到用戶指令存在語(yǔ)義沖突（Conflict）時(shí)，優(yōu)先進(jìn)行“需求分級(jí)”，判斷用戶是更想解饞（重口味）還是更在意健康（不長(zhǎng)胖），從而給出帶有解釋性的建議。

案例 4（黑榜）：Agent 是否具備“糾錯(cuò)”與“回滾”能力？

如果說“幫我點(diǎn)單”體現(xiàn)的是 Agent 的執(zhí)行力，那么“我不想要了，幫我退掉重買”考驗(yàn)的則是 Agent 對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)機(jī)（State Machine）的感知與干預(yù)能力。

測(cè)試指令： “在讓通義千問買了一杯咖啡后，要求：把它退了，買個(gè)新的�！�

千問表現(xiàn)：差（無(wú)法處理售后閉環(huán)）。

執(zhí)行失誤：“千問在‘搞破壞’（退款）這件事上還是顯得束手無(wú)策。它抓住了‘買新的’這個(gè)增量意圖，卻對(duì)‘退舊的’這種逆向業(yè)務(wù)流程選擇了裝傻 �！� 它完全忽略了“退掉上一單”的指令，雖然捕捉到了“買新的”意圖，但給出的推薦（如冰美式）并非用戶想要的特定類型，且無(wú)法直接觸發(fā)已完成訂單的退款接口。

反饋結(jié)果：只是簡(jiǎn)單詢問“要直接下單嗎？”，并未處理核心的退單訴求。

【作者洞察】：為什么“退款”是目前 Agent 的無(wú)人區(qū)？

通過這個(gè)案例，我們可以點(diǎn)出當(dāng)前 AI Agent 落地最核心的痛點(diǎn)：這不完全是技術(shù)問題，更是“權(quán)力問題”。

業(yè)務(wù)邊界：權(quán)限與安全護(hù)欄（Security Guardrails）

下單是“支付流”，API 只需要完成單向?qū)懭�；而退款涉及“資金回退流”，是極其敏感的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)操作。

– 權(quán)力隔離：阿里顯然給 Agent 設(shè)置了極高的安全護(hù)欄。目前插件體系開放的權(quán)限大概率是“只讀”或“單向?qū)懭搿薄?/p>

– 產(chǎn)品經(jīng)理視角：在現(xiàn)階段，把涉及資產(chǎn)回流的操作交給 Agent 還是太激進(jìn)了。

這種“高風(fēng)險(xiǎn)”操作目前仍被嚴(yán)格隔離在模型之外，必須由用戶手動(dòng)跳轉(zhuǎn)到 App 內(nèi)操作，這是為了防止誤操作導(dǎo)致的資損。

業(yè)務(wù)顆粒度的斷層：狀態(tài)機(jī)的黑盒

退款流程在后臺(tái)涉及復(fù)雜的業(yè)務(wù)判斷：商家是否已接單？是否已出餐？是否已配送？每一個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的退款邏輯和“撕逼”成本都不同。

– 信息差：目前的 Agent 顯然還沒能深度實(shí)時(shí)讀取訂單的完整生命周期狀態(tài)。它能幫你“跑腿”，但還沒學(xué)會(huì)處理“異常狀態(tài)”。

復(fù)雜任務(wù)的優(yōu)先級(jí)沖突與確定性體驗(yàn)

在處理組合指令時(shí)，千問選擇抓住更容易實(shí)現(xiàn)的“買新的”，而放棄了邏輯復(fù)雜的“退舊的”。

優(yōu)化建議：

作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們需要思考：當(dāng) Agent 無(wú)法處理其中一個(gè)環(huán)節(jié)時(shí)，它不該“裝傻”或“選擇性執(zhí)行”。誠(chéng)實(shí)地告知用戶“我無(wú)法處理退款權(quán)限，請(qǐng)手動(dòng)操作”并提供跳轉(zhuǎn)鏈接，才是更具確定性的用戶體驗(yàn)。

案例 5（黑榜）：預(yù)約執(zhí)行徹底翻車——只會(huì)“找得快”，不會(huì)“定得準(zhǔn)”

這個(gè)案例旨在測(cè)試 Agent 是否具備強(qiáng)時(shí)間約束（Deadline）下的任務(wù)調(diào)度能力，以及它能否區(qū)分“搜索篩選”與“預(yù)約閉環(huán)”這兩個(gè)本質(zhì)不同的業(yè)務(wù)動(dòng)作。

測(cè)試指令： “我 17 點(diǎn)有個(gè)會(huì)，幫我訂一份 17:45 送到的輕食�！�

千問表現(xiàn)： 差（典型的邏輯對(duì)沖）。

執(zhí)行失誤： Agent 識(shí)別到了 17:45 這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，但它在調(diào)用工具時(shí)，腦子里只有“搜索”和“篩選”，沒有“預(yù)約”這個(gè)原子能力。它試圖通過篩選“15分鐘內(nèi)出餐”的商家，利用“出餐快”來強(qiáng)行對(duì)沖時(shí)間差。

在 PM 眼里，這屬于用“概率”去賭“確定性”，是典型的邏輯補(bǔ)丁。

【深度復(fù)盤：為什么說這是“AI 味”的失敗？】

1. “意圖與能力的錯(cuò)位”

這里不是語(yǔ)義理解的問題，而是原子能力缺失。

Agent 將用戶的“預(yù)約意圖”降級(jí)處理成了“關(guān)鍵詞檢索”。它能理解你需要準(zhǔn)時(shí)，但它的工具箱里沒有對(duì)接外賣平臺(tái)的預(yù)約 API，導(dǎo)致它只能在搜索環(huán)節(jié)“打補(bǔ)丁”，試圖靠縮短出餐時(shí)間來撞大運(yùn)。

2. “搜索邏輯”無(wú)法覆蓋“履約閉環(huán)”

目前 Agent 更像是一個(gè)高級(jí)搜索引擎，而非真正的執(zhí)行助理。

在處理外賣這類涉及三方配送（Logistics）的場(chǎng)景時(shí)，它完全忽視了配送距離、騎手調(diào)度等變量，僅靠“標(biāo)簽匹配”給出的方案在現(xiàn)實(shí)中極易延誤。

這種“看似可行、實(shí)則無(wú)保障”的反饋，直接殺死了用戶的信任感。

3. 產(chǎn)品策略的進(jìn)階方向

從“語(yǔ)義理解”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)專家” 針對(duì)這類任務(wù)導(dǎo)向（Task-oriented）的場(chǎng)景，優(yōu)化方向不應(yīng)是微調(diào)提示詞（Prompt），而是深度對(duì)接業(yè)務(wù)接口：

– 觸發(fā)式調(diào)用：當(dāng)識(shí)別到明確的“送達(dá)時(shí)間”時(shí)，邏輯流應(yīng)優(yōu)先鎖定“預(yù)約單”API，而不是進(jìn)入常規(guī)的商家篩選流。

– 變量前置：在推薦結(jié)果前，必須先將“起送時(shí)間+預(yù)計(jì)配送耗時(shí)”作為硬性過濾條件，而非把出餐速度當(dāng)成唯一的救命稻草。

技術(shù)落地拆解：阿里巴巴全生態(tài)鏈條下的 Agent 進(jìn)化論1. 為什么贏的是阿里？—— 資產(chǎn)的“顆粒度”決定了 Agent 的“絲滑度”

別被“生態(tài)”這個(gè)大詞唬住了，阿里的核心護(hù)城河其實(shí)就兩個(gè)字：“權(quán)限”。

當(dāng) Kimi 或豆包還在費(fèi)勁地琢磨怎么用 OCR 繞過驗(yàn)證碼、模擬真人點(diǎn)擊屏幕時(shí)，通義千問已經(jīng)在后臺(tái)完成了底層協(xié)議的握手。這種“原子化資產(chǎn)”的重構(gòu)，讓阿里在 Agent 時(shí)代完成了從“外掛”到“原生”的進(jìn)化：

• 從“模擬點(diǎn)擊”到“協(xié)議握手”： 競(jìng)品在教模型“如何像人一樣用 App”，而阿里是在教模型“如何直接調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)”。當(dāng)你說“點(diǎn)杯奶茶”時(shí)，千問不是打開餓了么網(wǎng)頁(yè)，而是直接向餓了么的供給端發(fā)送了一串代碼指令。

• UI 是累贅，權(quán)限是捷徑： 在 Agent 時(shí)代，華麗的界面反而是調(diào)用的阻礙。阿里將淘寶、支付寶、菜鳥拆解成了無(wú)數(shù)個(gè)最小化的 Atomic API。大腦（千問）調(diào)用肢體（履約網(wǎng)）時(shí)，跳過了所有視覺層，直接進(jìn)入了執(zhí)行層。

• 賬號(hào)體系的“信任平移”： 這種絲滑感源于阿里內(nèi)部賬號(hào)的徹底擊穿。用戶不需要反復(fù)掃臉或跳出授權(quán)，基于支付寶的底層協(xié)議，Agent 在對(duì)話框內(nèi)就完成了實(shí)名認(rèn)證與支付清算。

產(chǎn)品經(jīng)理視角：Agent 時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力，取決于“調(diào)用摩擦力”

傳統(tǒng)的 App 是封閉的“圍墻花園”，用戶是翻墻的人；而 Agent 時(shí)代的邏輯是：誰(shuí)的摩擦力更小，誰(shuí)就是入口。

• 從“功能集成”到“能力解構(gòu)”： 我們不再把餓了么視為一個(gè)獨(dú)立 App，它被解構(gòu)成三組原子：LBS（你在哪）、Shop_List（有什么）和 Order_Action（買單）。這種解構(gòu)讓 Agent 可以像拼樂高一樣，在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)組裝出一次服務(wù)。

• 消滅“跳轉(zhuǎn)成本”： 轉(zhuǎn)化率的頭號(hào)殺手是“跳轉(zhuǎn)”。競(jìng)品（如豆包、Kimi）在訂餐或購(gòu)物時(shí)，往往需要喚起第三方 H5 或 App，每多跳一次，用戶流失率就增加 20%-30%。阿里的優(yōu)勢(shì)在于“免跳轉(zhuǎn)的閉環(huán)”——你以為在聊天，其實(shí)你已經(jīng)下單了。

• 解決“最后一公里”的支付僵局： Agent 落地最難的不是“想不想買”，而是“誰(shuí)來付錢”。基于支付寶的支付協(xié)議，阿里 Agent 擁有了原生支付權(quán)。這種“信任平移”讓 Agent 真正具備了從決策到履約的完整民事行為能力，而不只是一個(gè)只會(huì)聊天的數(shù)字導(dǎo)購(gòu)。

總結(jié)：“過去我們拼的是‘裝機(jī)量’，現(xiàn)在我們拼的是‘調(diào)用摩擦力’。當(dāng)別人還在試圖理解UI界面時(shí)，我們已經(jīng)通過協(xié)議級(jí)集成，把復(fù)雜的商業(yè)鏈路壓扁成了一次順滑的握手�！�

2. 核心技術(shù)支撐：從“模擬操作”轉(zhuǎn)向“原子能力調(diào)用 (Primitives)”

阿里的邏輯非常務(wù)實(shí)：與其費(fèi)勁教 Agent 像人一樣去“刷”App，不如把 App 拆碎成大模型能直接驅(qū)動(dòng)的“原子組件”。 這種“去 App 化”的架構(gòu)，本質(zhì)上是把復(fù)雜的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)變成了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)交換。

1. 原生協(xié)議調(diào)用 (Function Calling)：業(yè)務(wù)邏輯的“確定性骨架”

• PM 視角：模型不再靠“肉眼”去猜 UI 按鈕，而是直接讀取業(yè)務(wù) API。

• 落地邏輯：PM 的工作重心從“畫交互原型”轉(zhuǎn)向“定義 JSON Schema”。通過預(yù)設(shè)清晰的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)（如：下單地址、口味偏好、支付限額），確保模型輸出的結(jié)果是 100% 結(jié)構(gòu)化的。

• 核心價(jià)值：徹底解決大模型的“幻覺”問題，讓 Agent 的每一次下單、轉(zhuǎn)賬都具備金融級(jí)的確定性。

2. MAI-UI 基座模型：長(zhǎng)尾場(chǎng)景的“視覺兜底”

• PM 視角：并不是所有第三方商家（如路邊小店）都有完美的 API。這時(shí)候，Agent 需要像人一樣“看懂屏幕”。

• 落地邏輯：當(dāng) API 鏈路斷開或缺失時(shí)，MAI-UI 賦予 Agent 多模態(tài)感知能力，直接識(shí)別 UI 元素并進(jìn)行模擬點(diǎn)擊。

• 核心價(jià)值：它是 API 失效時(shí)的“安全氣囊”，實(shí)現(xiàn)了從“感知-決策”到“動(dòng)作執(zhí)行”的全場(chǎng)景閉環(huán)，確保業(yè)務(wù)流程不會(huì)因?yàn)槟硞�(gè)環(huán)節(jié)沒接口而中斷。

3. MCP (Model Context Protocol)：生態(tài)接入的“萬(wàn)能插座”

• PM 視角： 解決“煙囪式”開發(fā)。讓自有業(yè)務(wù)接入通義千問，不應(yīng)該是“一案一議”的定制開發(fā)。

• 落地邏輯： 阿里推行的這套標(biāo)準(zhǔn)，讓開發(fā)者可以像插拔 USB 一樣，將不同 App 的數(shù)據(jù)和功能快速“喂”給 Agent。

• 核心價(jià)值： 極大地降低了異構(gòu)系統(tǒng)的對(duì)接成本。對(duì) PM 而言，這意味著生態(tài)擴(kuò)張的速度——你的業(yè)務(wù)邏輯可以瞬間同步給所有接入該協(xié)議的智能終端。

落地執(zhí)行方案：如何構(gòu)建一個(gè)類阿里的 Agent 閉環(huán)？

如果你正負(fù)責(zé)一個(gè)智能體（Agent）產(chǎn)品的落地，別把它當(dāng)成一個(gè)“聊天功能”來做，而要把它當(dāng)成一個(gè)“服務(wù)調(diào)度系統(tǒng)”。以下是實(shí)戰(zhàn)操作手冊(cè)：

第一階段：服務(wù)原子化（Definition Phase）

核心目標(biāo)： 把 App 里的“巨石邏輯”拆成 Agent 聽得懂、調(diào)得動(dòng)的“積木”。

• 梳理核心路徑：不要只給 Agent 一個(gè)“訂票”接口。你需要把流程拆解為最小單元：查詢、選座、支付。

• 定義 Tool-Use 規(guī)范： 給 API 寫注釋就像寫產(chǎn)品需求文檔。比如 price_limit 參數(shù)，不能只寫“價(jià)格限制”，必須注明：“單位為人民幣，默認(rèn)值為 0 代表不限制，若用戶未提及則傳 null”。

?? 坑位預(yù)警：PM 最痛苦的不是拆解流程，而是去和研發(fā)吵架。你會(huì)發(fā)現(xiàn)原本 App 里的邏輯全寫死在前端或者中間層了。

比如訂票，你必須強(qiáng)行要求研發(fā)把“選座”和“支付”解耦。否則 Agent 調(diào)用時(shí)，會(huì)因?yàn)榻涌诜祷亓艘粋�(gè)“由于你未登錄，請(qǐng)先看 5 秒廣告”的彈窗而原地宕機(jī)。Agent 處理不了邏輯耦合的UI流程。

第二階段：交互協(xié)議化（Integration Phase）

核心目標(biāo)： 解決 Agent “亂說話”和“亂執(zhí)行”的問題。

• 引入 MCP 協(xié)議 (Model Context Protocol)： 別再為每個(gè)模型寫一套適配器了。優(yōu)先采用 MCP 協(xié)議來標(biāo)準(zhǔn)化外部數(shù)據(jù)（如實(shí)時(shí)股價(jià)、庫(kù)存）。這不僅是技術(shù)選型，更是為了保證當(dāng)你下個(gè)月想從 GPT-4 換成 Claude 3.5 時(shí)，不需要重寫整個(gè)后端。

• 構(gòu)建“卡片式”反向確認(rèn)機(jī)制： 絕對(duì)不要讓 Agent 在沒有確認(rèn)的情況下直接扣款。

?? 坑位預(yù)警：很多產(chǎn)品死在“確認(rèn)疲勞”。如果 Agent 查個(gè)天氣也要用戶點(diǎn)確認(rèn)，用戶會(huì)煩死；如果買張 3000 元的機(jī)票不確認(rèn)，用戶會(huì)殺掉你。

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：必須設(shè)計(jì)“分級(jí)確認(rèn)”。查詢類直接出結(jié)果，涉及真金白銀的操作，Agent 必須吐出一個(gè)“結(jié)構(gòu)化確認(rèn)卡片”，用戶點(diǎn)擊卡片上的按鈕才是最終指令，而不是在對(duì)話框里回一句“確定”。

第三階段：閉環(huán)履約（Execution Phase）

核心目標(biāo)：解決“誰(shuí)在買”和“買失敗了怎么辦”的最后 100 米。

• 身份映射 (Identity Mapping)： 解決 Agent 的身份危機(jī)。你需要建立一套安全映射，讓大模型賬號(hào)無(wú)縫關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)系統(tǒng) Token，實(shí)現(xiàn)“免密靜默操作”。

• 異常監(jiān)控與降級(jí)策略： Agent 報(bào)錯(cuò)是常態(tài)。當(dāng)接口返回 500 或者模型邏輯卡死時(shí)，系統(tǒng)要能自動(dòng)接管。

?? 坑位預(yù)警：最大的坑在于“狀態(tài)不同步”。比如 Agent 以為付完錢了，但后臺(tái)支付網(wǎng)關(guān)超時(shí)了。這時(shí)用戶問“我票買好了嗎？”，Agent 可能會(huì)根據(jù)上下文瞎編說“已買好”。

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：必須建立“Agent 審計(jì)日志”。系統(tǒng)需具備視覺模擬模式：當(dāng) API 調(diào)不通時(shí)，自動(dòng)截取一張后臺(tái)狀態(tài)截圖交給視覺模型（VLM）判斷，或者干脆一鍵轉(zhuǎn)接人工，別讓 Agent 在那里反復(fù)跟用戶道歉。

PM總結(jié)建議

在 Agent 時(shí)代，產(chǎn)品的護(hù)城河不再是功能的多寡，而是服務(wù)被調(diào)用的便捷程度。

我們要做的不只是一個(gè)更聰明的聊天機(jī)器人，而是一個(gè)自帶商業(yè)閉環(huán)的服務(wù)調(diào)度中心。App 正在從“人點(diǎn)擊 UI”演變?yōu)椤癆gent 調(diào)用 API”。如果你的 API 還是為了前端展示而設(shè)計(jì)的，那么在 AI 時(shí)代，你的產(chǎn)品就是一塊不可用的“生肉”。

競(jìng)品對(duì)壘：為什么豆包在“翻墻”，而千問在“開門”？

在 Agent（智能體）的競(jìng)技場(chǎng)上，阿里千問與字節(jié)豆包展現(xiàn)了截然不同的兩種生存姿態(tài)。這不僅是模型智商的博弈，更是“主場(chǎng)主權(quán)”與“客場(chǎng)突圍”的策略對(duì)撞。

4.1 權(quán)力歸屬：拿到了房門鑰匙，還是在翻墻跑腿？

Agent 的核心價(jià)值在于“替用戶辦成事”。兩者的差距，本質(zhì)上是“內(nèi)部握手”與“外部闖入”的效率差。

千問：拿到鑰匙的“管家”（Home Court Advantage）

千問的優(yōu)勢(shì)在于它是阿里的“長(zhǎng)子”，手里握著餓了么、支付寶、高德等大廠資產(chǎn)的原生房門鑰匙。

• 絲滑入場(chǎng)：當(dāng)你說“點(diǎn)杯咖啡”，千問是直接走內(nèi)部協(xié)議通道。它調(diào)用的每一條數(shù)據(jù)都是阿里內(nèi)部“握過手”的，不需要重新登錄，不需要跨越圍墻。

• 降維打擊：這種確定性源于它就在自家的客廳里活動(dòng)，每一步操作都合規(guī)、透明且精準(zhǔn)。

豆包：苦于翻墻的“跑腿”（External Infiltration）

豆包的尷尬在于，它想在別人的地盤（如美團(tuán)、微信）里幫用戶辦事，這本質(zhì)上是一種“翻墻”行為。

• 寄生困境：作為一個(gè)外來者，豆包只能通過安卓系統(tǒng)的“輔助功能”去模擬人的手指點(diǎn)擊。

• 進(jìn)退兩難：只要宿主（美團(tuán)或微信）改一下按鈕位置，或者加個(gè)驗(yàn)證碼彈窗，豆包的 Agent 就像進(jìn)了迷宮，瞬間“抓瞎”。它在別人的領(lǐng)地上建立規(guī)則，隨時(shí)面臨被清理出門的風(fēng)險(xiǎn)。

兩者的路徑選擇，決定了它們?cè)诮桓冻晒β噬系奶烊乐畡e。

4.3 為什么“確定性”是 Agent 的生死線？

對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理（PM）而言，AI 模型的能力是上限，而交付的確定性才是生存的底線。

• 豆包在玩“概率”： 它的邏輯是“我試試能不能幫你點(diǎn)準(zhǔn)”。這種不確定性讓用戶在關(guān)鍵決策（如付錢、訂票）時(shí)產(chǎn)生巨大的心理負(fù)擔(dān)。

• 千問在給“結(jié)果”： 它是直接繞過錯(cuò)綜復(fù)雜的手機(jī) UI，與服務(wù)器握手。這種“確定感”才是真正能建立用戶依賴的降維打擊。

PM 總結(jié)：

在 Agent 時(shí)代，AI 無(wú)法僅靠算力暴力破解生態(tài)壁壘。誰(shuí)擁有最完整的 API 資產(chǎn)，誰(shuí)手里握著的“房間鑰匙”最多，誰(shuí)就擁有了定義下一代交互入口的終極話語(yǔ)權(quán)。

4.4 豆包的“破局”方案：從“邊緣試探”到“生態(tài)截流”

面對(duì)阿里密不透風(fēng)的“全家桶”閉環(huán)，豆包如果只滿足于“模擬點(diǎn)擊”這種邊緣戰(zhàn)術(shù)，無(wú)異于隔靴搔癢。字節(jié)真正的降維打擊，不在于復(fù)刻功能，而在于利用底層流量的“毛細(xì)血管”和端側(cè)硬件，在對(duì)手最堅(jiān)固的堡壘側(cè)翼撕開裂口。

1）戰(zhàn)略核心：在阿里的“腹地”之外另辟戰(zhàn)場(chǎng)

豆包手里最硬的一張牌，并非單純的算法，而是抖音沉淀多年的“內(nèi)容-交易”閉環(huán)。阿里千問守得住“餓了么”的剛需外賣陣地，卻未必?fù)醯米∽止?jié)在非標(biāo)生活決策上的奇襲。

• 避開“紅區(qū)”肉搏，主攻“非標(biāo)”心智： 豆包沒必要在“點(diǎn)外賣”這種阿里重兵把守的標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景里死磕。真正的破局點(diǎn)在于“種草-訂票-探店”這類充滿變數(shù)的非標(biāo)生活場(chǎng)景。當(dāng)用戶還在猶豫“周末去哪”時(shí)，豆包就已經(jīng)通過分析用戶剛刷到的短視頻，完成了從興趣觸發(fā)到消費(fèi)決策的引導(dǎo)。

• 從“看戲”到“入局”的秒撥截流： 最讓千問感到“威脅”的動(dòng)作，是豆包能夠深度壓制抖音生活服務(wù)的原生API。想象一下：當(dāng)用戶看完一段極具誘惑力的探店視頻，無(wú)需跳轉(zhuǎn)、無(wú)需搜索，豆包 Agent 直接在后臺(tái)把團(tuán)購(gòu)券核銷并規(guī)劃好出行路線。這種從“內(nèi)容感知”到“交易閉環(huán)”的瞬間合圍，才是對(duì)阿里生態(tài)最狠的“截流”。

• 硬件加持的“端側(cè)奇襲”： 除了流量，字節(jié)在端側(cè)硬件（如智能耳機(jī)、穿戴設(shè)備）的布局，是讓 Agent 徹底擺脫手機(jī)屏幕束縛的關(guān)鍵。這種物理級(jí)別的侵入，能讓豆包在用戶產(chǎn)生念頭的瞬間就完成響應(yīng)，搶在阿里 App 開啟之前，就消化掉用戶的意圖。

2）“如果說 App 是一座座緊閉大門的‘私人領(lǐng)地’，與其派特種兵翻墻（劫持 UI），不如直接由豆包牽頭修一套‘高速公路標(biāo)準(zhǔn)’。

當(dāng)豆包背后站著抖音和耳機(jī)的億萬(wàn)入口時(shí)，它就不再是求人開門的訪客，而是規(guī)則的制定者。

這種邏輯是：‘我可以不破解你，但你要想從我的流量池里分一杯羹，就必須換上我的插頭�！� 字節(jié)通過把流量分配權(quán)封裝進(jìn) MCP 協(xié)議，讓開發(fā)者從‘防賊’變成‘投誠(chéng)’。這不再是技術(shù)上的博弈，而是一場(chǎng)基于流量籌碼的‘降維招安’�！�

核心邏輯拆解

為了讓你更清晰地感受這種表達(dá)的力道，我們將其邏輯內(nèi)核進(jìn)一步具象化：

這里的“破局”洞察：

關(guān)于“修橋”：橋不是目的，“過橋費(fèi)”和“檢查站”才是目的。定義協(xié)議本質(zhì)上是搶占 AI 時(shí)代的“HTML 標(biāo)準(zhǔn)”。

關(guān)于“招安”：商業(yè)世界沒有永遠(yuǎn)的敵人。美團(tuán)、微信不給 API 是怕被“掏空”，但如果接入豆包協(xié)議能帶來精準(zhǔn)的訂單和活躍，那么“被掏空”就變成了“新渠道”。

流量分發(fā)權(quán)：字節(jié)最強(qiáng)的武器永遠(yuǎn)不是模型本身，而是“讓人上癮的注意力”。用注意力去置換開發(fā)者的 App 數(shù)據(jù)接口，是最高級(jí)的商業(yè)陽(yáng)謀。

硬件突圍：繞過 App 的“端側(cè) OS”戰(zhàn)略

豆包已在穿戴設(shè)備（如 Ola Friend 耳機(jī)）上深度布局。硬件是打破 App “圍墻花園”最有效的手段。

落地策略：強(qiáng)化 “AI-First 操作系統(tǒng)” 屬性。在硬件端，豆包不再是一個(gè)單純的 App，而是作為系統(tǒng)級(jí)交互層存在。

技術(shù)路徑（語(yǔ)義感知點(diǎn)擊）：核心邏輯是從傳統(tǒng)的“坐標(biāo)驅(qū)動(dòng)”進(jìn)化為“語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)”。

從PM容錯(cuò)視角看：傳統(tǒng)的模擬點(diǎn)擊最怕 UI 改版，哪怕按鈕只挪了 10 個(gè)像素，自動(dòng)化腳本就會(huì)“抓瞎”。我們的解法是讓 Agent 像人一樣具備“認(rèn)字”和“認(rèn)圖標(biāo)”的能力。

通過端側(cè)視覺大模型（VLM）的實(shí)時(shí)感知，Agent 并非在死記硬背點(diǎn)擊位置，而是在實(shí)時(shí)理解屏幕意圖。只要它能理解“購(gòu)物車”或“下單”的語(yǔ)義，無(wú)論按鈕變成了什么樣、藏在哪個(gè)角落，都能點(diǎn)得準(zhǔn)。這種“語(yǔ)義對(duì)齊”徹底取代了脆弱的“坐標(biāo)對(duì)齊”，極大地提升了在第三方應(yīng)用中執(zhí)行任務(wù)的穩(wěn)定性與確定性。

具體的落地執(zhí)行方案

為了讓豆包的破局更具可操作性，建議 PM 團(tuán)隊(duì)關(guān)注以下三個(gè)“顆粒度”：

第一步：從“坐標(biāo)依賴”進(jìn)化為“邏輯識(shí)圖”（語(yǔ)義感知點(diǎn)擊）

痛點(diǎn)：傳統(tǒng)的模擬點(diǎn)擊本質(zhì)是“盲人摸象”，極其脆弱。UI 稍微改個(gè)版、廣告彈窗挪個(gè)位，Agent 的腳本就直接撞墻掛掉，維護(hù)成本是個(gè)無(wú)底洞。

方案：核心邏輯是從“找坐標(biāo)”轉(zhuǎn)向“找意圖”。

落地：引入視覺大模型（VLM）作為 Agent 的“眼睛”，建立動(dòng)態(tài)容錯(cuò)層。Agent 操作前不再死記“第 3 行第 2 個(gè)按鈕”，而是實(shí)時(shí)掃一眼屏幕：“我要找的是‘結(jié)算’按鈕”。哪怕 UI 樣式從圓角變直角、位置從左邊挪到右邊，只要語(yǔ)義邏輯對(duì)得上，Agent 就能點(diǎn)得準(zhǔn)。 這種“模糊匹配”能力，才是解決 Agent 落地“最后 100 米”穩(wěn)定性的關(guān)鍵。

第二步：從“功能對(duì)接”進(jìn)化為“流量分發(fā)”（Action-based SEO）

痛點(diǎn)：第三方 App 普遍存在“圍墻花園”心態(tài)，憑什么讓你無(wú)感調(diào)用我的核心功能？

方案：既然無(wú)法暴力破墻，就用流量杠桿誘導(dǎo)。

落地：建立 “Action 插件商店”。PM 需要定義的不是接口標(biāo)準(zhǔn)，而是利益分配機(jī)制。比如用戶說“打車回家”，豆包不再只是機(jī)械打開滴滴，而是根據(jù)各平臺(tái)的實(shí)時(shí)價(jià)格和響應(yīng)速度，通過 Action 接口直接調(diào)起最匹配的服務(wù)。這本質(zhì)上是把 Agent 變成了“意圖搜索入口”，誰(shuí)的 API 接得好、服務(wù)質(zhì)量高，豆包就給誰(shuí)分發(fā)流量。

第三步：從“權(quán)限索取”進(jìn)化為“信任隔離”（隱私沙盒）

痛點(diǎn)：“模擬點(diǎn)擊”天然自帶“流氓軟件”的既視感，用戶不敢放開系統(tǒng)最高權(quán)限。

方案：用技術(shù)手段把“操作權(quán)”與“隱私權(quán)”物理隔離。

落地：在安卓底層推動(dòng)建立“Agent 專屬執(zhí)行域（Sandbox）”。

在這個(gè)沙盒里，Agent 的所有點(diǎn)擊、滑動(dòng)動(dòng)作都被嚴(yán)格限制在業(yè)務(wù)流程內(nèi)，且全程錄屏存檔、隨時(shí)可追溯審計(jì)。

我們要給用戶的安全感是：你可以信任這個(gè)“替身”去跑腿，因?yàn)樗氖帜_被關(guān)在籠子里，根本碰不到你的私人相冊(cè)和聊天記錄。

作者洞察

阿里的千問贏在“存量資產(chǎn)”的變現(xiàn)，這是一場(chǎng)防御戰(zhàn)，守住的是已有的賬號(hào)體系；字節(jié)的豆包必須贏在“增量協(xié)議”的制定，這是一場(chǎng)遭遇戰(zhàn)。

真正的 Agent 破局者，不應(yīng)僅僅是“幫你點(diǎn)外賣的助手”，而應(yīng)是能夠重塑 App 間流量分發(fā)邏輯的“新移動(dòng)操作系統(tǒng)”。

商業(yè)思考：當(dāng)大模型擁有了“手腳”，PM 的戰(zhàn)場(chǎng)在哪？

在 LLM 具備了調(diào)用工具（Function Calling）和自主規(guī)劃（Planning）的能力后，“當(dāng) LLM 開始擁有‘手腳’（Function Calling），我們這些做產(chǎn)品的人得先適應(yīng)一種失落感：用戶可能再也看不見你精心設(shè)計(jì)的 UI 了 。

PM 的核心產(chǎn)出物正在發(fā)生質(zhì)變，如果你還在糾結(jié)按鈕的交互動(dòng)效，那你可能還沒意識(shí)到，真正的戰(zhàn)場(chǎng)已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了‘邏輯分發(fā)’的深水區(qū)�！�

對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理而言，這意味著我們不再是界面的裁縫，而是業(yè)務(wù)邏輯的架構(gòu)師。以后判斷一個(gè) PM 牛不牛，不看他畫的交互，看他拆解的業(yè)務(wù)原子夠不夠‘好用。

5.1 發(fā)展藍(lán)圖：PM 的三階進(jìn)化路徑

Agent 時(shí)代的到來并非一蹴而就，PM 的工作重心將經(jīng)歷從“外圍輔助”到“核心調(diào)度”的變遷：

5.2 方法論一：從 UI 原型到服務(wù)定義（API Spec）

別再糾結(jié)那幾個(gè)像素的色差了，現(xiàn)在的功夫都在“文檔”里。你能把業(yè)務(wù)邏輯說得多透徹，Agent 調(diào)用的效率就有多高。 核心挑戰(zhàn)已從“視覺引導(dǎo)”轉(zhuǎn)向了“業(yè)務(wù)邏輯的結(jié)構(gòu)化輸出”。

1. 原子化拆解：引入“積木式思維”

PM 現(xiàn)在的核心任務(wù)是把原來捆綁在一起的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行“暴力拆解”。

• 傳統(tǒng)做法：關(guān)注的是一整個(gè)流程頁(yè)面。比如設(shè)計(jì)一個(gè)完整的“外賣下單頁(yè)”，用戶必須按部就班地走完 A -> B -> C。

• 積木思維：把“查詢附近門店”、“校驗(yàn)滿減優(yōu)惠”、“提交訂單支付”看作一個(gè)個(gè)獨(dú)立的樂高積木。

• Agent 邏輯：Agent 就像個(gè)聰明的孩子，它會(huì)根據(jù)用戶的一句話（意圖），自己決定先拿哪塊積木、再拿哪塊積木來完成任務(wù)。

2. 語(yǔ)義化標(biāo)注：追求“零歧義”執(zhí)行

在 API Spec（接口文檔）里，你寫給模型的描述字段，每一個(gè)字都是真金白銀。

• 文案即代碼：PM 的文案能力不再是為了優(yōu)美，而是為了消除歧義。

• 實(shí)戰(zhàn)案例：比如定義一個(gè)“價(jià)格”字段，如果你不標(biāo)注清楚是“券前原價(jià)”還是“實(shí)付金額”，Agent 在給用戶反饋或計(jì)算優(yōu)惠時(shí)就會(huì)鬧出烏龍。

• PM 的新功底：你需要用極度精準(zhǔn)的自然語(yǔ)言告訴 Agent：這個(gè)接口在什么場(chǎng)景下調(diào)用？入?yún)⒌臉I(yè)務(wù)含義到底是什么？

3. 邊界設(shè)計(jì)（Guardrails）：給 Agent 裝上“剎車”

別指望 Agent 能處理所有極端情況。PM 需要從原來的“前端校驗(yàn)”轉(zhuǎn)向“安全護(hù)欄”與“人機(jī)協(xié)作”的設(shè)計(jì)。

• 定義“禁區(qū)”： 明確哪些邏輯 Agent 可以自主決策，哪些必須停下來。比如：“如果用戶余額不足且未綁定免密支付，禁止發(fā)起調(diào)用”。

• 反向確認(rèn)機(jī)制（Human-in-the-loop）： 涉及到地址或扣款這種敏感動(dòng)作，必須把“確認(rèn)鍵”交還給用戶。

• 防線思維： Agent 可以跑得快，但在“安全”這根紅線上，它必須學(xué)會(huì)剎車。這是防止 Agent 產(chǎn)生幻覺、導(dǎo)致業(yè)務(wù)資損的最后一道防線。

當(dāng)用戶不再打開搜索框輸入品牌名，而是對(duì)手機(jī)說“幫我選最劃算的晚餐”或“訂一張去上海最便宜的機(jī)票”時(shí)，傳統(tǒng)的 SEO 將徹底失效。PM 的核心戰(zhàn)場(chǎng)將轉(zhuǎn)移到 AEO（Agent 引擎優(yōu)化）。

1. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：從“營(yíng)銷軟文”轉(zhuǎn)向“機(jī)器硬通貨”

在 AEO 時(shí)代，別再給 Agent 投喂那些花里胡哨的營(yíng)銷文案了，它不看這個(gè)。它要的是清晰的 JSON或 XML，是那種能直接吞下去并轉(zhuǎn)化成動(dòng)作的“硬通貨”。

關(guān)鍵任務(wù)： PM 的角色要轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆紫g官”，將品牌價(jià)值翻譯成機(jī)器能理解的語(yǔ)義標(biāo)簽。數(shù)據(jù)定義越標(biāo)準(zhǔn)、Schema 越清晰，被 Agent 采納的權(quán)重就越高。

2. 意圖搶占：在語(yǔ)義維度完成“占位”

Agent 時(shí)代，傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞競(jìng)價(jià)正在消亡，語(yǔ)義標(biāo)簽才是 2026 年的流量密碼。

實(shí)戰(zhàn)策略： 針對(duì)“宿醉想喝點(diǎn)熱的”這種模糊意圖，品牌方不再是競(jìng)價(jià)“粥”或“湯”，而是通過 AEO 優(yōu)化，讓自己在“解酒”、“溫和”、“暖胃”這些標(biāo)簽下排到第一。誰(shuí)能精準(zhǔn)匹配意圖，誰(shuí)就掌握了分發(fā)權(quán)。

3. 服務(wù)確定性：Agent 只看冷冰冰的指標(biāo)

Agent 是極度“冷血”的決策者，它不會(huì)被煽情的廣告詞洗腦。在它的決策模型里，只有履約速度、投訴率和接口成功率這些硬指標(biāo)。

博弈規(guī)則：傳統(tǒng)的營(yíng)銷套路統(tǒng)統(tǒng)失效。PM 必須下沉到數(shù)據(jù)底座，管理好真實(shí)的業(yè)務(wù)表現(xiàn)。

在 Agent 面前，“服務(wù)確定性”的權(quán)重遠(yuǎn)高于“廣告出價(jià)”。

SEO vs AEO 深度對(duì)比表

作者洞察

Agent 正在推倒 App 的圍墻。

我們的產(chǎn)品不再是一個(gè)封閉的孤島，而是變成了一組可被隨時(shí)調(diào)用的原子能力。

PM 的內(nèi)核已經(jīng)從“產(chǎn)品設(shè)計(jì)師”進(jìn)化成了“業(yè)務(wù)架構(gòu)師”。

結(jié)語(yǔ)：Agent 時(shí)代的臨界點(diǎn)

外賣 Agent 的走紅，不僅是一個(gè)功能的迭代，更是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)交互范式的一次“地震”。

6.1 從“畫圖”到“定義規(guī)則”：PM 的護(hù)城河重塑

Agent 時(shí)代的到來，確實(shí)讓傳統(tǒng)的畫圖 PM 感到焦慮，因?yàn)?UI正在消失。但換個(gè)角度看，我們終于從瑣碎的像素對(duì)齊中解脫出來了。

當(dāng)用戶通過語(yǔ)音描述意圖時(shí)，PM 的戰(zhàn)場(chǎng)已經(jīng)從前端的“像素級(jí)糾結(jié)”轉(zhuǎn)移到了后端的“邏輯級(jí)建�！�。我們要做的，是去定義業(yè)務(wù)的邊界，去設(shè)計(jì)異常發(fā)生時(shí)的補(bǔ)償機(jī)制。邏輯，成了 PM 在 AI 時(shí)代唯一的護(hù)城河。

6.2 確定性勝過一切

產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力不再取決于 App 誰(shuí)畫得更好看，而取決于誰(shuí)的服務(wù)更確定。

• 原子化能力：誰(shuí)能更早地將業(yè)務(wù)拆解為可被 AI 調(diào)用的 API，誰(shuí)就能順滑地接入生態(tài)。

• 交付閉環(huán)：像通義千問這樣通過原生協(xié)議實(shí)現(xiàn)的“確定性交付”，將遠(yuǎn)比不穩(wěn)定的“模擬點(diǎn)擊”更具商業(yè)生命力。

品牌商家需要思考的不再是如何在搜索結(jié)果中排第一，而是如何讓 Agent 在理解意圖時(shí)選中你。掌握了 API 規(guī)范的定義權(quán)和場(chǎng)景觸發(fā)的邏輯優(yōu)先級(jí)，就等于掌握了 Agent 時(shí)代的流量分配權(quán)。

Agent 的到來并非要取代產(chǎn)品經(jīng)理，而是將我們從瑣碎的交互細(xì)節(jié)中解放出來，回歸到產(chǎn)品的本質(zhì)——?jiǎng)?chuàng)造價(jià)值與解決問題。

只要商業(yè)邏輯還在，只要解決問題的需求還在，PM 就永遠(yuǎn)是那個(gè)給 AI 注入“靈魂”的架構(gòu)師。

本文來自微信公眾號(hào)：反方向的評(píng) 作者：Junliu

想要第一時(shí)間了解行業(yè)動(dòng)態(tài)、面試技巧、商業(yè)知識(shí)等等等？加入產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)化營(yíng)，跟優(yōu)秀的產(chǎn)品人一起交流成長(zhǎng)！