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今天，AI圈最大的事，一定是千问 App 发布会。
在杭州的现场看了整场发布会后，分享一些自己的思考。
1. 为什么是千问
先说个结论。
千问是全球首例，能在一个超级 App 内实现如此全面的 Agent 功能——甚至走在了谷歌、OpenAI 和亚马逊的前面。
这件事的背景是什么？
大模型经历了三年的技术发展演进，行业叙事已必须从 chatbot（聊天机器人）时代，迈入「用 AI 办实事」的 Agent 时代。
就在这场发布会之前，美国几家巨头不约而同地在「补」同一个方向的生态，即履约：
- 1月11日，谷歌宣布，计划将沃尔玛及山姆会员店的商品整合进谷歌的 Gemini。
- 在全国零售联合会（NRF）大会上，谷歌正式发布通用商业协议（UCP），用于为谷歌搜索和 Gemini 的 AI 模式提供智能购物能力。美国用户无需离开AI聊天界面，即可在 Gemini 的对话框中浏览商品并完成购买。
- 2025 年 9 月底，ChatGPT 推出的「即时结账」（Instant Checkout），跑通了从对话到下单的完整购物闭环。
- 亚马逊则针对 Anthropic 的 Claude、Perplexity 和谷歌的 Project Mariner 等公司实行了爬虫程序实施的限制，也正在开发自己的人工智能购物工具。
纵观全球科技大厂，OpenAI 和谷歌，目前虽然拥有最强的大脑（模型），但都缺乏落地的基础设施（或支付、或物流、或商品），履约依赖他人，体验易割裂；而亚马逊，虽坐拥全球最强物流履约网络，但在大模型技术侧却仍处于追赶状态。
相较之下，为什么是千问，打响全球「超级App」的第一枪，答案就呼之欲出：
阿里是全球极少数，同时拥有「顶尖开源模型」和「国民级实体服务生态」（淘宝、支付宝、闪购、飞猪等），并有能力「连点成面」的玩家。
- 模型层：目前，Qwen3-Max 性能位居全球前三，Coding 能力尤为突出——这是做好 Agent 的先决能力基础。
- 场景层：阿里生态覆盖购物、外卖、支付、地图、旅行、票务、娱乐、便民政务等生活的方方面面，每天有海量的真实交易和服务发生，这些数据构成了独特的「场景真相」。
所以是千问——阿里用全球最领先的开源大模型（Qwen），加全球最领先的数据、生态（阿里生态），组出了第一副大模型通用 Agent 组牌。
这是一块让大模型实现「从意图到执行」的关键拼图。
2. Agent 时代，生态团战将开启
再说一个我自己的暴论：
进入 Agent 时代，很可能也就进入了生态团战的时代。
过去三年，无论科技大厂，还是最顶尖的模型创业公司，都可以各自为战——靠怼算力、数据、参数的「暴力出奇迹」的 Scaling Law 曲线，公平地福荫着所有人：只要舍得投入，模型能力就能高速飞跃，所有人参与着一场围绕模型智能提升的竞速赛。
但，接下来将进入的Agent 时代，比拼的是：感知 + 规划 + 行动（Action）。
- 行动需要什么？ 需要接口，授权，和场景。
- 生态是什么？ 生态就是这些接口和场景的集合。
一个需要精耕细作、拼 AI 落地的新周期里——是 AI 2.0 时代的护城河转移：
过去三年，护城河是参数量和算力；未来三年，护城河是 API 的连接数和服务场景的覆盖率。
因此，生态将起到至关重要的作用。
这次千问发布会现场，做了几个示范：
1.当用户输入，一家六口，上有老下有小，想去海南三亚旅行。
千问先给出了总体的出行方案建议（文字），接着对比了机票价格并推荐出行时间，再对比了多家酒店，过程中，所有推荐链接都自然地嵌入在千问这个对话界面内。
2.用户表示想去海外旅行，千问能够帮助办理护照。
千问调度了支付宝的政务办事能力，能够跳转至支付宝。同时它也会查询目的地的签证政策，如果支付宝内能够直接办理，也可直接跳转。
3.吴嘉（千问C端事业群总裁）在发布会现场，用千问 Agent 下单了 40 杯奶茶。
千问直接在端内完成下单和支付。
4.当用户想要预定一家适合晚餐的餐厅。
千问根据用户的位置、需求，自动筛选合适餐厅，并用 AI 拨打商家电话，实现电话订座。
（现场播放这段音频演示时，由于 Agent 的声音和反应过于逼真，观众席里很多人问，这真的是AI吗…）
（另一个小细节是，当完成电话订座后，Agent 会告知对方，这是 AI 呼出的电话。）
将如此多的业务场景整合到 App 内，并实现端内无感完成，这意味着技术整合度非常之高。而这一切的前提条件是，这些业务同属于一个生态，愿意彼此开放，并有能力闭环。
这就是 AI 竞争的下半场：从「单体智能比拼」，转向「综合服务能力的阵地战」。
这个过程中，有家底的公司们，会努力把这个战场变成新一批原始资产积累的抓手，它们对这件事的重视程度也毋庸置疑。
3. 生态团战，难打在哪里
从2023年，大模型浪潮在中国演进开始，一个词曾经被高频提及：大模型的牌局。
那时，大模型的牌局更多指的是资本牌局。
现在，大模型的故事里，才真正到了组牌的时候——所谓组牌，是因为单点 AI 和单点场景的作用都有限，只有打通后形成「1+1 大于 2」的效果，才能称之为一副有效的组牌。
理想状态下，生态助力 AI，AI 也助力生态。
但组牌背后，真正的挑战是，跨部门和业务的协同。而在一个巨型组织内，跨部门跨业务的协同，挑战又比想象中大——涉及商业利益的重新分配、复杂的业务逻辑打通、以及复杂的协作。
我在 2025 年双 11 的电商观察中，写过一个很重要的判断：淘宝之所以发起闪购战，一个很重要的意图可能在于恢复阿里的组织能力，为超级入口之战做准备。今天来看，这个判断是被验证的。
通过将各类生态业务整合进一个 AI 原生的 App，我们看到了一个巨型组织迈出生态整合、聚合、动员、行动的第一步。
这也是久违的新故事。
最后再提一点，我的强烈好奇：
阿里 AI 的原始基因是 toB ，今天，AI 超级入口具有更多 toC 属性，两者之间，动态博弈中，如何找到平衡点或是突破点。
这可能是超级App 背后，一个不小的难题。也可能是一个更本质的问题。
在杭州的现场看了整场发布会后，分享一些自己的思考。
1. 为什么是千问
先说个结论。
千问是全球首例，能在一个超级 App 内实现如此全面的 Agent 功能——甚至走在了谷歌、OpenAI 和亚马逊的前面。
这件事的背景是什么？
大模型经历了三年的技术发展演进，行业叙事已必须从 chatbot（聊天机器人）时代，迈入「用 AI 办实事」的 Agent 时代。
就在这场发布会之前，美国几家巨头不约而同地在「补」同一个方向的生态，即履约：
- 1月11日，谷歌宣布，计划将沃尔玛及山姆会员店的商品整合进谷歌的 Gemini。
- 在全国零售联合会（NRF）大会上，谷歌正式发布通用商业协议（UCP），用于为谷歌搜索和 Gemini 的 AI 模式提供智能购物能力。美国用户无需离开AI聊天界面，即可在 Gemini 的对话框中浏览商品并完成购买。
- 2025 年 9 月底，ChatGPT 推出的「即时结账」（Instant Checkout），跑通了从对话到下单的完整购物闭环。
- 亚马逊则针对 Anthropic 的 Claude、Perplexity 和谷歌的 Project Mariner 等公司实行了爬虫程序实施的限制，也正在开发自己的人工智能购物工具。
纵观全球科技大厂，OpenAI 和谷歌，目前虽然拥有最强的大脑（模型），但都缺乏落地的基础设施（或支付、或物流、或商品），履约依赖他人，体验易割裂；而亚马逊，虽坐拥全球最强物流履约网络，但在大模型技术侧却仍处于追赶状态。
相较之下，为什么是千问，打响全球「超级App」的第一枪，答案就呼之欲出：
阿里是全球极少数，同时拥有「顶尖开源模型」和「国民级实体服务生态」（淘宝、支付宝、闪购、飞猪等），并有能力「连点成面」的玩家。
- 模型层：目前，Qwen3-Max 性能位居全球前三，Coding 能力尤为突出——这是做好 Agent 的先决能力基础。
- 场景层：阿里生态覆盖购物、外卖、支付、地图、旅行、票务、娱乐、便民政务等生活的方方面面，每天有海量的真实交易和服务发生，这些数据构成了独特的「场景真相」。
所以是千问——阿里用全球最领先的开源大模型（Qwen），加全球最领先的数据、生态（阿里生态），组出了第一副大模型通用 Agent 组牌。
这是一块让大模型实现「从意图到执行」的关键拼图。
2. Agent 时代，生态团战将开启
再说一个我自己的暴论：
进入 Agent 时代，很可能也就进入了生态团战的时代。
过去三年，无论科技大厂，还是最顶尖的模型创业公司，都可以各自为战——靠怼算力、数据、参数的「暴力出奇迹」的 Scaling Law 曲线，公平地福荫着所有人：只要舍得投入，模型能力就能高速飞跃，所有人参与着一场围绕模型智能提升的竞速赛。
但，接下来将进入的Agent 时代，比拼的是：感知 + 规划 + 行动（Action）。
- 行动需要什么？ 需要接口，授权，和场景。
- 生态是什么？ 生态就是这些接口和场景的集合。
一个需要精耕细作、拼 AI 落地的新周期里——是 AI 2.0 时代的护城河转移：
过去三年，护城河是参数量和算力；未来三年，护城河是 API 的连接数和服务场景的覆盖率。
因此，生态将起到至关重要的作用。
这次千问发布会现场，做了几个示范：
1.当用户输入，一家六口，上有老下有小，想去海南三亚旅行。
千问先给出了总体的出行方案建议（文字），接着对比了机票价格并推荐出行时间，再对比了多家酒店，过程中，所有推荐链接都自然地嵌入在千问这个对话界面内。
2.用户表示想去海外旅行，千问能够帮助办理护照。
千问调度了支付宝的政务办事能力，能够跳转至支付宝。同时它也会查询目的地的签证政策，如果支付宝内能够直接办理，也可直接跳转。
3.吴嘉（千问C端事业群总裁）在发布会现场，用千问 Agent 下单了 40 杯奶茶。
千问直接在端内完成下单和支付。
4.当用户想要预定一家适合晚餐的餐厅。
千问根据用户的位置、需求，自动筛选合适餐厅，并用 AI 拨打商家电话，实现电话订座。
（现场播放这段音频演示时，由于 Agent 的声音和反应过于逼真，观众席里很多人问，这真的是AI吗…）
（另一个小细节是，当完成电话订座后，Agent 会告知对方，这是 AI 呼出的电话。）
将如此多的业务场景整合到 App 内，并实现端内无感完成，这意味着技术整合度非常之高。而这一切的前提条件是，这些业务同属于一个生态，愿意彼此开放，并有能力闭环。
这就是 AI 竞争的下半场：从「单体智能比拼」，转向「综合服务能力的阵地战」。
这个过程中，有家底的公司们，会努力把这个战场变成新一批原始资产积累的抓手，它们对这件事的重视程度也毋庸置疑。
3. 生态团战，难打在哪里
从2023年，大模型浪潮在中国演进开始，一个词曾经被高频提及：大模型的牌局。
那时，大模型的牌局更多指的是资本牌局。
现在，大模型的故事里，才真正到了组牌的时候——所谓组牌，是因为单点 AI 和单点场景的作用都有限，只有打通后形成「1+1 大于 2」的效果，才能称之为一副有效的组牌。
理想状态下，生态助力 AI，AI 也助力生态。
但组牌背后，真正的挑战是，跨部门和业务的协同。而在一个巨型组织内，跨部门跨业务的协同，挑战又比想象中大——涉及商业利益的重新分配、复杂的业务逻辑打通、以及复杂的协作。
我在 2025 年双 11 的电商观察中，写过一个很重要的判断：淘宝之所以发起闪购战，一个很重要的意图可能在于恢复阿里的组织能力，为超级入口之战做准备。今天来看，这个判断是被验证的。
通过将各类生态业务整合进一个 AI 原生的 App，我们看到了一个巨型组织迈出生态整合、聚合、动员、行动的第一步。
这也是久违的新故事。
最后再提一点，我的强烈好奇：
阿里 AI 的原始基因是 toB ，今天，AI 超级入口具有更多 toC 属性，两者之间，动态博弈中，如何找到平衡点或是突破点。
这可能是超级App 背后，一个不小的难题。也可能是一个更本质的问题。
我也来说下个人对mcp和skills的解释。
mcp就是一种tools，跟agent内置的其他tools差别不大，都是用来给“大脑”提供“手”和“脚”，只不过mcp tools更多是连接外部服务和工具。
如果用做菜来打比方，agent就是厨师，内置tools可以理解为锅碗瓢盆，家庭厨房必备的工具。mcp tools可以理解为别人家的烤箱，可以免费或者付费借用的工具。skills就是食谱，详细说明需要什么食材，使用什么工具，按照什么流程把菜做出来。
skills调用的工具可以是内置tools，也可以是mcp tools，所以skills可以调用mcp tools，这也就解释了为什么skills不是用来替代mcp的。
换个角度看，对于agent来说，mcp tools和skills其实都是tools，它们的层级又拉平了，它们之间的关系就是这么的微妙。
如果从更高层的角度来看，你是厨师长，要做出美味佳肴，你需要厨师、采购员、备菜员、服务员，这些就属于是subagent了。厨师不用管上哪买菜，采购员不用管这菜怎么做，各司其职。
还是就是，并非只有skills可以做渐进式加载到上下文，只要你愿意，你去实现agent也可以考虑渐进式加载mcp tools。
mcp就是一种tools，跟agent内置的其他tools差别不大，都是用来给“大脑”提供“手”和“脚”，只不过mcp tools更多是连接外部服务和工具。
如果用做菜来打比方，agent就是厨师，内置tools可以理解为锅碗瓢盆，家庭厨房必备的工具。mcp tools可以理解为别人家的烤箱，可以免费或者付费借用的工具。skills就是食谱，详细说明需要什么食材，使用什么工具，按照什么流程把菜做出来。
skills调用的工具可以是内置tools，也可以是mcp tools，所以skills可以调用mcp tools，这也就解释了为什么skills不是用来替代mcp的。
换个角度看，对于agent来说，mcp tools和skills其实都是tools，它们的层级又拉平了，它们之间的关系就是这么的微妙。
如果从更高层的角度来看，你是厨师长，要做出美味佳肴，你需要厨师、采购员、备菜员、服务员，这些就属于是subagent了。厨师不用管上哪买菜，采购员不用管这菜怎么做，各司其职。
还是就是，并非只有skills可以做渐进式加载到上下文，只要你愿意，你去实现agent也可以考虑渐进式加载mcp tools。
现在还100%古法编程的工程师值得尊敬，真的。以后咱们交付的项目，广告语我都想好了：
零添加大模型，拒绝vibe coding，
古法编程，人工调试。
三十天推敲架构，两个月打磨接口。
字里行间，尽显工匠之美；
编译前后，只留手作余温。
@https1024
零添加大模型，拒绝vibe coding，
古法编程，人工调试。
三十天推敲架构，两个月打磨接口。
字里行间，尽显工匠之美；
编译前后，只留手作余温。
@https1024
干了3年多再次推翻自己✌️
通过实践，意识到0中介费平台定位，其实是误区，应该从“价格”转向“价值”，这才是平台走向成熟和可持续发展的路径。
唯果擅长的不是便宜，而是“省心，省事，有保障”，降低客户决策成本，把租房当作安心，确定的消费。
给一个特定人群做新产品，最好的做法是找到这个群体里大多数人都会使用的产品。
搞清楚大家会怎么使用这个产品，操作习惯是怎么样的，然后把这些操作习惯迁移到新产品里。
这样大家用起你的新产品来就会特别顺手，觉得特别好用，于是就会传播开来。
搞清楚大家会怎么使用这个产品，操作习惯是怎么样的，然后把这些操作习惯迁移到新产品里。
这样大家用起你的新产品来就会特别顺手，觉得特别好用，于是就会传播开来。
最终还是选择了 Hostinger，4核16G的配置，优惠后两年191刀，返佣38刀，一年才70多刀，比 Racknerd 还便宜。
这个配置跑 Coolify 毫无压力，也不需要用 GitHub Actions 构建镜像，太爽了！
这个配置跑 Coolify 毫无压力，也不需要用 GitHub Actions 构建镜像，太爽了！
#出海运营秘籍👉@yunying23
喜欢解决问题的人不适合做业务
做业务的人特点是擅长创造问题，而不是解决问题
喜欢解决问题的人，追求正确和稳定，不喜欢折腾
做业务的人，第一要义是追求成交和增长，附带的就会创造不少问题，解决问题可以交给其他人
喜欢解决问题的人不适合做业务
做业务的人特点是擅长创造问题，而不是解决问题
喜欢解决问题的人，追求正确和稳定，不喜欢折腾
做业务的人，第一要义是追求成交和增长，附带的就会创造不少问题，解决问题可以交给其他人
给大家分享我10年坚持读书的效果
1. Kindle读了200本书
2.实体书读了100多，包括资治通鉴、罗马人的故事等大部头的书
3.涉及领域有研发、产品、设计、建筑、心理学、经济学、历史、科幻、材料等领域，当年读的书一般在1~3年后的工作帮助最大
读书破万卷，不管是做产品、管理团队、商业和认知上都可以获得成倍速度的增长，这种体系化的阅读给你脑袋OS的升级，不是那些碎片化的东拼西凑后和增长教练给你的套路能比的
知识在你脑袋里沉淀、发酵，最后形成自己的哲学体系和价值观，一旦形成了哲学体系，很多东西你学习后就马上多维度融合，这种思维能力的提升是阶梯式的提升
所以，多读书吧，你们研究一下巴菲特和查理芒格每天读多少书？你就知道为什么你赚钱没他们多了
@https1024
