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外滩圆桌论坛:大家真的开始用Agent交易了吗?

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9月10日上午,以“共创AI新经济”为主题的2026 Inclusion·外滩大会在上海黄浦世博园区开幕。



本届大会聚焦人工智能从生成迈向执行的关键跃迁,围绕「智能跃迁」「经济重构」「人本未来」三大板块,设置1场主论坛、40多场见解论坛,汇聚600余位国内外分享嘉宾,覆盖技术、产业、经济等多个领域,共同探讨AI如何重塑经济图景。

大会首日的首场圆桌论坛《当Agent成为交易主体》上,蚂蚁集团CEO韩歆毅、万事达卡首席产品官Jorn Lambert、OPPO高级副总裁兼首席产品官刘作虎、阿里巴巴集团首席科学家周靖人,围绕AI智能体从“帮人聊天”到“替人交易”的跃迁展开了一场直面现实的深度对话。

圆桌开场的第一个问题,主持人就把大家拉回了最接地气的现实:现在真的有人在用Agent完成交易了吗?

以下为圆桌论坛全文:

主持人(梁婧):

谢谢陆朝阳教授的分享,以及后面非常切实的提醒。

我们看到在未来新经济发展落地的过程当中,除了前沿技术的探索,更为重要的是这些技术如何真实走入到生活和生产当中。比如说过去一年Agent就发生了很大的变化,从“和人聊天”变成了“替人办事”,如果接下来进入了真实的消费和交易环节,对整体的支付、商业、信任机制会带来哪些挑战和变化呢?

刘泓君(主持):

很开心在外滩大会主持今天的第一场讨论,今天的讨论主题是“当Agent成为交易主体”。

我想,今天台上的四位嘉宾其实都来自Agent产业链中不同的技术和产业环节。所以,我开始直接抛我的第一个问题。

我看到这个题目,最好奇的第一个问题是:现在大家真的开始用Agent交易了吗?

韩歆毅:
我开始用了。我上礼拜用阿福买了一些健康的零食,比如坚果、海苔之类的,确实帮我下单完成了,感谢淘宝闪购。

刘泓君(主持):
花了多少钱?

韩歆毅:
大概40多,一次不会买太多。

刘泓君(主持):
Jorn,您是不是已经使用AI智能体来购买东西呢?

Jorn Lambert:
还没有。我现在已经大量使用 AI 来帮我“发现”东西,比如寻找我需要购买的东西,或者找到我需要做的事情。但我还没有真正从“发现”走到“支付”,也没有真正通过智能体来完成购买。

原因并不是我不想这么做,而是因为整个行业现有的原则、流程以及底层基础设施,都是为电子商务时代设计的。过去,要么是消费者自己付款,要么是商家基于订阅等授权发起付款。

现在,我们需要重新改造这套体系,让智能体也能够发起支付,而且要以一种消费者可以信任的方式来完成。这意味着我们需要建立相应的原则和标准,同时也意味着我们必须赢得消费者的信任,而且要在全球范围内建立这种信任。

这正是我们现在着手去做的事情。我认为,只有做到这些,才能让像我这样的人真正从“发现”走向“购买”。

刘泓君(主持):
已经看到整个经济生态在形成了。刘总,您现在有用Agent支付吗?

刘作虎:
坦白讲还没有。但我们之前跟蚂蚁合作的“小布收能量”,上线的时候我用过一次,Agent自动帮我收蚂蚁森林的能量。

但从小布后面的数据看,相关购买消费增长还是很快的,基本跟几个月前相比翻了一倍。刚刚开始,基数还不是很大,但增长速度很快。相信未来用户会慢慢习惯怎么让Agent帮他购物。

刘泓君(主持):
增长速度很快,意味着虽然您还没有完成购买,但很多用户已经开始在使用?

刘作虎:
也许今天回去我就试一试。

刘泓君(主持):
靖人?

周靖人:
很遗憾,还没有真正用Agent购买东西,但已经逐渐开始跟模型、Agent进行各种各样的讨论,帮助我们做出一系列的决定。

韩歆毅:
看来我是唯一一个,已经25%了,可以了。

刘泓君(主持):
我们在爆发前夜。正好韩总您上次在支付宝大会上说到,智能体经济会在未来6—12个月爆发。我也很想知道,比如您在蚂蚁的后台,有看到什么样的数据让您做出了这个判断?

韩歆毅:
我们其实还没有从后台数据看到这样的迹象。但过去半年多,我们跟很多商家的交流中发现,很多商家都希望在AI时代能够找到新的增长机会,但不知道怎么来用,所以他们的需求很大。

第二,从去年四季度开始,所有人都对Agentic Commerce非常乐观,预测增长也非常快。但今年实际Agentic Commerce落地的速度,应该比大家预想的要慢很多。

刘泓君(主持):
慢很多?

韩歆毅:
跟去年的预测相比,我们自己从实践中发现的问题,可能是所谓的“先有鸡还是先有蛋”。用户想用,但商家没有很好的Agent服务;商家看到没有用户在用,就不太敢投入去开发Agent,就变成了“鸡和蛋”的关系。

但我们还是相信,这里面需要一个催化剂。就像小时候学化学,氯酸钾分解产生氧气,需要二氧化锰作为催化剂。蚂蚁希望在这个时候来做“催化剂”,帮助更多商家开发更多Agent,让它们能够被用户找到,并且被用起来、用得好。我相信这个循环就转起来了。

刘泓君(主持):
现在你们做“催化剂”,在蚂蚁平台上做了哪些事情?

韩歆毅:
其实很多都在探索。可以剧透一下,下午在支付宝论坛上会有一个“许愿墙”,希望每个用户想让自己的Agent做什么,都可以放到许愿墙上。我们会有激励政策,帮助开发者开发出用户能用、好用的Agent,希望用这种方式把“飞轮”先转起来。

刘泓君(主持):
Jorn,您使用了“Superbloom”这个词来描述智能体发展,万事达卡(Mastercard)会如何参与其中呢?

Jorn Lambert:
我们坚信,随着智能体 AI 的发展,我们会看到创业领域迎来一次巨大的爆发。原因其实很简单:如果你有一个想法,你不再需要大量的启动资金,不再需要租办公室,也不再需要服务器或者组建一支团队。你完全可以待在自己的卧室里,创建一支由智能体组成的团队,把自己的想法变成现实。

现在唯一的限制,就是想法本身。我预计,我们将看到一场我所说的“创业的寒武纪大爆发”。而这些创业者需要销售商品或者服务,人们也需要能够购买这些商品和服务。

所以,我们现在要做的,就是思考如何让这一切成为可能。

刚才有一位嘉宾谈到了创新如何在大公司中发生。如果 AI 最终只是让我们这样的大公司变得更大、更富有,那我认为我们就失败了。这是一场关于“包容”的大会。我认为,我们的使命应该是让更多人能够谋生,让更多人能够在我们提供的平台和基础设施之上建立自己的生意。

这才是我们真正希望实现的事情:让任何一位消费者、任何一个普通人,都能够创办一家公司,在世界任何地方买卖商品和服务,而且能够安心地去做这些事情——因为他们知道,一旦出了问题,我们会支持他们,他们会得到保护。

我们通过制定标准、原则和治理机制来实现这一点。同时,我们也会与合作伙伴共同努力,确保大家采用相同的方法来保障人们的安全——不仅是这里的人,也包括欧洲、美国和非洲的人们。

因为商业和 AI 仍然是全球性的。我想,这也是为什么我今天会来到这里,以及为什么我们会与世界各地的合作伙伴展开合作。

刘泓君(主持):
有越来越多的交易由Agent智能体发起,那未来的支付网络、支付标准会发生哪些变化?

Jorn Lambert:
我们今天拥有的一切,都是按照“人类参与其中”来设计的。

现在,我们需要重新设计这套体系。举一个例子,如果一个人想买一样东西——比如明天晚上去杭州的火车票——他可以直接让智能体替他完成。

那么,我们首先要确认:发出这个请求的真的是这个人吗?这就是身份认证(authentication),也就是确保这个消费者确实是本人,而不是恶意行为者或者其他人冒充的。

第二,我们需要确认这个智能体是真实、可信的智能体,而不是一个恶意机器人。

第三,我们还需要确保消费者给智能体的指令足够明确。比如他说“明天晚上”,那“晚上”到底意味着什么?是晚上 6 点,还是晚上 9 点?

这就是为什么我们提出了“可验证意图”:把消费者购买时的真实意图记录下来。这样,如果最后买到的车票并不是他原本想要的,我们就可以回到最初的意图,判断究竟发生了什么:是智能体出了错,还是商家——在这个例子里就是铁路公司——出了错,又或者是消费者自己当时没有表达清楚。

这样,我们就能够沿着整个交易链条回溯,找出究竟是哪一个环节出了问题。

刘泓君(主持):
这是一个非常好的点。我们之后再说一下“意图”这个概念,可能接下来的讨论还会更多涉及到。

在Agent经济大爆发中,您觉得手机和终端在这中间的核心价值是什么?你们做了哪些布局?

刘作虎:
我觉得今天在座的所有人,用手机想做一件事情的时候,都是打开某个App去做各种操作。

以前我们做得更多的是连接人和App。接下来在Agent时代,人只需要有一个意图,你想做什么,手机就可以帮你去完成。我觉得这是接下来会发生的变化。它会从连接人和App,变成连接人的意图,直达最后的结果。

在这里面,手机厂商最大的价值是什么?我们能真正理解用户的意图。因为我们有用户的长时记忆,还有现在实时的上下文,我们还会连接更多的设备和服务。所以,我们真的可以让AI通用智能变成一个真正的“个人智能”。

我们先把这件事情做好,让用户的意图更简单地去实现,我觉得这是第一步。

第二步是更加主动的智能。以前要订一张电影票,你说我今天想看一个电影或者演唱会,AI可以帮你抢票或者订座,我觉得这些是接下来可以实现的。

去年我和韩总探讨过,比如我有一个助理,它知道我什么时候有空,知道我的行程,也知道我对哪个歌手感兴趣,它应该会主动告诉我:你什么时候有空,是不是可以去看某个歌手的演唱会?它会主动帮我安排,给我建议。

我觉得这是下一步能看到的,从用户的意图到执行,到最后变成主动的智能。在这里面,我觉得手机可以做的事情是非常多的。最重要的是,它是一个意图的入口;还有一个是,我们真正地去理解用户的意图。

这是一个系统,我们需要跟很多第三方一起合作,怎么更好地理解和实现用户的意图。

刘泓君(主持):
这个点特别好,核心是更好地理解用户的意图。说到“意图”,这个跟模型和底层技术的发展也息息相关。

Agent进入交易有两点:

第一,它的意图是不是能被识别?
第二,Agent能不能帮用户完成这一系列的操作和执行?

靖人,您可不可以从技术层面给大家分析一下,这两点是不是现在的卡点?

周靖人:
刚才大家讲到意图的理解。意图的理解不单单是模型的工作,也是Agent System的工作。

往往我们讲模型本身,讲它Instruction Following(指令遵循)方面的能力,在过去这几年的时间里面有大幅度提升,今天这方面的能力越来越强了。

但今天在实际应用中,经常会感觉到模型对个人还不够理解,其实这中间最主要是缺少上下文。因为我们对于某一件事情的理解,是结合长期围绕某个对象的相关讨论,以及上下文的信息,综合做出的判断。

模型本身并不天然具备持续的长期记忆。历史谈话记录等信息,往往需要Agent System把相关信息有效地组织起来,真正让模型知道上下文,这样模型才能更加懂人。从技术方面,我认为已经达到了一定程度。但今天从系统的维度、产品的阶段来看,还需要额外一系列的创新。

今天我们还需要让模型学会提问。很多时候是有ambiguity(歧义)的,在不确定的时候,人处理问题时常常会去问,模型也要学会提问。在不确定的时候,避免独自做决定,更多去问一问。一个简单的问答,其实会有效帮助系统理解用户的意图。这个是在意图理解层面。

另一方面是在任务执行层面,我认为这是非常关键的点。我们从过去对语言的理解,已经转入怎么能够高效、安全地执行。如何实现reliable execution(可靠执行),其实是非常重要的。

这里面,一方面需要有沙箱机制,要确保执行是在一个有效、安全的环境里,不会出现模型本来想做一件事情,却做了其他事情的情况。另外,也需要Agent System本身,特别是Harness这一层,去创造一个健全的体系。包括刚才几位嘉宾提到的权限管理,以及怎么做到可追溯、可审计。整个流程需要有一套完善的安全体系。

它不完全是靠模型,也需要模型跟Agent Harness联合创造这样的环境,能够更加有效地完成更安全的执行。

刘泓君(主持):
我综合大家第一轮的回答,觉得建立一个生态体系很重要。有平台、有商家、有各方的合作伙伴,系统能够获得更完整的上下文,也能更精准地理解用户的意图。

但我们每个人把钱交给Agent,这还是一个非常有风险的事情,毕竟钱是一个很珍贵的资产,这中间要解决信任和安全的问题。我很好奇,蚂蚁是怎么解决信任跟安全问题的?

韩歆毅:
刚才Jorn Lambert和周靖人讲了很多,我总结一下。

授权。

第二,身份。不光是用户,我们原来讲KYC、KYB,现在还有Know Your Agent(KYA)。

再补充一点,接下来是对于Agent能力的评估。一个用户个人的Agent,凭什么相信商家的Agent能够很好地满足我的需求?我觉得这一点是我们要想办法做进去的,现在大家在这方面做得还非常少。

再往后是资金安全,包括反欺诈、风险控制等一系列能力。最后是一套基于区块链的可追溯、可审计机制。当出现错误的时候,它可以让系统、让Agent自动去判断到底是谁做错了:是用户授权错了,还是我自己的Agent没有理解清楚,还是信息传递错了,或者是商家的执行有问题。

总体来讲,可能是这些方面。

最后一点,我觉得最终还是需要时间,让大家建立起不是对于技术本身,而是对于Agent帮你执行任务和支付这件事的信任感和安全感。

就像我们有了网络支付以后,可能花了10—15年,最后大家才比较接受。我觉得这个东西需要时间,也需要大家共同努力。

刘泓君(主持):
听起来有很多工作要做。那么Jorn Lambert,万事达卡如何解决信任和安全的问题?比如如果智能体开始代表用户发起交易,我们怎么证明它做的的确是用户授权的那件事情,或者已经得到了用户的授权呢?

Jorn Lambert:
25 年前,我们为电子商务建立了标准。在那个时候,在座那些和我一样已经有白头发的人应该还记得:把自己的银行卡号或者支付凭证输入一个商家的网站,是一件让人非常不安的事情。

这其实很奇怪——这是你的钱,但你根本不知道商家接下来会拿这些信息做什么。但现在已经没有人会去想这件事了。我们就是直接这么做。为什么?因为我们已经向消费者证明,我们会为他们提供保障。一旦出现问题,他们有相应的追索和补救机制。

现在,我们需要再证明一次,对吧?我们正在重复同样的过程。我们正在建立所有这些标准:身份认证、KYA(Know Your Agent,了解你的智能体),以及意图的确认。

接下来,我们需要让全球成千上万家公司接入这套体系、采用这些标准,并且遵守这些规则。然后,我们还必须让消费者相信,这套机制确实有效。你不需要担心。即使商家或者智能体出了问题,我们也会为你提供保障。真正的问题并不在技术,而在于普通消费者——我们需要让他们真正能够说:“没问题,我愿意相信一个智能体。”

我们一定会走到那一步。我认为这里面的机会非常巨大。从“发现”直接走向“购买”,它能够带来的好处是显而易见的。现在真正需要做的,就是赢得人们的信任。

我们对此非常兴奋,我们坚信,这个问题需要一个全球性的解决方案。今天晚些时候,我们将发布 KYA 标准,它将能够适用于世界各地。我认为,我们最终就是通过这样的方式走到那里。

坦率地说,我认为中国实际上已经走在世界大多数国家的前面,因为中国已经拥有一个高度数字化的经济。我们有很多东西可以向中国学习,并把这些经验带给世界其他地区。

刘泓君(主持):
作为手机厂商,大家是如何解决安全和信任问题的?能不能给大家举一两个小例子?

刘作虎:
OK。其实我在内部比较习惯用“助理”这个角色来打比方。我觉得Agent时代,手机里的Agent就像一个助理。

从我的观点来看,Agent时代最重要、也最有挑战的事情就是信任。我会把这个信任分成两种。

第一,能力的信任。比如我有一个助理,我交给他的事情能不能做好?能做多少事?能做什么事?这本身就是信任的基础。

这上面我们接入了很多第三方服务。我们跟蚂蚁这边有战略合作,这也是我们当下很重要的事情:怎么让蚂蚁生态里的很多服务被Agent调用。这是能力的问题。当然,我们还有对意图的理解,所以这是第一层信任。

第二,当你有了能力之后,更重要的是风险的信任。Agent未来越来越自主,这里面存在一个矛盾:对用户来说,它也会越来越不可控。

我们解决的问题并不是让用户相信Agent永远不会犯错,而是能不能建立一套机制,让它在可控的基础上帮你完成很多事情。

首先一定是在授权基础上,这背后要有精确的授权边界,包括可追溯等最基础的东西。

当然,还有一个很重要的问题,是Agent和Agent之间的一套协议和行为规范。就像人和人一样。我们以前探讨过“Agent互联网”,如果Agent互联网像一个社会,那人与人之间会有约束,Agent之间也要有相应的行为规范。这也是一个生态的问题,也是我们现在面临的最大挑战之一。

我去年也跟韩总聊过这个话题,我们能不能生态一起建立一套行为规范,就是Agent-to-Agent(A2A)的行为规范,保证它是可控的,什么时候用户要授权等等。这是一个非常复杂的体系。所以在这里面,手机厂商因为我们做的是操作系统,更多要联合生态一起,把这套行为边界、行为规范建立起来。

所以我说,信任一个是能力信任,还有一个是风险信任,这两件事情挑战都挺大。

刘泓君(主持):
对,而且您提到了一个非常关键的点。我们开始讨论Agent交易时,最先意识到的是人跟Agent之间的交互,但其实还有Agent和Agent的交互。不仅是人跟Agent之间需要信任,Agent之间也得互相信任。

刘作虎:
是的。比如我自己的Agent要跟别人的Agent自主工作时,我凭什么相信它没有问题?这和人与人之间也是一样的。我把事情交代给你,信任很重要;你再跟别人协作,也同样需要信任。

刘泓君(主持):
在安全与信任上,模型层面怎么做呢?

我想了一个好玩的例子。假设我让模型帮我预订一个周一去健身房上普拉提的课程,Agent发现这个时间段未来两周都订满了,它怎么做呢?如果它把前面的用户全都删掉,然后把你挤进去了,那从模型和Agent的操作层面看,就涉及价值观和安全对齐的问题了。

靖人,这一块你们是怎么做的?

周靖人:
回到你举的例子,更重要的是今天哪些工作授权给Agent。

比如说你让它去订一个普拉提的课,它能不能具有把别人删掉的权限?这是一个比较典型的例子。

其实今天把Agent看成一个人就好了。很多时候,我们给一个人一些指令时,同时也会给他一些约束条件,哪些事情是授权他去做的。今天订一个健身课,它肯定没有权限去修改别人已经建立的一系列课程。所以这是一个方面。但在模型侧,的的确确在安全方面有了长足的进步,也还在持续做很多工作。

一个比较重要的例子是,我们往往会给模型一些强约束条件,要确保它一直遵循这些条件,而不是说看了一些其他材料之后,就影响到它对约束条件的理解。这里面需要把各种信息分清楚:哪些是给它的限制条件,哪些只是它在处理任务中看到的数据。需要处理的信息,并不代表具有同等的约束作用。

比如今天我们让它在100元以内做一件事情,它可能看到一个材料说“不行,一定要200元以上”,Agent需要遵循的是最开始给它的约束条件。

当然,我们前面强调了,安全和信任很大程度上还需要Agent执行有一个安全沙箱机制,避免你让它做的是A,它最后却做了B。这是整个Agent系统需要控制和提供的安全执行环境。

我认为今天对于Agent的信任,最后来讲没有那么复杂。我们就把Agent想象成一个人。今天我们对一个人,甚至同事之间,或者刚才刘总讲的助理,在给他任务的时候,也会有相应的约束条件和执行空间。从人到Agent也是一样,会有相应的执行空间。所以Agent与Agent的协作,其实和人与人之间的协作也很类似。

只要我们把约束条件讲清楚,把安全的沙箱执行环境做好,同时更有效地让模型理解哪些是强约束、哪些是今天要处理的数据,我认为这个问题会得到很好的解决。

刘泓君(主持):
这是模型层面会做的,还是需要跟生态合作伙伴一起来做?

周靖人:
其实今天我们讲到的不光是模型,特别是讲到Harness这一层,讲到Agent执行的环境,包括权限管控、各种授权、各种追溯,或者查询等等。

这一系列本身如果Harness做好了,那么Agent之间的协议相对来说可以比较清晰和简单,就像人与人之间打交道一样,不会那么繁琐。

更重要的是基础设施。从Harness到Agent Framework这一层,要有更加完善、更加符合业务场景的安全执行环境。

刘泓君(主持):
我们刚刚讲到“安全”和“信任”的时候,我就意识到,这里面会出现非常多的创业机会,可能大家面临的每一个问题都是一个创业机会。

韩总,您觉得未来五年,或者在Agent爆发的这几年,蚂蚁平台上可能会长出什么样的新商业和新机会?

韩歆毅:
这个问题我一直避免试图去描述,因为我觉得新事物嘛,你今天能够想象到的,大概率不是将来真正会自然发展出来的东西。但总是克制不住会去想这个问题。

先分享一下我们看到的、可能会出现的一些变化。

第一,流量从时长变成意图,意图最关键。

今天看到的个人助理,就像Pete刚才讲的,我们从去年就开始聊个人助理,这条路径现在越来越清楚。不只是手机,很多创业公司也开始用Application的方式做个人助理。

先不说个人助理最后长成什么样,可能需要具备几个特性:第一,个性化;第二,有一定的主动性;第三,全模态交互方式;第四,长时序。

另一个有机会、但可能现在还看不到的,是商家端的营销转化。如果流量从时长变成意图,那商家的营销就会从原来的投流、提高转化率,变成如何能够按照用户的个人意图去解决问题,变得更加精准,本质上是服务。这是我们看到的趋势。

第二,在供给侧会带来很多新的变化。简单一点讲,就是为智力付费。

现在有很多非常有经验的人,但他的服务只能基于自己的经验,没有办法泛化和复制,所以Scope是有限的。无论是小红书上的生活达人,还是医疗服务领域,都是如此。如果AI大模型能够把这些供给进一步扩大,那这里面的新机会会非常多。

最后,是“冰山”以下的部分。今天受靖人和宏江老师的启发,如果我们把大模型和Agent想象成一个人,宏江老师刚才讲到,2030年的Agent经济可能会像一个“神经元网络”。

现在地球上有80多亿人,如果假设每个人有10个Agent,就是800多亿个Agent。人脑大约有860亿个神经元,每个神经元又会形成数千个连接。如果未来经济里的Agent能够做到类似的规模和连接密度,我相信这种泛化所带来的商业机会可能会是巨大的。今天可能很难想象,但一定会有巨大的商业机会。

刘泓君(主持):
非常漂亮的回答。刚刚您也提到了,未来搜索的入口可能不再是用户自己去搜索,而是要买一个东西,直接通过大模型下单。

这也是我个人非常好奇的一个问题。假设我说“现在你去帮我点一杯咖啡”,模型到底推荐哪家咖啡店?是怎么选出来的?靖人能跟大家聊一聊吗?

周靖人:
其实背后仍然是一套流程。今天会把这个问题拆解成很多个步骤,但不同的系统、不同的Agent System,实现方式可能不一样。

一般典型的做法是,这种复杂任务,Agent System也会把它break成很多个步骤。比如你现在在什么地点、有什么喜好、有哪些候选的咖啡,再根据你的喜好、当前排队或者配送的时间,形成一个优化目标。虽然今天用的是AI系统,并不代表以前搜索推荐的体系就完完全全被颠覆掉了。在一定程度上,以前搜索推荐做的一系列东西也是模型,只不过是相对比较简单的模型。所以模型换成大模型以后,需要在已有的流程上做优化。只不过今天的流程更加模糊了,不像以前有显性的多个步骤,让大家看到中间实现的过程。

今天往往会把过程简单化,甚至不会给你看到很多选择,能够帮助你直接、快速、更有效、更方便地完成任务。但其实背后所谓优化的目标、优化的逻辑仍然是在的。不管是商业还是用户喜好,在理解背后的商业模型和实现逻辑之后,仍然是有规律可循的。

刘泓君(主持):
手机终端未来的机会在哪里?

刚刚韩总提了一个很有意思的点,他说未来个人助理可能会非常理解你,是不是也可能成为Super App?同时,手机也非常容易一下就唤醒个人助理。

但终端也在发生变化,过去几年有智能眼镜,现在还有很多智能耳机出来了。因为人跟Agent可以用自然语言来交互,很想听一下Pete对手机的思考。

刘作虎:
首先,我一直有一个坚定的观点。不是因为我做手机才有这个观点,但说出来很多人会说我是“屁股决定脑袋”。

我一直跟同事讲,未来20年,手机依然还是用户最核心的个人设备。今天没有时间展开去聊我是怎么想的。

手机作为最重要的个人设备,天然是离用户最近的Personal Agent。以前大家说手机是流量的入口,今天大家都聊到了“意图”。未来你可以说,手机是一个意图的入口。以前大家想的是怎么曝光、怎么投流,我觉得这会成为过去。未来大家更多要去思考的是:你凭什么让这个Agent值得信任?我觉得这是每个商家,或者每一个做Agent的人,都需要去考虑的核心问题。重点就是你要让你的Agent变得可信赖。

以前我们做得更多的是手机怎么更好用。对我们做Agent OS来讲,未来做得更多的是怎么让这个系统值得托付,这是非常不一样的变化。

20多年前,淘宝让购物变得很方便,体验很好,它带动了整个消费经济。展望未来,如果它变成一个更加主动、个性化的Agent OS,我相信这里面的商业机会是巨大的。

刚才韩总也畅想了一下,我非常认同。甚至都不是用户主动发起意图,而是Agent主动给用户提供服务,这个商业机会是巨大的。对手机厂商来讲,核心还是做好意图的理解,怎么做好Personal Agent,怎么让用户觉得它值得托付。

打个小广告,我们下个星期会发布最新的ColorOS。在一些垂直领域,我们会从用户的意图一直到最后的交付结果,发布一个个性化、主动式Agent OS的雏形。大家能够感受到,这个Agent已经离我们很近了。

刘泓君(主持):
Jorn,您觉得Agent支付方面最大的挑战是什么?是技术、商业协作的生态,还是信任呢?

Jorn Lambert:
首先,我同意刚才几位嘉宾的观点:未来究竟会变成什么样,其实非常难预测。与其试图预测未来,不如先把基础设施铺好,让其他人能够在它之上创新。

我们现在最兴奋的一件事情,就是刚才提到的“智能体与智能体之间的商业”(Agent-to-Agent commerce)。这要求我们彻底重新思考整个体系应该如何构建。

今天,一个智能体不会拥有一张银行卡,也不会拥有一个传统意义上的支付账户。它需要拥有一种完全不同的凭证。

与此同时,还需要一套权限机制。比如,金融机构需要向企业提供营运资金,而企业需要建立相应的授权机制,让消费者和智能体能够获得相应的权限。这套体系很可能会基于区块链。

而且,它必须能够以机器的速度完成交易——大量的微交易,需要非常、非常快速地完成。这需要完全不同的解决方案,也需要不同的系统。

所以,我们的工作就是确保这样的基础设施能够建立起来。至于创新者,他们会在此基础上创造新的商业模式,并最终推动经济和经济增长进一步加速。

刘泓君(主持):
刚刚我们提到了有多少人在用AI交易,台上只有一位。如果说明年这个时候,大家愿意让Agent给你付一笔钱,最大的一笔金额是多少?每个人说一个数字。

韩歆毅:
我觉得200块吧。

刘泓君(主持):
Jorn,您愿意授权明年智能体为您做多大的一笔支付?

Jorn Lambert:
明年能到什么程度,我还不确定。但我们最终一定会走到这样一个阶段:我愿意通过智能体花的钱,和我本人愿意花的钱一样多。因为到那个时候,我会信任这套系统。

刘作虎:
支付宝的话,一千元以内是没有问题的。

韩歆毅:
你敢付,我敢赔。

刘作虎:
可以,我觉得这个没问题。

周靖人:
只要我们把安全执行等各个方面的问题解决,其实这个是没有上限的。

刘泓君(主持):
我们的金额今天越来越大,看起来Agent经济是非常有希望的。谢谢台上的四位嘉宾,感谢大家的分享,谢谢!

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中国新闻周刊
2026-09-10 13:06:20
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2026-09-10 23:09:36
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2026-09-10 16:09:50
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