做Personal Agent，千问在All in

刚云栖大会下午的技术论坛专场：

阿里巴巴ATH事业群千问事业部副总裁、千问产品总经理郑嗣寿上台分享，说实话，我认为他把一件事彻底讲清楚了：

就是，Personal Agent这条路，他们是真的在All in。

怎么理解呢？

先说一个前提。模型能力当然是入场券，Qwen 3.8系列摆在那里，Agentic能力也成熟了，这些是基础，但今天做Personal Agent（个人智能体）的厂商不止千问一家，大家的模型都不差。

那真正门槛在哪？

郑嗣寿给了一个数据：千问上62%的问题，调取用户的长期上下文或个人档案可以回答得更好，这个比例还在涨。

什么意思？你问它新赛季NBA夺冠概率，它得知道你支持哪支球队，你问它体检报告有没有问题，它得知道你是谁、多大年纪、之前有什么病史。

这就是Context，也就是你这个人积累下来的所有信息。

再看另外两个数字，千问上复杂任务的占比涨了5倍，用户和AI的对话轮次到了5到8轮。这说明什么？用户不再问一句就走，他们在跟AI深入聊，越聊越细，越聊越具体。

这种深度交互产生的上下文，才是Personal Agent真正的壁垒。

美国顶级风投Bessemer Ventures有句话讲得挺准：

跨会话记忆是AI产品的「新护城河」，谁手里有足够深、足够连续的个人Context，谁就能把服务做得更贴人。

反过来想也成立，一个AI如果每次对话都从零开始，它永远只是个工具，但要是它记得你上次聊过什么、你的习惯是什么、关心什么，它就开始像一个真正的助理了。

这也是为什么千问在健康、学习、工作这些场景上投入很重。

因为这些场景天然需要长期记忆，你的健康数据、孩子的学习进度、你的工作习惯，这些东西积累得越久，AI就越懂你，服务就越贴你的需求。

这是一个飞轮，用得越多，Context越厚；Context越厚，服务越好；服务越好，你就越离不开。

那千问凭什么能转起这个飞轮？

嗯，先说一个最直观的。郑嗣寿在台上说，千问今天已经有超过3亿人在用。

什么概念？

ChatGPT做到10亿月活用了四年，千问10个月做到3亿，这个速度说明一件事，用户对Personal Agent的需求是真实的，不是被教育出来的。

3亿用户意味着什么？千问手里有海量的真实交互数据，有足够多的场景在跑，有足够深的Context在积累。这是做Personal Agent最稀缺的资源。

有了用户，接下来就是场景了，千问没有停留在「通用助手」的层面，在健康、学习、工作这些垂直场景上做了很深的投入。

比如说：健康这块，千问的策略是建立科学完备的健康记忆体系，他们围绕9类人群建立了记忆结构，区分不同对象的Context，你和你家里人的数据不会混。

哦，对了，他们还接入了智能穿戴设备，把运动、睡眠、血糖这些数据持续补充到你的健康档案里。

学习场景也类似，千问上80%的用户提出过学习类需求，高频用户几乎每天都在用，因为每天都有作业要做。

他们把长期积累的题库、解题服务、变成Agent的skill，加上不断积累的用户上下文构建「学情档案」，让AI能持续理解每个孩子的学习状态。

工作场景更有意思。

郑嗣寿提到一个数据，健康和学习用户在咨询复杂问题时，有60%会进一步转向工作助理。

比如：一个减脂用户，会让工作助理帮他制定月度营养计划。这些需求之间是打通的，背后靠的就是统一的Personal Context。

然后是生态，这一块不用我多说了吧？估计很多人都看到了，千问开放平台已经从最初的本地生活、物流，拓展到求职、运动、游戏等20多个领域，申请入驻的伙伴也超过1000家了。

说实话，这个思路很清晰。

千问知道自己做不了所有事，所以，把能力开放出去，让合作伙伴把专业能力接进来；健康数据、金融机构、专业服务商，这些都能通过生态的方式补进来。

前两天，我看到联想联合IDC发的一份白皮书，把2026年定义为「个人AI规模化元年」。

谷歌在I/O上发布了Remy，比尔·盖茨也在说AI Agent将彻底改变我们的生活方式，Meta刚刚发了Muse带动股价一路上涨，整个行业都在往这个方向走。

但千问的优势在于，它已经跑在前面了，3亿用户、成熟的领域级Agent、开放的生态，这些是真实在跑的东西。

所以，回到开头那个问题，Personal Agent这条路，千问是不是在All in？

听完郑嗣寿的分享，我认为，答案是肯定的。而且他们想清楚了一件事，这条路的终局，拼的是谁更懂用户。

千问上线之时就抱有的愿景是「让智能平等地服务每一个人」。说实话，这句话听起来有点大，但今天看下来，这个愿景开始变得具体了。

当然，Personal Agent这条路还很长，怎么使用、怎么保护用户的个人Context，这些问题都还没有标准答案，但至少千问已经出发了，而且跑得挺快。

至于最后谁能跑出来，这个问题可能得交给时间。