今年我很喜歡的一部科幻劇集《同樂者》里，一段來自太空的信號，把地球上大多數人連接進同一個意識網路。一個人的需求，很快就會變成整個網路的行動。
只看「一個節點提出需求，整個網路協同行動」這個設定，我會發現它與今天的 Agent 趨勢意外地相似。
前 OpenAI 聯創 Andrej Karpathy 認為每個人、每個組織都會擁有自己的 Agent，「我的 Agent 會和你的 Agent 溝通」。
如今，這個未來已經在走進現實：AI 開始離開聊天框，進入手機、汽車和眼鏡，也融入各種服務系統。但每個 Agent 都只掌握現實世界的一小部分——手機知道日程，汽車知道位置，商家知道庫存。資訊彼此割裂，再聰明的 Agent 也很難把一件事真正辦完。
最近，在杭州舉行的支付寶 AI 生態合作夥伴大會上，支付寶事業群總裁李俊分享了一個發生在自己身上的小變化。
過去走出機場，他要背著包、打開小程序，再一步步完成叫車。現在，他只需要對阿寶
說一句：「幫我叫輛車去公司，再順便在公司樓下的星巴克點杯咖啡。」
等到第二天上班路上，他再補上一句：「把昨天行程的電子發票開好，發到我郵箱。」事情就辦好了
人只說了一句話，背後是一串 Agent 在接力。
當 Agent 從一個個數字孤島連接成網路。在昨天的AI生態大會上，看到這個趨勢還在加速。支付寶發布了 AHA（Agent Hub Access）多智能體跨端互聯協議體系，同時推出全棧智能體商業底座和智能經營激勵計劃。
一邊連接更多終端，一邊推動更多商家和服務進入這張智能體網路。這些動作核心想回答一個問題：Agent 怎樣找到彼此，抱團辦事。這可能才是智能體商業真正開始的地方。
一個 Agent，不夠用了
現實世界的服務天然是分散的，單個 Agent 的能力也因此必然有邊界。任務一旦跨過多個服務，協作就成了必需。
Anthropic 最近做了一個特別的多智能體研究，讓 45 個 Agent 同時進入一個共享代碼庫尋找軟體漏洞。更多 Agent 確實發現了更多問題，但新麻煩也隨之出現——因為不知道其他 Agent 正在做什麼，一些 Agent 開始爭奪任務、互相干擾，甚至發生衝突。
這很像一個沒有組織架構、沒有權限系統的公司，突然來了幾十個非常勤奮的新員工，每個人都在努力工作，但努力不等於能協作好。
「模型能力已經超過了全產業的組織能力」，在大會圓桌上 OPPO 副總裁唐凱給出了這樣的判斷，「基於模型做一個體驗不錯的 to C Agent 產品已經不難，難的是數據、服務和生態依然是一座座孤島。」
當被問及這個差距多久能趕上，螞蟻集團 CEO 韓歆毅也沒迴避：「實話實說，按照現在技術的發展，可能永遠趕不上。技術只會跑得更快，產業能做的是加速協作。」
支付寶的做法，是先把散落在現實世界的生活服務，改造成 Agent 可以直接調用的能力。自 6 月開放測試以來，超級服務智能體「阿寶」已完成萬餘項服務的智能化適配，覆蓋出行、餐飲、文旅、政務民生等八大場景。
這套能力也沒有局限在支付寶裡面，目前它已經和 5 家主流手機廠商打通跨端協同，合作廠商市場份額超過 70%；車端覆蓋 16 家主流車企品牌，並與 60 余家車企達成合作意向；AI 眼鏡、智能手錶、大模型 App 也在陸續接入。所有接入支付寶的智能服務還將無縫通到千問，首批 50 多個服務已經接入。
這意味著未來作為超級服務入口的智能終端們，包括華米 OV 榮耀、比亞迪、理想、蔚來汽車、千問眼鏡等，用戶在這些產品上在使用智能體服務時，背後可能是阿寶在默默發力。
而要讓跨廠商和應用的智能體一起辦事，最重要的是解決信任和協作的問題。
唐凱用「三堵牆」復盤了與支付寶合作的過程：先解決的是信任的牆，接著是技術的牆，A2A 很快就接上了。但雙方很快發現了第三堵牆——很多服務帶有支付和金融屬性，安全與互信怎麼辦？
AHA協議體系正是在解決這堵牆的過程中被開發出來的，支付寶希望通過它把過去一次次單獨的產品對接，變成一套可以復用的連接方式，讓不同行業、廠商、終端的 Agent 能夠彼此發現、傳遞任務。
韓歆毅補充了一個更具體的細節：合作之初，雙方一直在爭論小布喚起支付寶服務時要不要跳轉 App，「我們一開始堅持跳端，畢竟是 DAU，畢竟是流量。但最終共識是交給用戶體驗說了算。真正的用戶開始用了，總體的大盤子反而在增長。」
今年 7 月，OPPO 小布通過 AHA 一次性接入阿寶近 200 項生活服務，實現一句話完成電影購票、外賣點餐。這種」系統級 Agent 連接用戶、專業 Agent 提供服務、多個智能體共同完成任務」的分布式格局，也是 OPPO 對未來智能體生態的判斷。
據了解，這次合作帶動支付寶在 OPPO 手機上的活躍度新增 200 多萬。
留意到這套合作的技術細節很有意思，用戶對小布下需求，小布理解意圖後把活派給阿寶，阿寶在自己端內完成履約和支付——用戶隱私和偏好留在小布，服務履約留在阿寶，兩邊權責分離、互不越界。
因此，AHA 在支付寶內部還有另一個更接地氣的名字：agent helps agent。
AHA 並不是支付寶的「獨角戲」，目前階躍星辰的 AI 終端已經通過 AHA 接入阿寶。支付寶還拉來了 20 多家手機廠商、車企和大模型公司，共同推進多智能體互聯協作。
這意味著，多 Agent 協作不再只是 PPT 里的概念，來自不同終端的 Agent，已經開始坐到一張桌上，一起替用戶辦事了。
Agent 互聯，與新經濟
智能體商業不只需要 Agent 互聯，還需要重新改造數字商業的基礎設施。
身份、授權、支付、履約，都得變成 Agent 可以理解和調用的能力，支付寶同步發布的「全棧智能體商業底座」，就補上了重要的一塊拼圖。
一家沒有 AI 團隊的餐廳，可以把已有頁面、商品和服務流程交給支付寶 AI 開放平台託管，轉化成 Agent 可調用的 Skills、MCP 等標準能力；有開發能力的商家，可以創建自己的 Agent，處理推薦、會員運營等任務。商家只適配一次，服務就有機會進入手機、車機、AI 眼鏡和大模型應用。
全球範圍內，越來越多公司在完善這塊拼圖：OpenAI 與 Stripe 的 Agentic Commerce Protocol 把商品、結算和訂單整理成 Agent 能理解的流程；Cloudflare Wallets 把人和 Agent 的錢包分開，人為 Agent 設置額度和上限，預算用完，Agent 仍要回到人這裡申請。
需求端已經在排隊：自 7 月支付寶 AI 開放平台上線後，一些商家的開發需求排到了明年。為降低門檻，支付寶推出「智能經營激勵計劃」——支付費率打折，個人開發者免費，另有算力補貼和成交激勵，並開放會員、優惠券、信用等 57 項經營能力。
螞蟻集團 CEO 韓歆毅把未來 6—12 個月看作一個關鍵窗口，他認為智能體商業將在這段時間迎來爆發，Agent 會成為億萬用戶與千萬商家之間的新載體。他還給出了更細的時間表：
三個月內會有一部分商家初步感受到價值，六個月左右、差不多明年春節後會有越來越多商家加入，真正的爆發點，在明年下半年是有可能出現的。
他給出的理由是，AI 能力、用戶需求和商業閉環開始在同一時期成熟。模型能夠處理更長的任務，用戶開始願意把過程交出去，交易與履約則讓一次調用有機會成為可以持續的生意。
韓歆毅用了一個「四次方」來形容智能體商業的增長空間：
未來，大家將來面對的不是 14 億人，而是每個人有 10 個智能體——140 億個智能體。用戶的意圖將越來越豐富，需求數量是一個二次方，商家把服務原子化放進智能體網路，服務數量是另一個二次方，我們相信很快會看到需求爆發的拐點到來。
關於商業模式的走向，支付寶跟終端廠商的判斷也正趨於一致。
OPPO 副總裁唐凱在圓桌中表示，未來 1—2 年，Agent 的商業模式將「從賣模型、賣 Token、賣工具，走向賣任務、賣結果、賣生產力」；vivo 副總裁周圍則認為：「移動網際網路賣的是觸達，智能體時代賣的是結果。」
智能體商業的未來，拼的不只是聰明
移動網際網路把無數服務裝進了一塊螢幕，但尋找入口、比較選項、確認支付，始終是人的工作。過去二十年，是人學習怎樣更高效地操作機器。
Agent 想改變的，恰恰是這件事。就像韓歆毅在現場說的：「過去二十年，人學著用機器的語言表達需求；未來二十年，機器學著用人的語言理解需求。」
吉利首席工程技術科學家任向飛給這輪變革下了個定義：如果說 PC 是資訊的數位化，Web 是資訊的互聯化，移動網際網路是服務的即時化，那麼 Agent 就是「意圖的自主化」。
韓歆毅則進一步解釋了背後商業邏輯的變化，流量時代，商家盯著的是一隻漏斗：曝光、點擊、轉化，用戶在每一層不斷流失。到了智能體時代，意圖理解更像一個放大器。誰更懂用戶真正想要什麼，誰就更有機會把一次需求，放大成一整套服務。
商家的競爭，也因此從「如何被看見」，轉向了「如何被理解」。
李俊舉了一個更日常的例子，他說最近應酬多了，用戶讓阿寶叫一輛代駕，這並不難。真正讓他期待的是：代駕把人送回家後，一瓶電解質水也已經送到；第二天早晨，醒酒早餐剛好備好。
用戶沒有把這些話說出來，但 Agent 能從上下文裡猜到他的潛在需求，並把事情提前辦了。「這才是未來智能體商業真正會進入每個人生活的地方。」
對商家來說也是一門新功課。過去，商家經營的是頁面、關鍵詞和流量入口；接下來要經營的，是自己的服務能不能被 Agent 識別、理解，並在合適的時刻被調用。
支付寶 AI 生態多端互聯業務負責人王翼飛舉了一個例子，同樣訂酒店，考研房、電競房是同程的強項，高端親子度假是攜程的專長——把差異化服務能力定義清楚，不同意圖下的需求，就會給到不同的平台，「如果你沒有任何差異化，那就還是流量分配的邏輯。」
從這個角度看，支付寶正在嘗試把自己放在模型理解需求和現實服務交付之間，成為一個「服務中樞」。
當然，用戶願意委託的前提，是不能失去控制。
vivo 副總裁周圍指出跨端協同真正的挑戰，可以歸結為三個信任問題：Agent 之間的信任——怎麼證明你是你；權限的信任——能調用到什麼程度；結果的信任——出了錯誰負責。
他給出的設計原則是「端管身份、雲管能力、平台管責任」。
但要讓不同平台走向開放合作，僅靠技術協議還不夠。在韓歆毅看來，這個生態真正的挑戰，「不在於能力，不在於技術本身，而是背後整個利益分享的機制」——而且這套機制很難被誰設計出來，只能由生態各方一起磨出來。
支付寶相關負責人在接受採訪時也坦陳，現階段的任務是讓生態繁榮，「先把蛋糕做大」，分蛋糕還太早。唐凱表示：「蛋糕不做大，利潤只是從 A 公司流轉到 B 公司，那這堵牆遲早還是會建起來。」
這也是智能體網路比過去的網際網路更複雜的地方：既要讓能力流動，又要給這種流動劃出邊界；需要讓各方願意開放，同時得保證開放之後不會失控。
1960 年，控制論奠基人諾伯特·維納曾提醒道：「我們必須確保，放進機器的目的，正是我們真正想要的目的。」他討論的是行動太快、結果難以逆轉的自動化系統。
比起 AI 在聊天框給了一個錯誤回答，現在 Agent 開始替人訂票、叫車、下單和付款，錯誤的影響會在現實世界中被放大。
周圍在圓桌上也說，如果這個新經濟最終沒有形成，最可能卡在支付與責任的「最後一米」。
因此，智能體商業真正成熟的標誌，也許不止是AI 能替我們做多少事，更重要是建立了一套機制讓它知道：什麼時候應該行動，什麼時候應該停下來，再問一句：「你確定是這個意思嗎？」
未來真正有價值的 Agent，會在人說出「幫我辦了吧」之後，找到其他 Agent，把事情順暢地辦完。也會在這句話沒有說清楚的地方，停下來。
