支付宝拉上手机、汽车、大模型，准备让 AI 办一件大事

今年我很喜欢的一部科幻剧集《同乐者》里，一段来自太空的信号，把地球上大多数人连接进同一个意识网络。一个人的需求，很快就会变成整个网络的行动。

只看「一个节点提出需求，整个网络协同行动」这个设定，我会发现它与今天的 Agent 趋势意外地相似。

前 OpenAI 联创 Andrej Karpathy 认为每个人、每个组织都会拥有自己的 Agent，「我的 Agent 会和你的 Agent 沟通」。

如今，这个未来已经在走进现实：AI 开始离开聊天框，进入手机、汽车和眼镜，也融入各种服务系统。但每个 Agent 都只掌握现实世界的一小部分——手机知道日程，汽车知道位置，商家知道库存。信息彼此割裂，再聪明的 Agent 也很难把一件事真正办完。

最近，在杭州举行的支付宝 AI 生态合作伙伴大会上，支付宝事业群总裁李俊分享了一个发生在自己身上的小变化。

过去走出机场，他要背着包、打开小程序，再一步步完成叫车。现在，他只需要对阿宝说一句：「帮我叫辆车去公司，再顺便在公司楼下的星巴克点杯咖啡。」

等到第二天上班路上，他再补上一句：「把昨天行程的电子发票开好，发到我邮箱。」事情就办好了

人只说了一句话，背后是一串 Agent 在接力。

当 Agent 从一个个数字孤岛连接成网络。在昨天的AI生态大会上，爱范儿看到这个趋势还在加速。支付宝发布了 AHA（Agent Hub Access）多智能体跨端互联协议体系，同时推出全栈智能体商业底座和智能经营激励计划。

一边连接更多终端，一边推动更多商家和服务进入这张智能体网络。这些动作核心想回答一个问题：Agent 怎样找到彼此，抱团办事。这可能才是智能体商业真正开始的地方。

现实世界的服务天然是分散的，单个 Agent 的能力也因此必然有边界。任务一旦跨过多个服务，协作就成了必需。

Anthropic 最近做了一个特别的多智能体研究，让 45 个 Agent 同时进入一个共享代码库寻找软件漏洞。更多 Agent 确实发现了更多问题，但新麻烦也随之出现——因为不知道其他 Agent 正在做什么，一些 Agent 开始争夺任务、互相干扰，甚至发生冲突。

这很像一个没有组织架构、没有权限系统的公司，突然来了几十个非常勤奋的新员工，每个人都在努力工作，但努力不等于能协作好。

「模型能力已经超过了全产业的组织能力」，在大会圆桌上 OPPO 副总裁唐凯给出了这样的判断，「基于模型做一个体验不错的 to C Agent 产品已经不难，难的是数据、服务和生态依然是一座座孤岛。」

当被问及这个差距多久能赶上，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅也没回避：「实话实说，按照现在技术的发展，可能永远赶不上。技术只会跑得更快，产业能做的是加速协作。」

支付宝的做法，是先把散落在现实世界的生活服务，改造成 Agent 可以直接调用的能力。自 6 月开放测试以来，超级服务智能体「阿宝」已完成万余项服务的智能化适配，覆盖出行、餐饮、文旅、政务民生等八大场景。

这套能力也没有局限在支付宝里面，目前它已经和 5 家主流手机厂商打通跨端协同，合作厂商市场份额超过 70%；车端覆盖 16 家主流车企品牌，并与 60 余家车企达成合作意向；AI 眼镜、智能手表、大模型 App 也在陆续接入。所有接入支付宝的智能服务还将无缝通到千问，首批 50 多个服务已经接入。

这意味着未来作为超级服务入口的智能终端们，包括华米 OV 荣耀、比亚迪、理想、蔚来汽车、千问眼镜等，用户在这些产品上在使用智能体服务时，背后可能是阿宝在默默发力。

而要让跨厂商和应用的智能体一起办事，最重要的是解决信任和协作的问题。

唐凯用「三堵墙」复盘了与支付宝合作的过程：先解决的是信任的墙，接着是技术的墙，A2A 很快就接上了。但双方很快发现了第三堵墙——很多服务带有支付和金融属性，安全与互信怎么办？

AHA协议体系正是在解决这堵墙的过程中被开发出来的，支付宝希望通过它把过去一次次单独的产品对接，变成一套可以复用的连接方式，让不同行业、厂商、终端的 Agent 能够彼此发现、传递任务。

韩歆毅补充了一个更具体的细节：合作之初，双方一直在争论小布唤起支付宝服务时要不要跳转 App，「我们一开始坚持跳端，毕竟是 DAU，毕竟是流量。但最终共识是交给用户体验说了算。真正的用户开始用了，总体的大盘子反而在增长。」

今年 7 月，OPPO 小布通过 AHA 一次性接入阿宝近 200 项生活服务，实现一句话完成电影购票、外卖点餐。这种”系统级 Agent 连接用户、专业 Agent 提供服务、多个智能体共同完成任务”的分布式格局，也是 OPPO 对未来智能体生态的判断。

据了解，这次合作带动支付宝在 OPPO 手机上的活跃度新增 200 多万。

爱范儿留意到这套合作的技术细节很有意思，用户对小布下需求，小布理解意图后把活派给阿宝，阿宝在自己端内完成履约和支付——用户隐私和偏好留在小布，服务履约留在阿宝，两边权责分离、互不越界。

因此，AHA 在支付宝内部还有另一个更接地气的名字：agent helps agent。

AHA 并不是支付宝的「独角戏」，目前阶跃星辰的 AI 终端已经通过 AHA 接入阿宝。支付宝还拉来了 20 多家手机厂商、车企和大模型公司，共同推进多智能体互联协作。

这意味着，多 Agent 协作不再只是 PPT 里的概念，来自不同终端的 Agent，已经开始坐到一张桌上，一起替用户办事了。

智能体商业不只需要 Agent 互联，还需要重新改造数字商业的基础设施。

身份、授权、支付、履约，都得变成 Agent 可以理解和调用的能力，支付宝同步发布的「全栈智能体商业底座」，就补上了重要的一块拼图。

一家没有 AI 团队的餐厅，可以把已有页面、商品和服务流程交给支付宝 AI 开放平台托管，转化成 Agent 可调用的 Skills、MCP 等标准能力；有开发能力的商家，可以创建自己的 Agent，处理推荐、会员运营等任务。商家只适配一次，服务就有机会进入手机、车机、AI 眼镜和大模型应用。

全球范围内，越来越多公司在完善这块拼图：OpenAI 与 Stripe 的 Agentic Commerce Protocol 把商品、结算和订单整理成 Agent 能理解的流程；Cloudflare Wallets 把人和 Agent 的钱包分开，人为 Agent 设置额度和上限，预算用完，Agent 仍要回到人这里申请。

需求端已经在排队：自 7 月支付宝 AI 开放平台上线后，一些商家的开发需求排到了明年。为降低门槛，支付宝推出「智能经营激励计划」——支付费率打折，个人开发者免费，另有算力补贴和成交激励，并开放会员、优惠券、信用等 57 项经营能力。

蚂蚁集团 CEO 韩歆毅把未来 6—12 个月看作一个关键窗口，他认为智能体商业将在这段时间迎来爆发，Agent 会成为亿万用户与千万商家之间的新载体。他还给出了更细的时间表：

三个月内会有一部分商家初步感受到价值，六个月左右、差不多明年春节后会有越来越多商家加入，真正的爆发点，在明年下半年是有可能出现的。

他给出的理由是，AI 能力、用户需求和商业闭环开始在同一时期成熟。模型能够处理更长的任务，用户开始愿意把过程交出去，交易与履约则让一次调用有机会成为可以持续的生意。

韩歆毅用了一个「四次方」来形容智能体商业的增长空间：

未来，大家将来面对的不是 14 亿人，而是每个人有 10 个智能体——140 亿个智能体。用户的意图将越来越丰富，需求数量是一个二次方，商家把服务原子化放进智能体网络，服务数量是另一个二次方，我们相信很快会看到需求爆发的拐点到来。

关于商业模式的走向，支付宝跟终端厂商的判断也正趋于一致。

OPPO 副总裁唐凯在圆桌中表示，未来 1—2 年，Agent 的商业模式将「从卖模型、卖 Token、卖工具，走向卖任务、卖结果、卖生产力」；vivo 副总裁周围则认为：「移动互联网卖的是触达，智能体时代卖的是结果。」

移动互联网把无数服务装进了一块屏幕，但寻找入口、比较选项、确认支付，始终是人的工作。过去二十年，是人学习怎样更高效地操作机器。

Agent 想改变的，恰恰是这件事。就像韩歆毅在现场说的：「过去二十年，人学着用机器的语言表达需求；未来二十年，机器学着用人的语言理解需求。」

吉利首席工程技术科学家任向飞给这轮变革下了个定义：如果说 PC 是信息的数字化，Web 是信息的互联化，移动互联网是服务的即时化，那么 Agent 就是「意图的自主化」。

韩歆毅则进一步解释了背后商业逻辑的变化，流量时代，商家盯着的是一只漏斗：曝光、点击、转化，用户在每一层不断流失。到了智能体时代，意图理解更像一个放大器。谁更懂用户真正想要什么，谁就更有机会把一次需求，放大成一整套服务。

商家的竞争，也因此从「如何被看见」，转向了「如何被理解」。

李俊举了一个更日常的例子，他说最近应酬多了，用户让阿宝叫一辆代驾，这并不难。真正让他期待的是：代驾把人送回家后，一瓶电解质水也已经送到；第二天早晨，醒酒早餐刚好备好。

用户没有把这些话说出来，但 Agent 能从上下文里猜到他的潜在需求，并把事情提前办了。「这才是未来智能体商业真正会进入每个人生活的地方。」

对商家来说也是一门新功课。过去，商家经营的是页面、关键词和流量入口；接下来要经营的，是自己的服务能不能被 Agent 识别、理解，并在合适的时刻被调用。

支付宝 AI 生态多端互联业务负责人王翼飞举了一个例子，同样订酒店，考研房、电竞房是同程的强项，高端亲子度假是携程的专长——把差异化服务能力定义清楚，不同意图下的需求，就会给到不同的平台，「如果你没有任何差异化，那就还是流量分配的逻辑。」

从这个角度看，支付宝正在尝试把自己放在模型理解需求和现实服务交付之间，成为一个「服务中枢」。

当然，用户愿意委托的前提，是不能失去控制。

vivo 副总裁周围指出跨端协同真正的挑战，可以归结为三个信任问题：Agent 之间的信任——怎么证明你是你；权限的信任——能调用到什么程度；结果的信任——出了错谁负责。

他给出的设计原则是「端管身份、云管能力、平台管责任」。

但要让不同平台走向开放合作，仅靠技术协议还不够。在韩歆毅看来，这个生态真正的挑战，「不在于能力，不在于技术本身，而是背后整个利益分享的机制」——而且这套机制很难被谁设计出来，只能由生态各方一起磨出来。

支付宝相关负责人在接受采访时也坦陈，现阶段的任务是让生态繁荣，「先把蛋糕做大」，分蛋糕还太早。唐凯表示：「蛋糕不做大，利润只是从 A 公司流转到 B 公司，那这堵墙迟早还是会建起来。」

这也是智能体网络比过去的互联网更复杂的地方：既要让能力流动，又要给这种流动划出边界；需要让各方愿意开放，同时得保证开放之后不会失控。

1960 年，控制论奠基人诺伯特·维纳在曾提醒道：「我们必须确保，放进机器的目的，正是我们真正想要的目的。」他讨论的是行动太快、结果难以逆转的自动化系统。

比起 AI 在聊天框给了一个错误回答，现在 Agent 开始替人订票、叫车、下单和付款，错误的影响会在现实世界中被放大。

周围在圆桌上也说，如果这个新经济最终没有形成，最可能卡在支付与责任的「最后一米」。

因此，智能体商业真正成熟的标志，也许不止是AI 能替我们做多少事，更重要是建立了一套机制让它知道：什么时候应该行动，什么时候应该停下来，再问一句：「你确定是这个意思吗？」

未来真正有价值的 Agent，会在人说出「帮我办了吧」之后，找到其他 Agent，把事情顺畅地办完。也会在这句话没有说清楚的地方，停下来。

作者：李超凡