阿里推出千问Go：能跨应用代办复杂事务的个人AI智能体

面向个人代办场景，阿里巴巴旗下千问正式推出了全新功能「千问Go」，开启新一轮灰度测试。

在 Meta 推出 Muse、OpenAI 展示 Dots 之后，全球头部科技公司纷纷将目光投向了 Personal Agent（代表用户办事的个人 AI 智能体）。千问Go 正是千问在这一赛道交出的答卷。

从早期测试用户的反馈来看，常规的订机票、订酒店对千问Go而言仅是基础操作。面对那些入口隐蔽、流程繁琐甚至需要多轮沟通的冷门场景，千问Go 表现出了自主决策和长链路执行能力。

跨渠道追查与客服周旋：航班延误代索赔

以处理航班延误补偿为例，许多用户因时隔太久甚至遗忘了具体班次，通常会放弃维权。在测试案例中，用户仅向千问Go 提供了购票平台和起止城市。

在获得授权后，千问Go 登录购票平台开始逐一排查订单历史。

在将目标锁定在几个潜在航班后，由于订单页并未直接标注延误信息，千问Go 尝试通过电话客服进行核对。

电话未接通的情况下，它自主切换方案，转而联系 App 内的人工文字客服，最终成功锁定了延误的具体班次。

确定班次后，千问Go 继续推进索赔任务。在客服最初仅提供 70 元机票代金券的情况下，千问Go 根据用户反馈继续与客服交涉，最终成功将补偿争取为现金打款。

覆盖日常生活与长尾场景

除售后维权外，千问Go 在其他复杂日常场景中同样展现了执行力：

• 电商价格保护：定期扫描订单，核对商品保价条件，代表用户自动发起退差价申请。
• 服务预约：获取车型、时间与门店偏好后，自主联系汽车服务商确认报价并完成保养预约。
• 场馆预订：根据用户的时间窗口，在体育场馆系统中检索并锁定羽毛球场地。
• 综合比价购物：在电商平台检索同款商品时，结合消费券、补贴、旧机回收及安装费用综合核算到手总价，达标后再提醒用户确认下单。

解决复杂场景断点的关键

以往的 AI Agent 在遇到断点时，往往容易陷入死循环或直接报错放弃。千问Go 的特点在于具备策略切换意识：语音通道不畅时切入在线文字客服，补偿方案未达标时进行二次协商。

该产品底层依赖千问大模型的 Agentic 推理与规划能力，同时依托阿里在电商、本地生活及出行服务生态（如淘宝、飞猪、高德等）上的深度业务协同，对业务链路和各级入口拥有更成熟的调用理解。

个人智能体赛道竞争加剧

当前，个人代办智能体正成为海内外 AI 竞争的新焦点。Meta 发布了能够跨 App 协同操作的助手 Muse，OpenAI 也在开发者活动中展示了 Dots，海外初创企业 Instinct 亦在未公测阶段斩获高额融资。

国内多家大模型团队同样在加紧测试同类产品。千问Go 的推出，标志着 AI 智能体正加速从简单的对话生成，走向真正承接现实事务、完成端到端操作的落地阶段。