为Agent而生，千问AI平台发布全新服务方式
千问AI平台 2026-09-25 16:33 浙江
为Agent而生的全新服务方式
Agent正在成为互联网的一类新用户。从服务能力的发现与调用，到身份授权、任务执行和费用管理，网站需要围绕这一变化，重新设计服务流程与底层能力。9月23日上午，云栖大会“千问AI平台进化：为Agent而生的全新服务方式”主题论坛，聚焦的正是这场变革。
开放共建
让专业经验参与模型与Agent改进
全新服务模式的诞生，不仅需要设计者对于AI的理解和把握，更离不开客户与开发者。在这次论坛上，开放、共建，成为两个高频词汇。
与此相应的，是两个重大发布——“Qwen共创计划”和“千问AI Arena”。
“在榜单不能到达的地方，我们需要真实、专业的外部反馈，检验模型能否真正解决问题。”阿里控股企业智能模型反馈运营与算法负责人陈祖龙表示，标准评测为模型能力比较提供了统一尺度，但真实任务往往边界开放，专业标准通常是隐性的，长尾需求和约束也在持续变化。只有把用户遇到的问题整理成可复现、可验证的案例，反馈才能有效转化为模型迭代信号。
他进一步表示：“好模型不该只由我们说了算，你最有发言权。你的一次评价、一次吐槽、一个改进建议，很可能就会成为下一个版本中的一项具体改进。这就是开放共建的意义。”
如果说“Qwen共创计划”聚焦模型能力，“千问AI Arena”（https://www.qianwenai.com/arena）则面向Agent的完整任务表现。阿里巴巴 ATH 事业群 MaaS 业务线千问AI平台网站负责人孔琳琳认为，开放共建的重要价值，是让行业经验既能指导任务执行，也能帮助判断结果。
千问AI Arena和Qwen共创计划，分别从完整任务和模型能力出发，引入真实场景与专业反馈。Arena第一期聚焦跨境电商素材生成，已有800多位用户报名，收到1,626次Agent提交；第二期已与弗若斯特沙利文合作推出，聚焦消费决策助手。
这些开放共建项目，吸引了越来越多的人加入共建者的行列。在本次主题论坛的圆桌环节，极客邦科技创始人兼CEO霍太稳和大家讨论如何通过合作共建，让模型更强，平台更优。
在模型评测者、米羊科技创始人徐奕成来看，模型评测对于模型厂商和自己而言是双赢。
“我们非常积极地去拥抱模型厂商的合作，包括benchmark的建立。”徐奕成说：“对于我们这样startup的企业来说，在一个先进模型发布的day0，就可以去评测甚至完成harness并落地于我们的应用中，这对于我们应用的加持也是很大的。”
这一点也得到了基元律动联合创始人兼 CTO 韩凯的认可，“模型评测和Agent评测不同，在评测模型的过程中，一方面我们可以把反馈带给模型团队，同时也可以促进我们优化harness。”
千问AI Arena第一期一等奖——海南奇物纪智能科技有限公司 CTO 潘鼎也从自己参与千问AI Arena的经历，谈到了未来开发者和平台的关系。“千问AI平台正在实现我一直想做，但是没有做成的事情，就是把能力开放出来。当开发越来越便捷，未来每个开发者都可以成为OPC、成为FDE，可以把更多精力放在业务上、商业上。”
“这些来自真实场景的反馈，会真正影响平台的研发吗？”在圆桌讨论上，霍太稳将问题抛给阿里巴巴 ATH 事业群 MaaS 业务线 AI 应用研发负责人徐昭。
“比影响更深刻，这些真实场景的评测、应用结果和线上执行记录，正在重写研发闭环。”徐昭介绍，这主要体现在三个方面：一是让失败路径和执行轨迹进入后训练与强化学习，推动模型持续优化；二是重写评测标准，从关注单次结果是否准确，转向Agent能否沿完整轨迹完成复杂任务；三是倒逼产品设计升级，更及时地响应用户反馈、沉淀多维需求，并在合适的任务节点调用更合适的模型。
全新升级
服务方式向Agent友好全面演进
真实世界的变化与反馈，也在催生服务模式不断演进。随着Agent应用发展，平台也需要开始面向这类新用户设计服务。
“过去，云计算主要面向专业工程师。复杂的配置和操作，需要一定的技术经验。今天，越来越多的设计师、业务专家和创作者，也希望借助AI实现自己的想法。”在孔琳琳看来，“对Agent友好，本质上是让更多用户能够用上专业的云服务。”
随着用户在熟悉的Agent中完成越来越多的工作，模型和云服务的选择，也开始发生在Agent的执行计划里。平台的下一场竞争，是让自身能力更容易进入这个执行计划，被理解、被选择，并被正确地用于任务。
这意味着，平台需要清楚说明服务适合什么任务、如何调用、费用怎样计算，以及哪些操作需要用户确认。千问AI平台通过Skills、CLI和云上部署等能力，将专业操作组织成Agent能够理解和执行的工作流程。例如，部署应用时，Agent先分析工程依赖，给出资源建议和预估费用，再由用户确认执行。
在此次论坛上，千问AI平台网站产品经理李翔、徐一鸣、葛钧、聂小敏、李彦分别介绍了面向Agent的产品设计。从注册认证、模型调用、任务执行和用量账单管理，到最新上线的技能市场、MCP商店、QwenCloud APP等，这些能力围绕AI模型如何进入用户真正的工作流，帮助用户和Agent完成更多实际工作。
让Agent持续执行，让用户放心委托
“Agent规模化使用以后，人的注意力可能成为新的瓶颈。如果每一步操作、每一次付费都需要人介入，企业就很难同时委托更多工作。”孔琳琳提到。预算也是一种授权：明确Agent可以使用哪些服务、支出上限是多少，以及何时需要再次确认，才能让任务在清楚的边界内持续执行，让用户保留对关键决策的控制权。
千问AI平台与支付宝合作打造的AI支付，正是这一思路的具体实践。用户授权后，已合作的Agent可在额度范围内完成无感支付，其他Agent也支持用户扫码支付。通过单次任务限额、周期预算、资金记录和一键熔断，用户可以减少逐笔确认，同时掌握资金使用的边界。
未来，平台还需逐步将支出与任务结果连接起来，不仅关注调用费用，也关注完成一个合格任务的总成本，包括失败重试带来的消耗，以及人工接管和返工所需的时间。只有让用户看得懂投入、判断交付价值，才能帮助他们决定下一次将多少工作交给Agent。
这也呼应了千问AI平台的设计理念：把简单和价值留给客户，把复杂和工作留给AI Agent。用户掌握目标、预算和关键授权，Agent负责执行，平台提供认证、额度约束和操作记录，让委托更省心、执行有边界、过程可追溯。
从让平台能力进入Agent的执行计划，到让专业经验参与模型与Agent改进，再到通过预算与授权支持持续执行，孔琳琳提出了平台面向Agent演进的三个方向。千问AI平台正与客户、开发者及合作伙伴共同探索面向Agent的全新服务方式，让用户获得可用的结果、看懂实际投入，并在掌握控制权的前提下，把更多工作交给Agent。
主题论坛持续接近3个小时，现场爆满，体现了开发者和客户对于平台服务模式的关注。的确，历史上的每一次工具革命，都不只来自一项技术发明。只有当基础设施、使用方式和真实需求彼此接上，新的生产力才会真正出现。
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