如今，这一未来图景正逐步成为现实。AI技术不再局限于聊天框，而是开始融入手机、汽车、眼镜等各类终端设备，并渗透到各类服务系统中。然而，当前的问题在于，每个Agent都只掌握现实世界的一小部分信息，如手机知晓日程安排，汽车了解位置信息，商家掌握库存情况。这些信息彼此割裂，导致再聪明的Agent也难以独立完成复杂任务。
在近期于杭州举行的支付宝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亲身经历的案例。过去，他离开机场时需要手动打开小程序叫车，而现在只需对智能助手“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。”次日上班途中，他再补上一句：“把昨天行程的电子发票开好，发到我邮箱。”所有事务便自动处理完毕。这一过程中，用户只需发出指令，背后则是一系列Agent的协同工作。
随着Agent从孤立的数字节点连接成网络，这一趋势正在加速发展。支付宝在大会上发布了AHA（Agent Hub Access）多智能体跨端互联协议体系，并推出了全栈智能体商业底座和智能经营激励计划。这些举措的核心目标是解决Agent之间的互联互通问题，推动智能体商业的真正落地。
单个Agent的能力必然存在边界，尤其是当任务涉及多个服务领域时，协作变得至关重要。Anthropic近期进行的一项多智能体研究显示，当45个Agent同时进入一个共享代码库寻找软件漏洞时，虽然发现了更多问题，但也出现了任务争夺和相互干扰的情况。这类似于一家没有组织架构的公司，新员工虽然勤奋，但缺乏协作效率。
OPPO副总裁唐凯在大会圆桌讨论中指出，当前模型能力已超越全产业的组织能力。基于模型开发体验不错的面向消费者的Agent产品并不困难，真正的挑战在于数据、服务和生态仍然处于孤立状态。蚂蚁集团CEO韩歆毅也坦言，按照目前的技术发展速度，这一差距可能永远无法完全弥补，产业能做的只有加速协作。
支付宝的做法是将现实世界的生活服务改造为Agent可直接调用的能力。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。这一能力不仅限于支付宝内部，目前已与5家主流手机厂商实现跨端协同，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。
要让不同厂商和应用的智能体协同工作，关键在于解决信任和协作问题。唐凯用“三堵墙”总结了与支付宝的合作过程：首先是信任墙，其次是技术墙，最后是涉及支付和金融属性的安全与互信问题。AHA协议体系正是为了解决这些问题而开发，旨在将一次次单独的产品对接转化为可复用的连接方式，使不同行业、厂商、终端的Agent能够彼此发现并传递任务。
韩歆毅补充了一个具体案例：合作初期，双方曾就小布唤起支付宝服务时是否跳转App展开争论。最终，用户体验成为决策的核心标准。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。据悉，此次合作带动支付宝在OPPO手机上的活跃度新增200多万。
智能体商业不仅需要Agent互联，还需重构数字商业的基础设施。身份、授权、支付、履约等环节必须转化为Agent可理解和调用的能力。支付宝发布的“全栈智能体商业底座”正是为了填补这一空白。例如，一家没有AI团队的餐厅可以将现有页面、商品和服务流程交给支付宝AI开放平台托管，转化为Agent可调用的标准能力；有开发能力的商家则可以创建自己的Agent，处理推荐、会员运营等任务。商家只需适配一次，服务便有机会进入手机、车机、AI眼镜和大模型应用。
全球范围内，越来越多公司正在完善这一拼图。OpenAI与Stripe的Agentic Commerce Protocol将商品、结算和订单整理为Agent能理解的流程；Cloudflare Wallets将人和Agent的钱包分开，人为Agent设置额度和上限，预算用完时Agent需回到人这里申请权限。自7月支付宝AI开放平台上线以来，商家的开发需求已排至明年。为降低门槛，支付宝推出了“智能经营激励计划”，包括支付费率打折、个人开发者免费、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。
韩歆毅将未来6至12个月视为智能体商业爆发的关键窗口期。他认为，AI能力、用户需求和商业闭环正在同一时期成熟。模型能够处理更长的任务，用户开始愿意将过程交给AI，而交易与履约则使一次调用有机会转化为可持续的生意。他预测，三个月内部分商家将初步感受到价值，六个月左右会有更多商家加入，真正的爆发点可能在明年下半年出现。
韩歆毅用“四次方”形容智能体商业的增长空间：未来，每个人可能拥有10个智能体，14亿人将对应140亿个智能体。用户意图将更加丰富，需求数量呈二次方增长；商家将服务原子化放入智能体网络，服务数量呈另一个二次方增长。需求爆发的拐点可能很快到来。
关于商业模式，支付宝与终端厂商的判断趋于一致。唐凯认为，未来1至2年，Agent的商业模式将从卖模型、卖Token、卖工具转向卖任务、卖结果、卖生产力；vivo副总裁周围则表示，移动互联网卖的是触达，智能体时代卖的是结果。吉利首席工程技术科学家任向飞将这轮变革定义为：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”。
韩歆毅进一步解释了商业逻辑的变化。流量时代，商家关注的是漏斗模型：曝光、点击、转化，用户在每一层不断流失。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，谁就更有机会将一次需求放大为一整套服务。商家的竞争将从“如何被看见”转向“如何被理解”。
李俊举了一个日常案例：用户让阿宝叫一辆代驾并不难，真正令人期待的是代驾将人送回家后，一瓶电解质水已送到；第二天早晨，醒酒早餐刚好备好。用户未明说的潜在需求被Agent从上下文中猜出并提前处理。“这才是未来智能体商业真正进入每个人生活的地方。”对商家而言，经营的重点将从页面、关键词和流量入口转向服务能否被Agent识别、理解并在合适时刻被调用。支付宝AI生态多端互联业务负责人王翼飞举例称，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。将差异化服务能力定义清楚后，不同意图下的需求会分配给不同平台。
从这个角度看，支付宝正尝试成为模型理解需求与现实服务交付之间的“服务中枢”。然而，用户愿意委托的前提是不能失去控制。vivo副总裁周围指出，跨端协同的真正挑战在于三个信任问题：Agent之间的信任、权限的信任和结果的信任。他提出的设计原则是“端管身份、云管能力、平台管责任”。
要让不同平台走向开放合作，仅靠技术协议远远不够。韩歆毅认为，生态真正的挑战不在于能力或技术本身，而在于背后的利益分享机制。这套机制难以被设计出来，只能由生态各方共同磨合。支付宝相关负责人坦言，现阶段的任务是让生态繁荣，“先把蛋糕做大”，分蛋糕还为时过早。唐凯表示：“蛋糕不做大，利润只是从A公司流转到B公司，那堵墙迟早还是会建起来。”
智能体网络的复杂性远超过去的互联网：既要让能力流动，又要划出边界；既要各方愿意开放，又要保证开放后不会失控。1960年，控制论奠基人诺伯特·维纳曾提醒：“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。如今，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。周围在圆桌讨论中也表示，如果这个新经济最终未能形成，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，或许不仅是AI能替我们做多少事，更重要的是建立一套机制，让它知道何时应该行动，何时应该停下来问一句：“你确定是这个意思吗？”
