科技圈内正盛行起了使唤 AI 买咖啡。

本年 9 月初，付出宝在Inclusion·外滩大会宣告AI日子管家“支小宝”上线时，就用“支小宝”点了一杯星巴克咖啡；10 月 28 日，2024 CNCC 大会上，智谱科技也用其最新的智能体运用 AutoGLM 演示点了一杯咖啡。

不只软件厂商，越来越多的手机厂商演示 AI 功用时，也开端喜爱从点一杯咖啡切入。

10月上旬，vivo 推出的手机智能体——PhoneGPT，也能够听取用户指令履行买咖啡的操作；10 月下旬，荣耀 CEO 赵明在发布会现场也在运用智能帮手 YOYO 一句话点咖啡。

从最开端仅支撑对话输出内容的生成式 AI（Generative AI），到能帮人履行详细事务的代理式 AI（AI Agent），各家企业的产品演示方法详细落地到了“点一杯咖啡”这样的小事上。

AI 的幻想当然并不止于此，除了点咖啡，大厂们无疑期望着让 AI 能跑腿干更多的活，一句话就能主动帮你点外卖、订酒店、买东西。仅仅相较于 Agent 这样广义而含糊的词汇而言，“就事型AI ”明显有着更低的了解和认同门槛。

跟着就事型 AI 越来越琳琅满目之余，业界也在开端考虑：软硬件都有各自不行代替的优势，各方怎样。打通生态的壁垒，实在为用户供应有用且快捷的服务。

01、就事 AI ，精干比会说更实在。

曩昔一两年，首要占有职业视界的是生成式 AI ，但现在单纯的生成式 AI 已无法充沛满意C端用户对AI落地的需求。

此前《新态度》的文章中就说到，生成式 AI 和代理式 AI 是人工智能领域中两个不同的方向，前者首要经过学习数据，生成输出新内容（文本、图画、音频等），最常见的运用便是鞭辟入里机器人；后者不仅能鞭辟入里，还更侧重于模仿智能行为，与环境进行交互，并依据搜集的数据作出决议计划并履行任务。

代理式 AI 能够视为生成式 AI 的递进。清楚明晰，因为 OpenAI 的 ChatGPT 爆火，为AI点明晰一个开展方向，所以曩昔一两年国内关于 AI To C 的探究，大多是环绕生成式 AI 来的。而在技能逐渐落地并面向广阔 C 端用户时，光是会听会说的生成式 AI 已然不行，AI 需求帮人干更多的作业。

所以，各大厂商开端逐渐重视代理式 AI 。

这不仅是因为职业感知到了用户需求的进化。生成式 AI 的壁垒在于模型的作用和数据的质量，而代理式 AI 的壁垒则在于生态的丰厚性和联通性。阅历了刚开端的百模大战，到现在的相对镇定期，厂商们逐渐清楚，在详细的AI运用落地侧，单纯的卷生成式 AI现已不行了，AI怎样实在服务日子变得愈加重要，上一个移动互联网年代在各行各业堆集的生态，关于 AI 来说，是一片简直未曾开发的膏壤。

近期，好像越来越多的厂商也认识到了，开展代理式 AI 从一件详细小事切入的重要性。

就以 9 月支小宝的那场发布会为例，发布会完毕后，让 AI 买咖啡在科技圈媒体圈都成为热议论题。尔后的荣耀发布会，乃至呈现了荣耀CEO赵明用 AI下单 2000 杯咖啡的演示。

究竟买咖啡这样的行为，能够一同满意用户和厂商现阶段的中心需求：在用户看来，一句话一杯咖啡的本钱就能够表现 AI 的就事效率是否有所前进；而在厂商看来，用 AI 买咖啡的行为，包括了代理式 AI 一切的要害流程。

借由让 AI 买咖啡，一句话让AI就事有了更形象且落地的事例，也有了未来更多的幻想。

02、才干测评，技能生态各有所长。

当咱们想要找一个词汇描述这类代理式 AI 时，也会自但是然发现，“就事 AI ”比 agent 本身更详细，也更有本乡特征。

现在就事AI能够依据厂商性质分为三大类，渠道、硬件、大模型类。以用户买咖啡这一场景为例，比照三个类型的就事 AI 详细异同点如下图。

互联网渠道类如付出宝推出的“支小宝”，当用户下达指令，支小宝会调取出相应的服务，如买咖啡、订机票、打车等，在App内能完结从点单到付出的全流程。从现在测验成果来看，调取的服务和支撑的城市仍在逐渐敞开中。

支小宝的优势是生态的丰厚性。本年 4 月，付出宝开端灰度测验一款全新的智能助理，主页下拉就能体会，这便是现在的支小宝前身。直到 9 月，“支小宝”作为一款日子服务类的独立 App 正式推出，依据付出宝丰厚的服务生态，用户只需求简略说句话，便可引发海量的极致服务。

能够说，作为一款国民级运用，付出宝 400 多万的小程序，以及超 8000 项的数字日子服务，无疑是支小宝能够继续深耕的膏壤。而支小宝未来的优势，则在于其能够横跨不同的硬件渠道，让尽可能多的人用上AI服务。

硬件类如荣耀YOYO，当用户运用手机帮手语音下达指令后，AI帮手会模仿用户屏幕交互行为，主动点击屏幕来调取运用，找到运用中的商户并主动下单，最终需求用户承认付出。

不同于支小宝这样的独立 app，荣耀YOYO等此类手机的AI帮手 ，能够从手机必恭必敬层面去调用手机内的其他 app 或服务，能够视为此前手机语音帮手的晋级版。当然，这类硬件厂商 AI 产品的优势便是占有用户进口，以及硬件关于 app 的调用权限。

但下风在于继续优化迭代的门槛高，厂商可能要为此投入高功能芯片，研制配套的操作必恭必敬等，一同还要考虑用户替换新手机的状况。因而手机厂商需求不断地在产品、本钱与功能之间寻求平衡，进一步探究AI Agent的运用潜力。

比方十月在荣耀 Magic7发布会之前，荣耀就已提前发布AI操作必恭必敬 MagicOS 9.0，并在发布会上跟晋级成智能体的 YOYO 一同露脸。

更不用说苹果为了给 AI 铺路，除了发布适配 AI 的新手机、新必恭必敬，近期还推出了搭载全新 M4 芯片的 Mac 系列产品，被外界视为进一步向 AI PC 跨进。

因为付出的本钱更大，现在硬件类的就事 AI，每一步走得愈加慎重。

而关于既不占有用户进口，又没有日子服务生态的。大模型厂商来说，做就事 AI 仍具有必定的优势，便是既能够像硬件厂商一般模仿用户对屏幕的交互行为，但又不受硬件厂商的品牌约束，探究成为一个上下游都敞开的渠道。

如智谱科技的 AutoGLM ，用户下达指令后，运用也会模仿用户屏幕交互行为来调取其他运用，中心需求用户干涉进行要害操作，最终需求用户承认付出。从定位来看，大模型类厂商的就事 AI 介于硬件类和渠道类之间。

03、互联互通，进口要广运用要多。

假如要对各类就事 AI 的未来做一个猜测，能够从一些现已相对老练的产品来比照。

比方智能家居或车机的语音控制必恭必敬，相似日子场景的智能 AI 产品逻辑现已很挨近咱们现在所说的就事 AI，但仍有局限性。其本质上仍是在“家”或“车”这个关闭环境中履行任务的，供应服务相对有限，对AI下指令也相对更简略。

可是让AI“买咖啡”这类作业，明显发生在更敞开的日子场景中，AI要面临的是更杂乱而多元的实在国际。AI 的一端是用户个性化的日子，另一端是千行百业的商家或服务。

此刻硬件厂和渠道厂做就事 AI ，都会依托本身把握的其间一端主动权来发散。手机、智能穿戴设备、全屋智能家电、智能轿车等。硬件，都是用户触达 AI更直接的进口，这是硬件厂的源头优势。

而像支小宝这样的AI软件产品，背靠的付出宝不仅仅是付出渠道，更是国内最大的数字日子服务渠道，能用AI来调集更广阔的商家组织，为用户供应更快捷丝滑的就事服务。这些杂乱的地上基建作业正是渠道在服务生态上的优势，究竟在曩昔的移动付出年代，付出宝便是这么做的：下场铺二维码、建小程序，现在付出宝已具有400万个小程序、衔接超8000万商家。

到了 AI 年代，支小宝正用AI 的逻辑重构渠道生态。此前付出宝推出智能体开发渠道“百宝箱”，正是让商家组织能够 0 代码快速创立专属智能体，并一键发布到付出宝小程序、付出宝App、支小宝App。

现在咱们打开支小宝就能够看到，许多第三方服务商家现已有了自己的智能体，比方与黄山景区推出的“黄小松”智能体、与杭州文旅推出的“杭小忆”智能体等。能够预见未来，其他职业也会阅历从移动互联网服务到智能体服务的晋级蜕变，而这个进程或许比小程序年代来得更快更猛。

但是，正如移动互联网的昌盛需求手机厂商与互联网渠道的敞开协作，进入AI年代，让AI实在长出手和脚，融入日子，帮你就事，也需求多方合力推进。

究竟，无论是硬件商仍是软件商，各自AI产品履行任务的才干都还需求加强，现在它们都还难以达到一次性拆解杂乱指令并完好履行任务的作用。

比方当硬件在调用软件时，在多个要害步骤依然需求用户介入，智谱的AutoGLM 就跳不过广告弹窗 ； 而支小宝这样的软件调用付出宝内的服务时，跟商家的协同也还需进一步建造。比方当用户需求订餐但挑选困难，商家是否能依据用户的喜爱作出智能引荐。

因而，虽然不同类型厂商的就事 AI 事务有所重合，但还远远不到抢夺AI进口的阶段，在敞开场景下的就事 AI ，无论是软件和硬件厂都需求对方的才干，来完结就事流程的闭环。

硬件厂商需求互联网渠道的生态资源，才干实在深化数千万商家组织，深化日子的肌理，扩展服务的供应。互联网渠道的AI产品，也需求与硬件结合，比方车机、手表、眼镜等，才干焕新服务的方式。

此前 ，字节跳动的豆包就推出了 AI 智能体耳机Ola Friend ，戴上耳机就能查信息、问攻略、学英语等；Rokid也传出要跟支小宝协作，佩带AR眼镜就能让AI帮忙点咖啡、打车，完成各种一句话就事。能够看出，现在各类厂商都在积极探究软硬件结合，为就事AI的落地寻觅最优的途径。

假如咱们参阅移动互联网此前十多年的开展，也会发现在各大渠道互联互通程度不断的提高下，今日的日子就事愈加便当。而AI要真的为人就事，绕不开的也是互联互通，这很大程度上决议着下一个阶段AI ToC的落地速度。

这条路很长，但咱们至少知道方向在哪里。硬件厂商的原生智能体与互联网渠道的智能体之间怎样组合协同，应该遵从什么样的规范，怎样进一步刻画上下游生态形式，都是业界需求考虑的问题。

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