【开篇语】
随着人工智能技术快速向消费领域渗透，“人工智能+消费”也逐步上升为国家级战略行动。“十五五”规划明确将“人工智能+消费”作为扩大内需的关键路径，要求全面实施“人工智能+”行动。今年6月，八部门联合发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，7月国务院批复同意并发布《扩大消费“十五五”规划》。
在此背景下，南方都市报启动“高品质消费观察”“AI+消费”系列专题，聚焦颜值经济、运动户外、食品康养、体验经济、出海新赛道、AI智能消费等热门赛道，持续关注AI新技术、新体验如何驱动消费市场提质扩容。南都将于7月30日在上海举办创新案例线下交流会，重磅推出《2026人工智能驱动消费增长趋势洞察报告》。本期我们聚焦AI智能体在消费领域的发展近况。
如果说过去两年，AI应用的关键词还是“对话”和“生成”，那么进入2026年，这个关键词已经变成了“执行”。 开年至今，一条清晰的行业趋势已然成形：AI早已跳出单纯问答工具的定位，进阶为能主动代办事务的智能助手。小到下单买咖啡、梳理聊天纪要，大到跨软件串联办公流程、调取系统资料完成复杂工作，各类事务均可交由AI自主处理。这一变革由多重产业力量共振催生：超级应用全线完成AI改造，用户仅通过对话窗口就能调遣各类生活与业务服务；互联网大厂的核心业务能力被逐一“炼化”成Skill，成为智能体可调用的标准化能力单元；桌面端智能体的爆发，把“交付结果”这件事真正落地到日常工作中；互联网大厂加持下的AI硬件推进，则成为了AI赋能物理世界的抓手…… 除上述变革外，AI商业化落地进程同样全面提速。在C端赛道中，豆包率先落地分层订阅付费模式；桌面智能体紧随其后开启商业化收费；各大互联网巨头更是入局自研AI硬件，以“软硬一体”化布局抢占行业生态高地。 喧嚣的表象之下，智能体的稳定性、安全风险与高昂成本等痛点集中暴露。AI从聊天工具进化为能自主办事的智能体是必然趋势，可距离安全稳定、成熟可用的落地标准，行业依旧任重道远。
超级应用下场AI化，大厂炼化业务能力成Skill
历经数年AI产业浪潮洗礼，大众对人工智能的认知，早已摆脱初期的陌生与抵触，逐步接纳并习惯与AI共生共处。在此背景下，各大互联网巨头纷纷入局改造超级应用，全面加速全平台AI智能化升级。
今年，腾讯旗下微信、阿里旗下支付宝的智能化革新，成为超级应用AI化浪潮中最具代表性的两大样本。回望互联网发展初期，两家之间的竞争堪称国内商业史上标杆级对决。2014年微信红包大战、2016年支付宝集五福等标志性营销活动轮番登场，双方围绕支付流量入口、线下线上场景、全域商业生态展开全方位角逐。
今年，针对用户支付方式和线上商家，支付宝“阿宝”与微信“小微”再次狭路相逢、共同布局。
在“超级应用”中，AI如何为用户真正带来便利，是支付宝和微信都在思考的议题。在用户侧，支付宝率先有所动作，在6月16日正式发布AI版支付宝、命名为“阿宝”。AI版支付宝界面显示“阿宝”和“资产”两个大栏目，其中“资产”涉及个人收支情况等信息，“阿宝”栏目则支持语音输入、打字输入和图片输入，支持用户通过全新交互方式，将庞杂的服务体系折叠进一个对话入口，让办事从“人找服务”转向“说话直达”，一句话能调起支付宝内部相关功能。
AI版支付宝。
微信则紧随其后，在6月22日开始灰测“小微”AI助手，小微支持点外卖、查快递、打车等场景任务，也可以一句话总结近期朋友圈、聊天记录等场景，带有工具制作功能。
微信小微可以点外卖。
可以看到的是，在推进超级应用+AI之时，支付宝和微信的态度都非常谨慎。比如，支付宝推出AI版后仍保留原版本，用户可根据习惯自由切换；微信小微则仅对部分用户开放，保持平缓进展。
在商家侧，支付宝与微信采取了两种不同的模式来让AI调用商家服务、完成用户的需求。
支付宝采取的方式是上线AI开放平台，面向企业开发者与服务商等生态伙伴开启行业邀测，目前肯德基、蜜雪冰城、瑞幸、高德打车、滴滴、万岁山武侠城等一批头部商家已率先入驻。
据了解，商家通过支付宝AI开放平台不仅有机会接入“阿宝”，也可以“授权”跨端互联，通过“阿宝”接入手机、车机、AI智能眼镜、大模型、IoT等多端平台。
微信采取的方式仍是通过小程序。6月8日，微信开放平台正式宣布：面向所有小程序开发者开放微信AI生态接入能力。业界普遍认为，这次开放，就是为微信内置AI智能体铺路。随后，京东、美团、携程已作为首批内测团队率先接入微信AI，围绕电商、外卖、物流、出行等业务场景进行测试。
除了让旗下超级应用+AI以外，互联网大厂也纷纷开始“炼化”核心能力为Skill，并将这些能力输送到各类最新应用中。
Skill即可以被标准化、封装、复用和分发的能力单元，一个老手能将自己的操作经验提炼、封装成Skill，一项企业深耕的能力也可以被封装成Skill，这些Skill最后会被已经能实现长程任务、交付结果的Agent调用。
互联网大厂沉淀有大量的原生业务能力，它们开始不断在Skill场上“练兵”。今年3月，阿里钉钉快速推出AI原生工作平台“悟空”，而在Skill生态布局上，悟空直接对外喊出：打造“全球最大的To B Skill市场”，淘宝、天猫、1688、支付宝、阿里云等核心B端平台能力陆续以Skill的形式接入悟空，成为阿里AI能力在企业工作场景的统一出口；字节系也快速跟上，在钉钉悟空发布后一天上线技能广场“Find Skill”。
截至目前，阿里已将淘宝电商搜索、高德路线规划、支付宝等核心产品Skill化，引入多个新AI应用中；腾讯以微信、企微、腾讯文档、ima等构建Skill矩阵，赋能各类最新AI应用。
腾讯workbuddy中的技能广场。
Chat系AI迈入Act时代，豆包率先开启收费
7月10日，OpenAI宣布结束GPT-5.6正式向全球用户全量开放。随着这次产品更新，独立的编程智能体应用Codex正式消失，取而代之的是一个整合了Chat、Work和Codex三合一的桌面超级应用横空出世，这也预示着，自2022年11月ChatGPT掀起的纯对话AI浪潮或将正式落幕，行业全面迈入智能体自主执行任务的Act时代。
在国内，业界的变化在更早前已经开始。今年春节档，为进一步推进AI应用市场普及抢夺“超级入口”，阿里、腾讯、字节等在AI领域投入巨大，据DataEye研究院预估，元宝、豆包、千问三款AI产品，春节前后营销战预计共花费超100亿元。在大厂狂发红包补贴中，不少人也正式用上了AI。以千问官宣数据为例，这个春节全国超过1.3亿人第一次体验AI购物，全国平均每10人就有1人在千问下单。
当时根据QuestMobile数据官方数据，2月22日（春节假期最后一天）元宝DAU在活动结束后回落至接近活动前水平；豆包与峰值对比也出现明显回落，但用户明显高于节前、在活动期间确实沉淀了一批真实用户；千问也出现了DAU回落的情况，但DAU已明显高于节前水平。
春节过后，今年上半年互联网大厂继续推进Chat系C端AI产品提高办事能力。比如，7月15日，腾讯宣布元宝与京东AI Agent完成小程序生态打通。现在，用户在元宝内搜索或咨询商品相关信息时，除了获得商品详情、参数对比、使用建议等丰富内容外，回答中还会智能匹配商品卡片，点击即可跳转至京东购物小程序，在对话场景内实现从“信息查询”到“购物下单”的便捷体验。
元宝与京东AI Agent完成小程序生态打通。
在此前全面接入阿里系淘宝、支付宝、飞猪等生态应用功能后，6月千问App宣布将向第三方Agent、Skill全面开放，未来，所有企业不仅可以接入Skill，也可在千问上运营自己的品牌Agent。目前，瑞幸、肯德基、东方航空等首批企业已在千问上通过Skill提供服务，用户可在千问上体验瑞幸、肯德基的到店自取服务。
字节系豆包则是所有Chat系AI应用中步子迈得最大的一个。6月24日，豆包正式在C端开启分层订阅制服务、推出专业版。从收费档位来看，豆包的订阅模式分为连续包月68元、连续包月200元还有连续包月500元三档。68元包月套餐包含免费服务所有权益，专家模式、办公任务模式、AI PPT等功能额度为免费版的5倍以上，办公任务模式可以使用豆包2.1 Pro模型，视频生成保持免费版体验额度。
值得一提的是，豆包收费的消息一石激起千层浪，相关话题快速冲上热搜。不过，Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲向南都记者表示，在当前的宏观环境下，短期内客户仍然会对价格敏感，但随着AI提高生产力的价值落地，用户付费意愿明显增强。AI有机会成为软件付费习惯的拐点，以效果为导向持续证明ROI是关键。
“龙虾”驱动桌面应用大热，逐步开启分层订阅
今年以来，国内AI应用市场在经历了春节红包大战竞逐AI流量入口、Seedance2.0多模态升级、“龙虾”引领桌面Agent走向大众化等标志性事件后，逐渐走入规模化和价值变现的深水区。其中以“龙虾”引发的全民养虾潮，直接让国内AI应用快速进入Agent时代。
一个明显的趋势是，企业向市场投入的AI应用在形态上集体集中于桌面形态。比如，腾讯接连推出了CodeBuddy、QClaw、WorkBuddy等各类产品；阿里云推出了“一键养虾”平台JVS Claw、阿里钉钉推出了全球首个企业级AI原生工作平台悟空；智谱上线桌面自动化助手AutoClaw，预置了包括内容创作、飞书办公、代码开发、营销增长等场景在内的50+热门技能，支持一键接入飞书等即时通信工具。
WorkBuddy主界面。
厂商无一例外将桌面端作为重要布局形态，或因桌面端核心用户群体以“深度执行”为刚需。而这也是智能体能发挥较大作用的场景，高度依赖本地文件系统调用、代码环境运行及系统级操作，智能体能更进一步嵌入日常工作流。
目前，桌面端已成为各大厂商建立用户忠诚度与长期依赖的关键形态。QuestMobile数据显示，腾讯WorkBuddy、阿里JVS Claw、智谱AutoClaw近三个月活跃用户规模增幅分别为115.3%、164.4%和74.3%。
另外，在一批桌面智能体应用中，编程、办公和创意设计场景也成为厂商重点布局的共性场景。腾讯云副总裁、CodeBuddy&WorkBuddy负责人刘毅此前在接受采访时表示，这三大场景高频、高价值，特别容易被AI产生数据甚至验证数据效果。与此同时，各个行业肯定有行业属性、行业数据，但这三个场景同时又拥有一种共性，几乎可以作用于所有行业、所有领域，大家基于在行业上的各个企业都能受益。
“龙虾”这样的智能体产品出现后，智能体的运行涉及多轮理解、任务拆解、工具调用、状态衔接、时间触发和持续执行的长链路工作流，Token消耗大幅增长，行业走向收费也变得顺理成章。而当智能体转向可以交付结果，成本的快速增加也让厂商开始将商业化提上日程。截至目前，WorkBuddy、AutoClaw和JVS Claw都开启了分层订阅制。
智谱AutoClaw的分层订阅机制。
模型厂商下场做硬件，“软硬一体”抢占生态高地
除了布局软件层面，互联网大厂也开始以直接入局或合作的方式下场做硬件，以此在物理世界延伸自己的AI应用优势。
在硬件方面，字节率先迈开一步，早在去年12月，豆包与中兴就已联合打造豆包手机助手技术预览版（努比亚 M153），将豆包大模型深度植入系统，跨应用自动执行比价、订票、回复消息等复杂任务。今年7月8日，中兴通讯高级副总裁、终端事业部总裁倪飞官宣，全球首款AI智能体手机来自努比亚定位为量产旗舰机型、于2026世界人工智能大会（WAIC）上首次公开亮相。
除此以外，另一模型厂商也快速跟上，抢夺“首款智能体手机”的名头。7月13日，阶跃星辰发布全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo。阶跃星辰董事长印奇在现场展示，该款手机机身背面配备交互副屏，搭载智能体原生系统Step AOS，内置阶跃智能体Amoo。对于旗下首款硬件手机阶跃的定义是“全球首款大模型原生智能体手机”。
除字节与阶跃星辰以外，阿里也在很早就开始下场做硬件。今年2月27日，阿里巴巴旗下个人AI助手“千问”正式进军AI硬件领域，面向全球市场推出多款不同形态的AI硬件产品。阿里正在将千问打造成软硬一体、跨多种终端形态的AI助手，跳出手机的千问将能够捕获更多物理世界的信息，千问App点外卖、打车等能力，也将无缝连接到千问AI眼镜等终端设备。当时据阿里内部人士透露，除AI眼镜之外，千问还会在年内陆续发布AI指环、AI耳机等产品，并面向全球市场发售。
大厂一方面在自己下场做硬件，另一方面也在将自家模型塞进多款硬件中，企图成为硬件的大脑。以阿里千问大模型为例，据透露，截至今年6月已有超15万家智能硬件厂商已接入千问大模型，包括国内头部具身智能企业和全球TOP10手机厂商。另外，千问大模型还服务了100%的主流车企、智能家电等。
除了模型以外，厂商还希望将全链路的操作系统、智能体能力做成标准以供行业使用。比如，谈及作为大模型厂商阶跃为何要下场做手机硬件，阶跃星辰董事长印奇也在7月13日发布会后表示，阶跃星辰之前一直给手机和车机的OEM厂商提供全量AI能力，但他发现难以将模型、操作系统和智能体产品嵌入到当前现有的手机终端中，因此希望能先行实验。印奇同时透露，未来在打样的基础上，更希望能将整个智能体、操作系统开放给其他的硬件OEM厂商、赋能给现有的手机厂商。
与此类似，今年6月在接受采访时模型厂商面壁智能联合创始人兼CEO李大海也表示，面壁智能对自己的定位是端侧模型的基础设施，一方面是让基础模型去赋能千行百业；另一方面是面壁智能也会直接服务一些出货量大的设备厂商；但与此同时面壁智能也会在新的AI原生端侧设备物种上去探索做自己的硬件设备。
香港中文大学（深圳）理工学院助理院长、深圳河套学院助理院长吴辰晔认为，AI正成为新的生产力赋能电子产品。“过去很多电子产品只是消费品或完成某个固定任务的工具；但当它接入大模型之后，就具备了理解、生成、交互和辅助决策的能力。这个变化不是简单多了一个功能，而是产品性质发生了变化——它从‘工具’开始变成‘生产力终端’。”
而依靠此前积累的AI和模型上的优势，模型厂商正在将模型能力、智能体框架和生态资源深度植入硬件操作系统，通过“软硬一体”来占据生态位、“大脑”位等，以期实现全方位的优势。
从聊天到自主办事，AI智能体何时才能真正靠谱？
AI智能体风潮席卷各行各业，从单纯对话交互转向自主执行任务，已是全行业清晰发展主线。但当各类Agent落地普及，真正渗透大众日常工作与生活后，诸多性能短板与局限问题也随之暴露。
其一，Agent执行稳定性仍显不足。尽管AI应用已跨入“交付结果、执行任务”的阶段，但智能体的长程推理与执行可靠性仍不稳定。复杂的办公任务需要智能体具备稳定的规划与执行能力，而现有模型在长程任务中仍难以有效控制幻觉率，距离“可靠委托”尚有差距。
其二，执行安全与生态建设仍处探索期。国际数据公司（IDC）今年6月对智能化工作平台领域的AI助手/Agent能力进行评估时发现，Agent执行安全和AI生态建设整体得分偏低，上述领域仍在快速探索阶段。模型稳定性、任务理解能力、流程编排能力、权限控制机制、执行边界管理以及生态伙伴协同机制，皆尚未完全成熟。
其三，隐私与安全风险不容忽视。今年“龙虾”智能体火爆之后，网上频频出现龙虾不受控的极端案例：某AI公司CEO将龙虾部署在电脑上，3000人的群里竟有人直接与其龙虾对话，导致IP地址、真实姓名、公司营收等敏感信息被泄露；Meta安全总监安装龙虾后，200多封重要邮件被删除且无法中止；有知名博主发布报告称，在扫描了18000个暴露的OpenClaw实例后发现，15%的技能包含恶意指令——龙虾生态中约15%的skill潜藏着各类木马病毒……
其四，成本管控面临新挑战。进入Agent时代，智能体的运行涉及多轮理解、任务拆解、工具调用、状态衔接、时间触发和持续执行的长链路工作流，Token消耗大幅增长，过去“无限畅享”的厂商商业模式已难以为继。如何平衡用户付费与交付结果，成为厂商亟待破解的难题。
尽管挑战重重，但AI从Chat走向Act的方向不可逆转。当下的不稳定性、安全风险与成本压力，更像是一个新范式确立过程中必经的阵痛期。随着模型推理能力的持续提升、安全沙箱与权限管控机制的完善，以及Agent生态标准化建设的推进，智能体有望逐步跨越“可用”与“可靠”之间的鸿沟，成为生活与工作日常。
出品：南都政商数据新闻部
统筹：甄芹 马宁宁
采写：南都N视频记者 林文琪
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